NUMBERS über Python mit EMF zusammenführen
Hochgeschwindigkeitsbibliothek Python zum Zusammenführen von ZAHLEN in EMF. Verwenden Sie unsere Excel-Konvertierung API, um plattformunabhängige Software auf hohem Niveau in Python zu entwickeln. Dies ist eine professionelle Softwarelösung zum Importieren und Exportieren von Excel, CSV, OpenOffice, PDF, HTML, image und vielen anderen Excel-Formaten.
NUMBERS mit Python zu EMF zusammenführen
Wie füge ich NUMBERS zu EMF zusammen? Mit der Bibliothek Aspose.Cells for Python via .NET können Sie NUMBERS ganz einfach programmgesteuert mit ein paar Codezeilen zu EMF zusammenführen. Aspose.Cells for Python via .NET ist in der Lage, plattformübergreifende Anwendungen zu erstellen und alle Excel-Dateien zu generieren, zu ändern, zu konvertieren, zu rendern und zu drucken. Python Excel API konvertiert nicht nur zwischen Tabellenkalkulationsformaten, sondern kann auch Excel-Dateien als Bilder, PDF, HTML, ODS, CSV, SVG, JSON, WORD, PPT und mehr rendern, was es zur perfekten Wahl für den Austausch von Dokumenten in branchenüblichen Formaten macht. Sie können Aspose.Cells for Python via .NET von installierenpypi , verwenden Sie den Befehl als:$ pip install aspose-cells-python
.NUMBERS zu EMF in Python zusammenführen
Das folgende Beispiel zeigt, wie NUMBERS mit EMF in Aspose.Cells for Python via .NET zusammengeführt werden.
Befolgen Sie die einfachen Schritte, um NUMBERS in EMF zusammenzuführen. Laden Sie Ihre Dateien hoch, rufen Sie die Workbook.Combine-Methode zum Zusammenführen von Dateien auf und speichern Sie sie dann in der Datei EMF. Wenn Sie Code in Python entwickeln, ist dies einfacher, als es sich anhört. Siehe Beispiel Python, das NUMBERS mit EMF zusammenführt.
import aspose.cells
from aspose.cells import Workbook
workbook = Workbook("Input.xlsx")
workbook.combine(Workbook("Combine.xlsx"))
workbook.save("Output.pdf")
So führen Sie NUMBERS über Python mit EMF zusammen
Müssen Sie NUMBERS programmgesteuert mit EMF zusammenführen? Ein einfaches Dokument zum Zusammenführen und Verketten mit Aspose.Cells for Python via .NET APIs können mit nur wenigen Codezeilen erstellt werden.
- Installieren Sie „Aspose.Cells for Python via .NET“.
- Fügen Sie Ihrem Python-Projekt eine Bibliotheksreferenz hinzu (importieren Sie die Bibliothek).
- Laden Sie die NUMBERS-Datei mit der Workbook-Klasse.
- Rufen Sie die Workbook.Combine-Methode zum Zusammenführen von Dateien auf.
- Rufen Sie die Workbook.Save-Methode auf und übergeben Sie den Namen der Ausgabedatei als Parameter.
- Jetzt können Sie die Ausgabedatei in Microsoft Office, Adobe PDF oder einem anderen kompatiblen Programm öffnen und verwenden.
Python-Bibliothek zum Zusammenführen von NUMBERS zu EMF
Wir hosten unsere Python-Pakete in PyPi-Repositories.
Installieren Sie Aspose.Cells for Python vonpypi , verwenden Sie den Befehl als:$ pip install aspose-cells-python
.
Und Sie können dem auch folgen Schritt für Schritt Anweisungen Informationen zur Installation von „Aspose.Cells for Python via .NET“ in Ihrer Entwicklerumgebung.
System Anforderungen
Unsere APIs werden auf allen wichtigen Plattformen und Betriebssystemen unterstützt. Bevor Sie den folgenden Code ausführen, stellen Sie bitte sicher, dass auf Ihrem System die folgenden Voraussetzungen erfüllt sind.
NUMBERS Was ist NUMBERS Dateiformat
Die Dateien mit der Erweiterung .numbers werden als Tabellenkalkulationsdateityp klassifiziert und ähneln daher den .xlsx-Dateien. aber die Numbers-Dateien werden mit der Tabellenkalkulationssoftware Apple iWork Numbers erstellt. Das Apple iWork Numbers ist eine Unit-Software der iWork Productivity Suite. Die iWork Productivity Suite entspricht der Microsoft Office Suite, die auf Windows PCs verwendet wird. Daher können wir sagen, dass die für MacOS verfügbare Numbers auch ein Konkurrent von Microsoft Excel ist. Ebenso kann die NUMBERS-Datei, Microsoft Excel, auch Tabellen, Diagramme und Formeln enthalten.
Weiter lesenEMF Was ist EMF Dateiformat
Das erweiterte Metadateiformat (EMF) speichert grafische Bilder geräteunabhängig. Metadateien von EMF bestehen aus Datensätzen variabler Länge in chronologischer Reihenfolge, die das gespeicherte Bild nach dem Parsen auf jedem Ausgabegerät wiedergeben können. Bei diesen Datensätzen variabler Länge kann es sich um Definitionen eingeschlossener Objekte, Zeichenbefehle und Grafikeigenschaften handeln, die für die genaue Darstellung des Bildes von entscheidender Bedeutung sind. Wenn ein Gerät eine EMF-Metadatei mit seiner eigenen Grafikumgebung öffnet, bleiben die Proportionen, Abmessungen, Farben und anderen grafischen Eigenschaften des Originalbilds unabhängig von der Plattform des öffnenden Geräts gleich.
Weiter lesenAndere unterstützte Zusammenführungsformate
Mit Python kann man Zahlen auch in viele andere Dateiformate zusammenführen, einschließlich.