SPREADSHEETML को JPEG में Python Excel लाइब्रेरी के माध्यम से मर्ज करें
SPREADSHEETML को JPEG में 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 SPREADSHEETML को JPEG में मर्ज करें
मैं SPREADSHEETML को JPEG में कैसे मर्ज करूँ? Aspose.Cells for Python via Java लाइब्रेरी के साथ, आप कोड की कुछ पंक्तियों के साथ प्रोग्रामेटिक रूप से SPREADSHEETML को JPEG में आसानी 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 SPREADSHEETML को JPEG में मर्ज करें
निम्न उदाहरण दर्शाता है कि Aspose.Cells for Python via Java में SPREADSHEETML को JPEG में कैसे मर्ज किया जाए।
SPREADSHEETML को JPEG 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 JPEG फ़ाइल में सहेजें। यदि आप Python में कोड विकसित करते हैं, तो यह जितना लगता है उससे कहीं ज़्यादा आसान होगा। Python उदाहरण देखें जो SPREADSHEETML को JPEG 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 SPREADSHEETML को JPEG में कैसे मर्ज करें
SPREADSHEETML को JPEG में प्रोग्रामेटिक रूप से मर्ज करने की आवश्यकता है? एक बुनियादी दस्तावेज़ को मर्ज करना और जोड़ना 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 SPREADSHEETML 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 को SPREADSHEETML को JPEG में मर्ज करने के लिए
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।
SPREADSHEETML क्या है SPREADSHEETML फ़ाइल प्रारूप
XML का मतलब एक्सटेंसिबल मार्कअप लैंग्वेज है जो HTML के समान है लेकिन ऑब्जेक्ट को परिभाषित करने के लिए टैग का उपयोग करने में अलग है। XML फ़ाइल फ़ॉर्मेट के निर्माण के पीछे पूरा विचार सॉफ़्टवेयर या हार्डवेयर टूल पर निर्भर हुए बिना डेटा को संग्रहीत और परिवहन करना था। इसकी लोकप्रियता मानव और मशीन दोनों के पठनीय होने के कारण है। यह इसे वर्ल्ड वाइड वेब (WWW) जैसे नेटवर्क पर संग्रहीत और साझा किए जाने वाले ऑब्जेक्ट के रूप में सामान्य डेटा प्रोटोकॉल बनाने में सक्षम बनाता है। XML में "X" एक्सटेंसिबल के लिए है जिसका अर्थ है कि भाषा को उपयोगकर्ता की आवश्यकताओं के अनुसार किसी भी संख्या में प्रतीकों तक बढ़ाया जा सकता है। इन विशेषताओं के लिए कई मानक फ़ाइल फ़ॉर्मेट इसका उपयोग करते हैं जैसे कि Microsoft ओपन XML, लिबरऑफ़िस ओपनडॉक्यूमेंट, XHTML और SVG।
पढ़ने अधिकJPEG क्या है JPEG फ़ाइल प्रारूप
JPEG एक प्रकार का इमेज फ़ॉर्मेट है जिसे लॉसी कम्प्रेशन की विधि का उपयोग करके सहेजा जाता है। कम्प्रेशन के परिणामस्वरूप आउटपुट इमेज, स्टोरेज आकार और इमेज क्वालिटी के बीच एक समझौता है। उपयोगकर्ता वांछित गुणवत्ता स्तर को प्राप्त करने के लिए कम्प्रेशन स्तर को समायोजित कर सकते हैं जबकि उसी समय स्टोरेज आकार को कम कर सकते हैं। यदि छवि पर 10:1 कम्प्रेशन लागू किया जाता है, तो छवि की गुणवत्ता नगण्य रूप से प्रभावित होती है। कम्प्रेशन मान जितना अधिक होगा, छवि की गुणवत्ता में उतनी ही अधिक गिरावट होगी।
पढ़ने अधिकअन्य समर्थित विलय प्रारूप
Python एक्सेल लाइब्रेरी का उपयोग करके, कोई भी स्प्रेडशीटएमएल को कई अन्य फ़ाइल स्वरूपों में विलय कर सकता है।