DOCM メタデータをオンラインで表示または更新するか、Python 経由で追加します

DOCM メタデータをオンラインで表示または更新する

1. DOCMファイルをアップロードしてインポートします。
2. メタデータ アプリのドラッグ アンド ドロップでドロップ領域内をクリックして実行します。
3. DOCM ファイルのサイズとインターネット速度に応じて、数秒待ちます。
4. 同じページにメタデータが表示されます。
5. 必要に応じてプロパティを編集します。
6. 文書を保存します。
7. ファイルをすぐにダウンロードします。

Python 経由で DOCM プロパティを表示する

1. プロジェクト内の API を PyPI ( Aspose.Words ) から直接参照します。
2. Documentクラスを使用してDOCMファイルを読み込みます。
3. built_in_document_properties 経由ですべての組み込みプロパティを取得します。
4. custom_document_properties 経由ですべてのカスタム プロパティを取得します。
5. 両方をループし、各プロパティの名前と値を出力します。

Python 経由で DOCM プロパティを追加する

1. プロジェクト内の API を PyPI ( Aspose.Words ) から直接参照します。
2. Documentクラスを使用してDOCMファイルを読み込みます。
3. custom_document_properties 経由ですべてのカスタム プロパティを取得します。
4. add() メソッドを使用してカスタム プロパティを追加します。
5. 両方をループし、各プロパティの名前と値を出力します。

DOCM メタデータを管理するための Python ユーティリティ

「 Aspose.Words for Python via .NET 」または「 Aspose.Total for Python via .NET 」をシステムにインストールするための代替オプションがあります。ニーズに近いものを選択し、ステップバイステップの指示に従ってください。

• PyPI から Aspose.Words for Python via .NET をインストール
• または、次の pip コマンド pip install aspose.words を使用します。

システム要求

• Python 3.5以降がインストールされていること
• GCC-6 ランタイム ライブラリ (またはそれ以降)。
• .NET Core ランタイムの依存関係。 .NET Core ランタイム自体をインストールする必要はありません。
• Python 3.5 ～ 3.7 の場合: Python の pymalloc ビルドが必要です。
  
  詳細については 製品ドキュメント を参照してください。

主要なユースケース

• マクロを認識したドキュメントのスクリーニング

  マクロを有効にした文書を追加のレビューと制御された取り扱いのためにフラグ付けするためにメタデータを使用します。

• 機密ワークフローの分類

  埋め込まれたプロパティに基づいてDOCMファイルを分類し、より厳しい保存とアクセスポリシーを適用します。

• 操作の由来の追跡

  作成および変更履歴フィールドをキャプチャして、マクロを有効にしたファイルがどこでいつ作成されたかを追跡します。

• リポジトリの健全性レポート

  DOCMのボリューム、年齢、所有権に関するレポートを生成して、リスクエクスポージャを管理します。

• 制御された配布の準備

  DOCMファイルが下流の共有や公開プロセスに入る前に必要なメタデータフィールドを検証します。

自動化シナリオ

• リスクスコア付きの受け入れパイプライン

  メタデータの完全性と最新性を使用して自動的にDOCMファイルにスコアを付け、それを「レビュー」または「承認済み」のレーンにルーティングします。

• 制限された保存の強制

  DOCMファイルが検出された場合、自動化によりそれを制約された場所に移動し、より厳しい保持ルールを適用します。

• マクロを有効にした例外アラート

  DOCMメタデータが予期しない起源、異常なタイムスタンプ、所有権フィールドの欠落を示す場合にアラートをトリガーします。

• 自動化されたインベントリダッシュボード

  DOCMメタデータを継続的に抽出して集計し、ガバナンスと運用監視のためのダッシュボードを作成します。