Scal CSV z SQL poprzez Python bibliotekę Excel
Szybka biblioteka Excel Python do łączenia CSV z SQL. Skorzystaj z naszej konwersji programu Excel API, aby opracować zaawansowane, niezależne od platformy oprogramowanie pod numerem Python. Jest to profesjonalne oprogramowanie do importowania i eksportowania numeru Excel, CSV, OpenOffice, PDF, HTML, image i wielu innych formatów programu Excel.
Scal CSV z SQL przy użyciu Python biblioteki Excel
Jak połączyć CSV z SQL? Dzięki bibliotece Aspose.Cells for Python via .NET możesz łatwo programowo połączyć CSV z SQL za pomocą kilku linii kodu. Aspose.Cells for Python via .NET potrafi budować aplikacje wieloplatformowe z możliwością generowania, modyfikowania, konwertowania, renderowania i drukowania wszystkich plików Excel. Python Excel API nie tylko konwertuje pomiędzy formatami arkuszy kalkulacyjnych, ale może także renderować pliki Excel jako obrazy, PDF, HTML, ODS, CSV, SVG, JSON, WORD, PPT i więcej, co czyni go idealnym wyborem do wymiany dokumentów w formatach będących standardami branżowymi. Możesz zainstalować Aspose.Cells for Python via .NET zpypi , użyj polecenia jako:$ pip install aspose-cells-python
.Scal CSV z SQL w Python Bibliotece Excel
Poniższy przykład ilustruje sposób scalania CSV z SQL w Aspose.Cells for Python via .NET.
Wykonaj proste kroki, aby połączyć CSV z SQL. Prześlij swoje pliki, wywołaj metodę Workbook.Combine do łączenia plików, a następnie zapisz je w pliku SQL. Jeśli opracujesz kod w Python, będzie to prostsze niż się wydaje. Zobacz przykład Python, który łączy CSV z SQL.
import aspose.cells
from aspose.cells import Workbook
workbook = Workbook("Input.xlsx")
workbook.combine(Workbook("Combine.xlsx"))
workbook.save("Output.pdf")
Jak połączyć CSV z SQL za pośrednictwem biblioteki Excel Python
Chcesz programowo połączyć CSV z SQL? Podstawowy dokument służący do łączenia i łączenia Aspose.Cells for Python via .NET Interfejsy API można wykonać za pomocą zaledwie kilku linii kodu.
- Zainstaluj „Aspose.Cells for Python via .NET”.
- Dodaj odniesienie do biblioteki (zaimportuj bibliotekę) do swojego projektu Python.
- Załaduj plik CSV z klasą Workbook.
- Wywołaj metodę Workbook.Combine do łączenia plików.
- Wywołaj metodę Workbook.Save i przekaż nazwę pliku wyjściowego jako parametr. Teraz możesz otworzyć i używać pliku wyjściowego w Microsoft Office, Adobe PDF lub dowolnym innym kompatybilnym programie.
Biblioteka Python do połączenia CSV z SQL
Nasze pakiety Python hostujemy w repozytoriach PyPi.
Zainstaluj Aspose.Cells for Python zpypi , użyj polecenia jako:$ pip install aspose-cells-python
.
Możesz także śledzić instrukcje krok po kroku jak zainstalować „Aspose.Cells for Python via .NET” w środowisku programistycznym.
wymagania systemowe
Nasze interfejsy API są obsługiwane na wszystkich głównych platformach i systemach operacyjnych. Przed wykonaniem poniższego kodu upewnij się, że w Twoim systemie znajdują się następujące wymagania wstępne.
CSV Co to jest CSV Format pliku
Pliki z rozszerzeniem .csv (Comma Separated Values) reprezentują zwykłe pliki tekstowe zawierające rekordy danych rozdzielonych przecinkami. Każda linia w pliku CSV jest nowym rekordem ze zbioru rekordów zawartych w pliku. Takie pliki są generowane, gdy planowany jest transfer danych z jednego systemu przechowywania do drugiego. Ponieważ wszystkie aplikacje rozpoznają rekordy oddzielone przecinkiem, import takich plików z danymi do bazy danych odbywa się bardzo wygodnie. Prawie wszystkie aplikacje arkuszy kalkulacyjnych, takie jak Microsoft Excel lub OpenOffice Calc, mogą importować CSV bez większego wysiłku. Dane importowane z takich plików są układane w komórkach arkusza kalkulacyjnego w celu przedstawienia ich użytkownikowi.
Czytaj więcejSQL Co to jest SQL Format pliku
Plik z rozszerzeniem .sql to plik w formacie Structured Query Language (SQL), który zawiera kod umożliwiający pracę z relacyjnymi bazami danych. Służy do pisania instrukcji SQL dla operacji CRUD (Create, Read, Update i Delete) na bazach danych. Pliki SQL są powszechne podczas pracy z bazami danych stacjonarnymi i internetowymi. Istnieje kilka alternatyw dla SQL, takich jak Java Persistence Query Language (JPQL), LINQ, HTSQL, 4D QL i kilka innych. Pliki SQL można otwierać za pomocą edytorów zapytań Microsoft SQL Server, MySQL i innych edytorów zwykłego tekstu, takich jak Notatnik w systemie operacyjnym Windows.
Czytaj więcejInne obsługiwane formaty scalania
Korzystając z biblioteki programu Excel Python, można także scalić plik CSV z wieloma innymi formatami plików, w tym.