SPREADSHEETML را در کتابخانه اکسل Python به SQL تبدیل کنید

کتابخانه اکسل پرسرعت Python برای تبدیل SPREADSHEETML به SQL. این یک راه حل نرم افزاری حرفه ای برای وارد کردن و صادرات SPREADSHEETML، SQL، و بسیاری از فرمت های دیگر با استفاده از Python است.

تبدیل SPREADSHEETML به SQL با استفاده از Python Excel Library

چگونه SPREADSHEETML را به SQL تبدیل کنم؟ با کتابخانه Aspose.Cells for Python به راحتی می توانید SPREADSHEETML را به صورت برنامه نویسی با چند خط کد به SQL تبدیل کنید. Aspose.Cells for Python قادر به ساخت برنامه های چند پلتفرمی با قابلیت تولید، تغییر، تبدیل، رندر و چاپ تمام فایل های اکسل است. Python اکسل API نه تنها بین فرمت های صفحه گسترده تبدیل می شود، بلکه می تواند فایل های اکسل را به صورت تصویر، PDF, HTML, ODS, CSV, SVG, JSON, WORD, PPT و موارد دیگر ارائه دهد، بنابراین آن را به گزینه ای عالی برای تبادل اسناد در قالب های استاندارد صنعتی تبدیل می کند.

SPREADSHEETML را در کتابخانه اکسل Python در SQL ذخیره کنید

مثال زیر نحوه تبدیل SPREADSHEETML به SQL در کتابخانه اکسل Python را نشان می دهد.

مراحل آسان تبدیل SPREADSHEETML به SQL را دنبال کنید. فایل SPREADSHEETML خود را آپلود کنید، سپس به سادگی آن را به عنوان فایل SQL ذخیره کنید. هم برای خواندن SPREADSHEETML و هم برای نوشتن SQL می توانید از نام فایل های کاملا واجد شرایط استفاده کنید. محتوای خروجی SQL و قالب بندی با سند SPREADSHEETML اصلی یکسان خواهد بود.

نمونه کد برای تبدیل SPREADSHEETML به SQL از طریق Python Excel Library

Input file

Convert

Select format

   
                                   
                
	
  import  jpype     
  import  asposecells     
  jpype.startJVM() 
  from asposecells.api import Workbook
  workbook = Workbook("Input.xlsx")
  workbook.save("Output.pdf")
  jpype.shutdownJVM()
	
                
            Run
code
|||
Copy code to the clipboard

نحوه تبدیل SPREADSHEETML به SQL از طریق Python

آیا نیاز به تبدیل فایل های SPREADSHEETML به SQL دارید؟ توسعه دهندگان Python می توانند به راحتی SPREADSHEETML را تنها در چند خط کد بارگیری و به SQL تبدیل کنند.

‘Aspose.Cells for Python via Java’ را نصب کنید.
یک مرجع کتابخانه (وارد کردن کتابخانه) به پروژه Python خود اضافه کنید.
فایل SPREADSHEETML را با یک نمونه از Workbook بارگیری کنید.
SPREADSHEETML را با فراخوانی متد Workbook.save به SQL تبدیل کنید.
نتیجه تبدیل SPREADSHEETML به SQL را دریافت کنید.

Python کتابخانه اکسل برای تبدیل SPREADSHEETML به SQL

سه گزینه برای نصب “Aspose.Cells for Python via Java” بر روی سیستم شما وجود دارد. لطفاً یکی را انتخاب کنید که شبیه نیاز شما باشد و دستورالعمل های گام به گام را دنبال کنید:

Aspose.Cells for Python via Java را در Windows نصب کنید. مستندات
Aspose.Cells for Python via Java را در لینوکس نصب کنید. دیدن مستندات
Aspose.Cells for Python via Java را در macOS نصب کنید. دیدن مستندات

سیستم مورد نیاز

Aspose.Cells for Python via Java مستقل از پلتفرم API است و می تواند بر روی هر پلتفرمی (Windows، لینوکس و MacOS) استفاده شود، فقط مطمئن شوید که سیستم دارای Java 1.8 یا بالاتر است، Python 3.5 یا بالاتر

Java را نصب کنید و آن را به متغیر محیطی PATH اضافه کنید، به عنوان مثال:PATH=C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_131;.
Aspose.Cells for Python را نصب کنیدpypi ، از دستور به صورت زیر استفاده کنید:$ pip install aspose-cells.

SPREADSHEETML چیست SPREADSHEETML فرمت فایل

XML مخفف Extensible Markup Language است که شبیه به HTML است اما در استفاده از برچسب ها برای تعریف اشیا متفاوت است. ایده اصلی ایجاد فرمت فایل XML ذخیره و انتقال داده ها بدون وابستگی به ابزارهای نرم افزاری یا سخت افزاری بود. محبوبیت آن به این دلیل است که هم توسط انسان و هم با ماشین قابل خواندن است. این امر آن را قادر می سازد تا پروتکل های داده های رایج را در قالب اشیایی که قرار است در شبکه ای مانند شبکه جهانی وب (WWW) ذخیره و به اشتراک گذاشته شوند، ایجاد کند. "X" در XML برای توسعه پذیر است که به این معنی است که زبان را می توان به هر تعداد نماد بر اساس نیاز کاربر گسترش داد. برای این ویژگی ها است که بسیاری از فرمت های استاندارد فایل مانند Microsoft Open XML، LibreOffice OpenDocument، XHTML و SVG از آن استفاده می کنند.

ادامه مطلب

SQL چیست SQL فرمت فایل

یک فایل با پسوند .sql یک فایل زبان پرس و جو ساخت یافته (SQL) است که حاوی کدهایی برای کار با پایگاه های داده رابطه ای است. برای نوشتن دستورات SQL برای عملیات CRUD (ایجاد، خواندن، به روز رسانی و حذف) در پایگاه داده استفاده می شود. فایل های SQL هنگام کار با دسکتاپ و همچنین پایگاه داده های مبتنی بر وب رایج هستند. چندین جایگزین برای SQL وجود دارد مانند Java Persistence Query Language (JPQL)، LINQ، HTSQL، 4D QL، و چندین مورد دیگر. فایل های SQL را می توان توسط ویرایشگرهای پرس و جوی Microsoft SQL Server، MySQL و سایر ویرایشگرهای متن ساده مانند Notepad در سیستم عامل Windows باز کرد.

ادامه مطلب