NUMBERS را از طریق Python به SQL ادغام کنید

کتابخانه پرسرعت Python برای ادغام NUMBERS با SQL. از تبدیل اکسل ما API برای توسعه نرم افزار سطح بالا و مستقل از پلت فرم در Python استفاده کنید. این یک راه حل نرم افزاری حرفه ای برای وارد کردن و صادرات Excel, CSV, OpenOffice, PDF, HTML, image و بسیاری از فرمت های اکسل دیگر است.

NUMBERS را با SQL با استفاده از Python ادغام کنید

چگونه NUMBERS را با SQL ادغام کنم؟ با کتابخانه Aspose.Cells for Python via .NET، می توانید به راحتی با چند خط کد، NUMBERS را به صورت برنامه نویسی در SQL ادغام کنید. Aspose.Cells for Python via .NET 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. می توانید Aspose.Cells for Python via .NET را نصب کنیدpypi ، از دستور به صورت زیر استفاده کنید:$ pip install aspose-cells-python.

NUMBERS را با SQL در Python ادغام کنید

مثال زیر نحوه ادغام NUMBERS را با SQL در Aspose.Cells for Python via .NET نشان می دهد.

مراحل آسان را برای ادغام NUMBERS با SQL دنبال کنید. فایل های خود را آپلود کنید، روش Workbook.Combine را برای ادغام فایل ها فراخوانی کنید و سپس آن را در فایل SQL ذخیره کنید. اگر کد را در Python ایجاد کنید، این ساده تر از آنچه به نظر می رسد خواهد بود. مثال Python را ببینید که NUMBERS را با SQL ادغام می کند.

نمونه کد برای ادغام NUMBERS به SQL در Python

Select two files

Merge

Output format

   
  import  aspose.cells 
  from aspose.cells import Workbook
  
  workbook = Workbook("Input.xlsx")
  workbook.combine(Workbook("Combine.xlsx"))
  workbook.save("Output.pdf")
	 	
            Run
code
|||
Copy code to the clipboard

نحوه ادغام NUMBERS به SQL از طریق Python

آیا نیاز به ادغام NUMBERS با SQL به صورت برنامه ریزی شده دارید؟ یک سند اساسی ادغام و الحاق با Aspose.Cells for Python via .NET API ها را می توان تنها با چند خط کد انجام داد.

‘Aspose.Cells for Python via .NET’ را نصب کنید.
یک مرجع کتابخانه (وارد کردن کتابخانه) به پروژه Python خود اضافه کنید.
فایل NUMBERS را با کلاس Workbook بارگیری کنید.
روش Workbook.Combine را برای ادغام فایل ها فراخوانی کنید.
متد Workbook.Save را فراخوانی کنید و نام فایل خروجی را به عنوان پارامتر ارسال کنید.
اکنون می توانید فایل خروجی را در Microsoft Office، Adobe PDF یا هر برنامه سازگار دیگری باز کرده و از آن استفاده کنید.

کتابخانه Python برای ادغام NUMBERS در SQL

ما بسته های Python خود را در مخازن PyPi میزبانی می کنیم.

Aspose.Cells for Python را نصب کنیدpypi ، از دستور به صورت زیر استفاده کنید:$ pip install aspose-cells-python.

و همچنین می توانید دنبال کنید دستورالعمل های گام به گام در مورد نحوه نصب “Aspose.Cells for Python via .NET” در محیط توسعه دهنده خود.

سیستم مورد نیاز

API های ما در تمام سیستم عامل ها و سیستم عامل های اصلی پشتیبانی می شوند. لطفا قبل از اجرای کد زیر، از داشتن پیش نیازهای زیر در سیستم خود اطمینان حاصل کنید.

نصب Python 3.7 یا بالاتر
Aspose.Cells for Python را نصب کنیدpypi ، از دستور به صورت زیر استفاده کنید:$ pip install aspose-cells-python.

NUMBERS چیست NUMBERS فرمت فایل

فایل های با پسوند .numbers به عنوان نوع فایل صفحه گسترده طبقه بندی می شوند، به همین دلیل شبیه فایل های xlsx هستند. اما فایل های Numbers با استفاده از نرم افزار صفحه گسترده Apple iWork Numbers ایجاد می شوند. Apple iWork Numbers یک نرم افزار واحد از مجموعه بهره وری iWork است. مجموعه بهره وری iWork معادل مجموعه آفیس Microsoft است که در رایانه های شخصی Windows استفاده می شود. از این رو، می توان گفت Numbers که برای MacOS در دسترس است، رقیب Microsoft Excel نیز می باشد. به همین ترتیب، Microsoft اکسل، فایل NUMBERS ممکن است شامل جداول، نمودارها و فرمول ها نیز باشد.

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