Konvertieren Sie XLT in SQL in der Excel-Bibliothek Python
Hochgeschwindigkeits-Excel-Bibliothek Python zur Konvertierung von XLT in SQL. Verwenden Sie unsere Excel-Konvertierung API, um hochrangige, plattformunabhängige Software in Python zu entwickeln.
Konvertieren Sie XLT in SQL in der Excel-Bibliothek Python
Wie konvertiere ich XLT in SQL? Mit Aspose.Cells for Python über die Bibliothek NET können Sie XLT mit wenigen Codezeilen problemlos programmgesteuert in SQL konvertieren. Aspose.Cells for Python über NET kann plattformübergreifende Anwendungen erstellen und alle Excel-Dateien generieren, ändern, konvertieren, rendern und drucken. Python Excel API konvertiert nicht nur zwischen Tabellenkalkulationsformaten, sondern kann Excel-Dateien auch als Bilder rendern, PDF, HTML, ODS, CSV, SVG, JSON, WORD, PPT und mehr und ist daher die perfekte Wahl für den Austausch von Dokumenten in Industriestandardformaten.Speichern Sie XLT in SQL in der Excel-Bibliothek Python
Das folgende Beispiel zeigt, wie XLT in der Excel-Bibliothek Python in SQL konvertiert wird.
Befolgen Sie die einfachen Schritte, um XLT in SQL zu konvertieren. Laden Sie Ihre XLT-Datei hoch und speichern Sie sie dann einfach als SQL-Datei. Sowohl zum Lesen von XLT als auch zum Schreiben von SQL können Sie vollqualifizierte Dateinamen verwenden. Der SQL-Ausgabeinhalt und die Formatierung sind identisch mit dem ursprünglichen XLT-Dokument.
import aspose.cells
from aspose.cells import Workbook
workbook = Workbook("Input.xlsx")
workbook.save("Output.pdf")
So konvertieren Sie XLT in SQL
Müssen Sie XLT-Dateien programmgesteuert in SQL konvertieren? Python-Entwickler können XLT mit nur wenigen Codezeilen problemlos laden und in SQL konvertieren.
- Installieren Sie „Aspose.Cells for Python via .NET“.
- Fügen Sie Ihrem Projekt Python einen Bibliotheksverweis hinzu (importieren Sie die Bibliothek).
- Laden Sie die Datei XLT mit einer Instanz von Workbook.
- Konvertieren Sie XLT in SQL, indem Sie die Methode Workbook.save aufrufen.
- Holen Sie sich das Konvertierungsergebnis von XLT in SQL.
Python Excel-Bibliothek zum Konvertieren von XLT in SQL
Wir hosten unsere Python-Pakete in PyPi-Repositories.
Installieren Sie Aspose.Cells for Python vonpypi , verwenden Sie den Befehl wie folgt:$ pip install aspose-cells-python
.
Und Sie können auch folgen der Schritt für Schritt Anweisungen zur Installation von „Aspose.Cells for Python via .NET“ in Ihrer Entwicklerumgebung.
System Anforderungen
Aspose.Cells for Python via NET ist plattformunabhängig API und kann auf jeder Plattform (Windows, Linux) verwendet werden, stellen Sie einfach sicher, dass das System Python 3.7 oder höher.
XLT Was ist XLT Dateiformat
Dateien mit der Erweiterung .xlt sind Vorlagendateien, die mit Microsoft Excel erstellt wurden, einer Tabellenkalkulationsanwendung, die Teil der Microsoft Office-Suite ist. Microsoft Office 97-2003 unterstützte das Erstellen und Öffnen neuer XLT-Dateien. Die neueste Version von Excel kann diese Vorlagendateien im alten Format noch öffnen. Eine solche Vorlagendatei wird verwendet, um schnell neue Excel-Dateien mit Standarddaten und -einstellungen wie Seitenformatierung, Schriftgröße, Rändern, Diagrammen usw. zu erstellen, die anschließend als neue .xls-Dateien gespeichert werden können.
Weiter lesenSQL Was ist SQL Dateiformat
Eine Datei mit der Erweiterung .sql ist eine Structured Query Language (SQL)-Datei, die Code für die Arbeit mit relationalen Datenbanken enthält. Sie wird zum Schreiben von SQL-Anweisungen für CRUD-Operationen (Create, Read, Update und Delete) in Datenbanken verwendet. SQL-Dateien sind sowohl bei der Arbeit mit Desktop- als auch mit webbasierten Datenbanken üblich. Es gibt mehrere Alternativen zu SQL, wie Java Persistence Query Language (JPQL), LINQ, HTSQL, 4D QL und einige andere. SQL-Dateien können mit Abfrageeditoren von Microsoft SQL Server, MySQL und anderen einfachen Texteditoren wie Notepad auf Windows OS geöffnet werden.
Weiter lesenAndere unterstützte Konvertierungen
Sie können XLT auch in viele andere Dateiformate konvertieren, darunter einige der unten aufgeführten.