Slå samman NUMBERS till SQL via Python Excel-bibliotek

Höghastighets Python excel-bibliotek för sammanslagning av NUMBERS till SQL. Använd vår excel-konvertering API för att utveckla plattformsoberoende programvara på hög nivå i Python. Detta är en professionell mjukvarulösning för att importera och exportera Excel, CSV, OpenOffice, PDF, HTML, image och många andra Excel-format.

Slå samman NUMBERS till SQL med Python Excel-bibliotek

Hur slår jag samman NUMBERS till SQL? Med Aspose.Cells for Python via .NET-biblioteket kan du enkelt slå samman NUMBERS till SQL programmatiskt med några rader kod. Aspose.Cells for Python via .NET kan bygga plattformsoberoende applikationer med förmågan att generera, modifiera, konvertera, rendera och skriva ut alla Excel-filer. Python Excel API konverterar inte bara mellan kalkylarksformat, den kan också rendera Excel-filer som bilder, PDF, HTML, ODS, CSV, SVG, JSON, WORD, PPT och mer, vilket gör det till ett perfekt val att utbyta dokument i industristandardformat. Du kan installera Aspose.Cells for Python via .NET frånpypi , använd kommandot som:$ pip install aspose-cells-python.

Slå samman NUMBERS till SQL i Python Excel-bibliotek

Följande exempel visar hur man slår samman NUMBERS till SQL i Aspose.Cells for Python via .NET.

Följ de enkla stegen för att slå samman NUMBERS till SQL. Ladda upp dina filer, anrop Workbook.Combine-metoden för att sammanfoga filer och spara den sedan i SQL-fil. Om du utvecklar kod i Python blir detta enklare än det låter. Se Python exempel som slår samman NUMBERS till SQL.

Exempelkod för att slå samman NUMBERS till SQL i Python Excel-bibliotek

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

Hur man slår samman NUMBERS till SQL via Python Excel-bibliotek

Behöver du slå samman NUMBERS till SQL programmatiskt? Ett grundläggande dokument som sammanfogas och sammanfogas med Aspose.Cells for Python via .NET API:er kan göras med bara några rader kod.

Installera ‘Aspose.Cells for Python via .NET’.
Lägg till en biblioteksreferens (importera biblioteket) till ditt Python-projekt.
Ladda NUMBERS-filen med Workbook-klassen.
Anropa Workbook.Combine-metoden för att sammanfoga filer.
Anrop Workbook.Save-metoden och skicka ut filnamnet som en parameter. Nu kan du öppna och använda utdatafilen i Microsoft Office, Adobe PDF eller något annat kompatibelt program.

Python bibliotek för att slå samman NUMBERS till SQL

Vi är värd för våra Python-paket i PyPi-förråd.

Installera Aspose.Cells for Python frånpypi , använd kommandot som:$ pip install aspose-cells-python.

Och du kan också följa steg-för-steg instruktioner om hur du installerar “Aspose.Cells for Python via .NET” i din utvecklarmiljö.

Systemkrav

Våra API:er stöds på alla större plattformar och operativsystem. Innan du kör koden nedan, se till att du har följande förutsättningar på ditt system.

Installera Python 3,7 eller högre.
Installera Aspose.Cells for Python frånpypi , använd kommandot som:$ pip install aspose-cells-python.

NUMBERS Vad är NUMBERS filformatet

Filerna med tillägget .numbers klassificeras som kalkylbladsfiltyp, det är därför de liknar .xlsx-filerna; men Numbers-filerna skapas med hjälp av Apple iWork Numbers kalkylprogram. Apple iWork Numbers är en enhetsprogramvara för iWork Productivity Suite. iWork Productivity Suite motsvarar Microsoft Office Suite som används på Windows-datorer. Därför kan vi säga att Numbers som är tillgänglig för MacOS också är en konkurrent till Microsoft Excel. På samma sätt, Microsoft Excel, NUMBERS-filen kan också innehålla tabeller, diagram och formler.

Läs mera

SQL Vad är SQL filformatet

En fil med filtillägget .sql är en SQL-fil (Structured Query Language) som innehåller kod för att fungera med relationsdatabaser. Den används för att skriva SQL-satser för CRUD-operationer (Create, Read, Update and Delete) på databaser. SQL-filer är vanliga när man arbetar med stationära och webbaserade databaser. Det finns flera alternativ till SQL som Java Persistence Query Language (JPQL), LINQ, HTSQL, 4D QL och flera andra. SQL-filer kan öppnas av frågeredigerare av Microsoft SQL Server, MySQL och andra textredigerare som Anteckningar på Windows OS.

Läs mera