通过 Python Excel 库将 XLSM 合并到 SQL

高速 Python excel 库，用于将 XLSM 合并到 SQL。使用我们的 excel 转换 API 开发 Python 中的高级、平台独立软件。这是一个专业的软件解决方案，用于导入和导出 Excel, CSV, OpenOffice, PDF, HTML, image 以及许多其他 excel 格式。

使用 Python Excel 库将 XLSM 合并到 SQL

如何将 XLSM 合并到 SQL？使用 Aspose.Cells for Python via .NET 库，您只需几行代码即可以编程方式轻松将 XLSM 合并到 SQL。 Aspose.Cells for Python via .NET 能够构建跨平台应用程序，并具有生成、修改、转换、呈现和打印所有 Excel 文件的能力。Python Excel API 不仅可以在电子表格格式之间进行转换，还可以将 Excel 文件呈现为图像 PDF, HTML, ODS, CSV, SVG, JSON, WORD, PPT 等，因此使其成为以行业标准格式交换文档的完美选择。您可以从以下位置安装 Aspose.Cells for Python via .NETpypi，使用命令如下：$ pip install aspose-cells-python.

将 XLSM 合并到 Python Excel 库中的 SQL

下面的示例演示如何将 XLSM 合并到 SQL 中的 Aspose.Cells for Python via .NET。

按照简单的步骤将 XLSM 合并到 SQL。上传您的文件，调用 Workbook.Combine 方法合并文件，然后将其保存到 SQL 文件。如果您在 Python 中开发代码，这将比听起来更简单。请参阅将 XLSM 合并到 SQL 的 Python 示例。

在 Python Excel 库中将 XLSM 合并到 SQL 的示例代码

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  import  aspose.cells 
  from aspose.cells import Workbook
  
  workbook = Workbook("Input.xlsx")
  workbook.combine(Workbook("Combine.xlsx"))
  workbook.save("Output.pdf")
	 	
            Run
code
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如何通过 Python Excel 库将 XLSM 合并到 SQL

需要以编程方式将 XLSM 合并到 SQL 吗？合并和连接的基本文档 Aspose.Cells for Python via .NET 只需几行代码即可完成 API。

安装‘Aspose.Cells for Python via .NET’。

向您的 Python 项目添加库引用（导入库）。
使用 Workbook 类加载 XLSM 文件。
调用Workbook.Combine方法合并文件。
调用 Workbook.Save 方法并将输出文件名作为参数传递。现在您可以在 Microsoft Office、Adobe PDF 或任何其他兼容程序中打开并使用输出文件。

Python 库将 XLSM 合并到 SQL

我们将 Python 包托管在 PyPi 存储库中。

安装 Aspose.Cells for Python 来自pypi，使用命令如下：$ pip install aspose-cells-python.

您还可以关注分步说明关于如何将“Aspose.Cells for Python via .NET”安装到您的开发环境中。

系统要求

我们的 API 在所有主流平台和操作系统上均受支持。在执行以下代码之前，请确保您的系统满足以下先决条件。

安装 Python 3.7 或更高版本。
安装 Aspose.Cells for Python 来自pypi，使用命令如下：$ pip install aspose-cells-python.

XLSM 什么是XLSM文件格式

扩展名为 XLSM 的文件是一种支持宏的电子表格文件。从应用程序的角度来看，宏是一组用于自动化流程的指令。宏用于记录重复执行的步骤，并通过再次运行宏来方便执行操作。宏使用 Microsoft 的 Visual Basic for Applications (VBA) 在 Excel 工作簿中使用 Visual Basic 编辑器进行编程，并可直接从那里运行/调试。

SQL 什么是SQL文件格式

扩展名为 .sql 的文件是结构化查询语言 (SQL) 文件，其中包含用于处理关系数据库的代码。它用于编写用于对数据库执行 CRUD（创建、读取、更新和删除）操作的 SQL 语句。SQL 文件在使用桌面和基于 Web 的数据库时很常见。SQL 有几种替代方案，例如 Java 持久性查询语言 (JPQL)、LINQ、HTSQL、4D QL 和其他几种。SQL 文件可以通过 Microsoft SQL Server、MySQL 的查询编辑器和其他纯文本编辑器（例如 Windows OS 上的记事本）打开。