Python एक्सेल लाइब्रेरी के माध्यम से SQL में NUMBERS मर्ज करें
SQL में NUMBERS मर्ज करने के लिए हाई-स्पीड Python एक्सेल लाइब्रेरी। Python में उच्च-स्तरीय, प्लेटफ़ॉर्म स्वतंत्र सॉफ़्टवेयर विकसित करने के लिए हमारे एक्सेल रूपांतरण API का उपयोग करें। यह Excel, CSV, OpenOffice, PDF, HTML, image, और कई अन्य एक्सेल प्रारूपों को आयात और निर्यात करने के लिए एक पेशेवर सॉफ़्टवेयर समाधान है।
Python एक्सेल लाइब्रेरी का उपयोग करके NUMBERS को SQL में मर्ज करें
मैं NUMBERS को SQL में कैसे मर्ज करूँ? Aspose.Cells for Python via Java लाइब्रेरी के साथ, आप कोड की कुछ पंक्तियों के साथ आसानी से NUMBERS को SQL में प्रोग्रामेटिक रूप से मर्ज कर सकते हैं। Aspose.Cells for Python via Java सभी एक्सेल फ़ाइलों को बनाने, संशोधित करने, परिवर्तित करने, रेंडर करने और प्रिंट करने की क्षमता के साथ क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म एप्लिकेशन बनाने में सक्षम है। Python एक्सेल API न केवल स्प्रेडशीट प्रारूपों के बीच कनवर्ट करता है, बल्कि यह एक्सेल फ़ाइलों को छवियों, PDF, HTML, ODS, CSV, SVG, JSON, WORD, PPT और अधिक के रूप में भी प्रस्तुत कर सकता है, इस प्रकार यह उद्योग-मानक प्रारूपों में दस्तावेज़ों का आदान-प्रदान करने के लिए एक आदर्श विकल्प है। आप Aspose.Cells for Python via Java को यहाँ से इंस्टॉल कर सकते हैंpypi , कमांड का उपयोग इस प्रकार करें:$ pip install aspose-cells
.Python एक्सेल लाइब्रेरी में NUMBERS को SQL में मर्ज करें
निम्न उदाहरण दर्शाता है कि Aspose.Cells for Python via Java में NUMBERS को SQL में कैसे मर्ज किया जाए।
NUMBERS को SQL में मर्ज करने के लिए आसान चरणों का पालन करें। अपनी फ़ाइलें अपलोड करें, फ़ाइलों को मर्ज करने के लिए Workbook.Combine विधि को कॉल करें, और फिर इसे SQL फ़ाइल में सेव करें। यदि आप Python में कोड विकसित करते हैं, तो यह सुनने में जितना आसान लगता है, उससे कहीं ज़्यादा आसान होगा। Python उदाहरण देखें जो NUMBERS को SQL में मर्ज करता है।
import jpype
import asposecells
jpype.startJVM()
from asposecells.api import Workbook
workbook = Workbook("Input.xlsx")
workbook.combine(Workbook("Combine.xlsx"))
workbook.Save("Output.pdf")
jpype.shutdownJVM()
Python एक्सेल लाइब्रेरी के माध्यम से SQL में NUMBERS कैसे मर्ज करें
NUMBERS को SQL प्रोग्रामेटिक रूप से मर्ज करने की आवश्यकता है? मर्ज करने और संयोजित करने वाला एक बुनियादी दस्तावेज़ Aspose.Cells for Python via Java एपीआई का निर्माण कुछ ही पंक्तियों के कोड से किया जा सकता है।
- ‘Aspose.Cells for Python via Java’ स्थापित करें.
- अपने Python प्रोजेक्ट में लाइब्रेरी संदर्भ जोड़ें (लाइब्रेरी आयात करें)।
- वर्कबुक क्लास के साथ NUMBERS फ़ाइल लोड करें.
- फ़ाइलों को मर्ज करने के लिए Workbook.Combine विधि को कॉल करें।
- Workbook.Save विधि को कॉल करें और आउटपुट फ़ाइल नाम को पैरामीटर के रूप में पास करें। अब आप आउटपुट फ़ाइल को Microsoft Office, Adobe PDF या किसी अन्य संगत प्रोग्राम में खोल और उपयोग कर सकते हैं।
Python लाइब्रेरी का उपयोग करके NUMBERS को SQL में मर्ज करें
आपके सिस्टम पर “Aspose.Cells for Python via Java” इंस्टॉल करने के लिए तीन विकल्प हैं। कृपया अपनी ज़रूरतों के हिसाब से कोई एक विकल्प चुनें और चरण-दर-चरण निर्देशों का पालन करें:
सिस्टम आवश्यकताएं
हमारे API सभी प्रमुख प्लेटफ़ॉर्म और ऑपरेटिंग सिस्टम पर समर्थित हैं। नीचे दिए गए कोड को निष्पादित करने से पहले, कृपया सुनिश्चित करें कि आपके सिस्टम पर निम्नलिखित पूर्वापेक्षाएँ मौजूद हैं।
NUMBERS क्या है NUMBERS फ़ाइल प्रारूप
.numbers एक्सटेंशन वाली फ़ाइलों को स्प्रेडशीट फ़ाइल प्रकार के रूप में वर्गीकृत किया जाता है, इसलिए वे .xlsx फ़ाइलों के समान हैं; लेकिन Numbers फ़ाइलें Apple iWork Numbers स्प्रेडशीट सॉफ़्टवेयर का उपयोग करके बनाई गई हैं। Apple iWork Numbers iWork उत्पादकता सुइट का एक यूनिट सॉफ़्टवेयर है। iWork उत्पादकता सुइट Microsoft Office सुइट के बराबर है जिसका उपयोग Windows PC पर किया जाता है। इसलिए, हम कह सकते हैं कि MacOS के लिए उपलब्ध Numbers भी Microsoft Excel का प्रतिस्पर्धी है। इसी तरह, Microsoft Excel, NUMBERS फ़ाइल में भी टेबल, चार्ट और सूत्र हो सकते हैं।
पढ़ने अधिकSQL क्या है SQL फ़ाइल प्रारूप
.sql एक्सटेंशन वाली फ़ाइल एक स्ट्रक्चर्ड क्वेरी लैंग्वेज (SQL) फ़ाइल होती है जिसमें रिलेशनल डेटाबेस के साथ काम करने के लिए कोड होता है। इसका उपयोग डेटाबेस पर CRUD (क्रिएट, रीड, अपडेट और डिलीट) ऑपरेशन के लिए SQL स्टेटमेंट लिखने के लिए किया जाता है। डेस्कटॉप के साथ-साथ वेब-आधारित डेटाबेस के साथ काम करते समय SQL फ़ाइलें आम हैं। SQL के कई विकल्प हैं जैसे Java पर्सिस्टेंस क्वेरी लैंग्वेज (JPQL), LINQ, HTSQL, 4D QL, और कई अन्य। SQL फ़ाइलों को Microsoft SQL सर्वर, MySQL और अन्य सादे टेक्स्ट एडिटर जैसे कि Windows OS पर नोटपैड के क्वेरी एडिटर द्वारा खोला जा सकता है।
पढ़ने अधिकअन्य समर्थित विलय प्रारूप
Python एक्सेल लाइब्रेरी का उपयोग करके, कोई भी संख्याओं को कई अन्य फ़ाइल स्वरूपों में विलय कर सकता है।