Converteer SPREADSHEETML naar SQL in de Excel-bibliotheek Python

Snelle Python Excel-bibliotheek voor het converteren van SPREADSHEETML naar SQL. Gebruik onze Excel-conversie API om hoogwaardige, platformonafhankelijke software te ontwikkelen in Python.

Converteer SPREADSHEETML naar SQL in de Excel-bibliotheek Python

Hoe converteer ik SPREADSHEETML naar SQL? Met de bibliotheek Aspose.Cells for Python via NET kunt u SPREADSHEETML eenvoudig programmatisch naar SQL converteren met een paar regels code. Aspose.Cells for Python via NET is in staat om platformonafhankelijke applicaties te bouwen met de mogelijkheid om alle Excel-bestanden te genereren, wijzigen, converteren, renderen en afdrukken. Python Excel API converteert niet alleen tussen spreadsheetformaten, het kan ook Excel-bestanden weergeven als afbeeldingen, PDF, HTML, ODS, CSV, SVG, JSON, WORD, PPT en meer, waardoor het een perfecte keuze is om documenten uit te wisselen in industriestandaardformaten.

Sla SPREADSHEETML op in SQL in de Excel-bibliotheek Python

In het volgende voorbeeld ziet u hoe u SPREADSHEETML naar SQL converteert in de Excel-bibliotheek Python.

Volg de eenvoudige stappen om SPREADSHEETML naar SQL te converteren. Upload uw SPREADSHEETML-bestand en sla het vervolgens eenvoudig op als SQL-bestand. Voor zowel SPREADSHEETML-lezen als SQL-schrijven kunt u volledig gekwalificeerde bestandsnamen gebruiken. De uitvoer-SQL-inhoud en -opmaak zijn identiek aan het originele SPREADSHEETML-document.

Voorbeeldcode om SPREADSHEETML naar SQL te converteren via de Excel-bibliotheek Python

Input file

Convert

Select format

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

Hoe SPREADSHEETML naar SQL te converteren

Wilt u SPREADSHEETML-bestanden programmatisch naar SQL converteren? Python-ontwikkelaars kunnen SPREADSHEETML eenvoudig in slechts een paar regels code laden en converteren naar SQL.

Installeer ‘Aspose.Cells for Python via .NET’.
Voeg een bibliotheekreferentie toe (importeer de bibliotheek) aan uw Python-project.
Laad het SPREADSHEETML-bestand met een exemplaar van Workbook.
Converteer SPREADSHEETML naar SQL door de Workbook.save-methode aan te roepen.
Verkrijg het conversieresultaat van SPREADSHEETML naar SQL.

Python Excel-bibliotheek om SPREADSHEETML naar SQL te converteren

We hosten onze Python-pakketten in PyPi-repository’s.

Installeer Aspose.Cells for Python vanpypi , gebruik de opdracht als:$ pip install aspose-cells-python.

En je kunt ook de volgen stapsgewijze instructies over hoe u “Aspose.Cells for Python via .NET” installeert in uw ontwikkelaarsomgeving.

systeem vereisten

Aspose.Cells for Python via NET is platformonafhankelijk API en kan op elk platform worden gebruikt (Windows, Linux), zorg er wel voor dat het systeem Python 3,7 of hoger.

SPREADSHEETML Wat is SPREADSHEETML bestandsformaat

XML staat voor Extensible Markup Language, vergelijkbaar met HTML, maar verschilt in het gebruik van tags voor het definiëren van objecten. Het hele idee achter het creëren van het XML-bestandsformaat was het opslaan en transporteren van gegevens zonder afhankelijk te zijn van software- of hardwaretools. De populariteit is te danken aan het feit dat het zowel door mensen als door machines kan worden gelezen. Hierdoor kan het gemeenschappelijke dataprotocollen creëren in de vorm van objecten die kunnen worden opgeslagen en gedeeld via netwerken zoals het World Wide Web (WWW). De "X" in XML is uitbreidbaar, wat inhoudt dat de taal kan worden uitgebreid tot een willekeurig aantal symbolen, afhankelijk van de gebruikersvereisten. Het is voor deze functies dat veel standaard bestandsformaten er gebruik van maken, zoals Microsoft Open XML, LibreOffice OpenDocument, XHTML en SVG.

Meer lezen

SQL Wat is SQL bestandsformaat

Een bestand met de extensie .sql is een SQL-bestand (Structured Query Language) dat code bevat om met relationele databases te werken. Het wordt gebruikt om SQL-instructies te schrijven voor CRUD-bewerkingen (Create, Read, Update en Delete) in databases. SQL-bestanden komen vaak voor bij het werken met zowel desktop- als webgebaseerde databases. Er zijn verschillende alternatieven voor SQL, zoals Java Persistence Query Language (JPQL), LINQ, HTSQL, 4D QL en verschillende andere. SQL-bestanden kunnen worden geopend door query-editors van Microsoft SQL Server, MySQL en andere teksteditors zoals Kladblok op Windows OS.

Meer lezen