前言 作为表格产品的典型应用场景之一，几乎所有的行业都会存在类 Excel 报表开发这样的应用场景，而在这些应用场景中，经常会遇见下面的这些痛点： 报表数据往往来自多个不同的数据源，需要报表系统能够同时连接多个数据源，并融合不同的数据格式 实际的报表中需要对数据结果进行逻辑计算，例如销售的环比和同比
好家伙，写爬虫 代码: import requests import re import os from collections import Counter import xlwt # 创建Excel文件 workbook = xlwt.Workbook(encoding='utf-8') wor
日常办公中，我们经常会遇到需要匹配表，匹配对应数据的场景，在EXCEL中，我们习惯使用VLOOKUP函数或者是X-LOOKUP函数，今天学习的是Python，pandas库中的匹配功能。 首先导入所需的pandas库。 import pandas as pd 用到的模拟数据共三张表，分别是销售表，区
背景 在公司的日常业务中，存在不少数据的收集提取需求，大部分公司会采取Excel来完成数据的收集和汇总，但这项工作会让负责信息收集的业务人员相当头大。虽然提前做好了数据收集模板，但最终提交上来的模板会被修改的五花八门，信息填写错误率比较高，无法实现信息填写不完整不允许提交的约束。后期的数据汇总虽然可
使用的是芝柯打印机，无驱动，除了文本打印外，若想打印其他表格或者模板，我的做法是利用excel填充数据，然后转换为pdf，pdf再转为zpl命令。 核心代码分为三部分： 加载打印模板，填充打印数据到模板并保存成新的打印文件 将需要打印的文件，转换为PDF格式。这一步主要是因为芝柯打印机是无驱动的，需
前言 今天大姚给大家分享一款.NET开源（MIT License）、免费、简单、实用的数据库文档（字典）生成工具，该工具支持CHM、Word、Excel、PDF、Html、XML、Markdown等多文档格式的导出：DBCHM。 支持的数据库 SqlServer、MySQL、Oracle、Postg
一、写在开头 我们在上一篇文章中提到了通过EasyExcel处理Mysql百万数据的导入功能（一键看原文），当时我们经过测试数据的反复测验，100万条放在excel中的数据，4个字段的情况下，导入数据库，平均耗时500秒，这对于我们来说肯定难以接受，今天我们就来做一次性能优化。 二、性能瓶颈分析 一
东方财富网-数据中心 —— 爬虫项目 0x00 起因 MaMa 看到别人有个软件，可以直接把一个网站上的数据全部爬进一个 Excel 里边，但是那个人不给这个软件，所以她怂恿我写一个。。。 0x01 需求 千股千评 _ 数据中心 _ 东方财富网 (eastmoney.com) 对于里边的00~60开
3月16日，微软发布了微软365 Copilot[1]。 Microsoft 365 Copilot 将您现有的 Word、Excel、PowerPoint、Outlook 和 Teams 与大型语言模型 （LLM） 的强大功能以及来自 Microsoft Graph 和 Microsoft 365
好久没有写博客了。最近工作中封装了一个类似ORM框架的东西。大概的原理就是将Excel数据初始化到本地sqlite数据库后，通过json配置文件，对数据库的数据做增删改查等操作。 其实大概的思考了下，就是半ORM框架mybatis的逻辑，只是我们自己封装的简陋蛮多。想想有现成的轮子没用，反而是自己写
https://www.cnblogs.com/ocp-100/p/11098373.html 近期客户有需求，导出某些审计数据，供审计人进行核查，只能导出成文本或excel格式的进行查看，这里我们使用sqluldr2工具进行相关数据的导出。 oracle导出数据为文本格式比较麻烦，sqluldr2
[TOC] Pandas 一个强大的分析结构化数据的工具集，基础是 Numpy（提供高性能的矩阵运算） Pandas 可以从各种文件格式比如 CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 导入数据。 Pandas 可以对各种数据进行运算操作，比如归并、再成形、选择，还有数据清洗和数据加工
在Winform的分页控件里面，我们提供了很多丰富的功能，如常规分页，中文转义、导出Excel、导出PDF等，基于DevExpress的样式的分页控件，我们在其上面做了不少封装，以便更好的使用，其中就包括集成保存用户列表显示字段及宽度调整设置。本篇随笔介绍这个实现的过程，通过在当前程序中序列化方式存储一个记录用户设置的文件，提供介质的存储和加载处理。
概要 在前端下载文件是个很通用的需求，一般后端会提供下载的方式有两种： 直接返回文件的网络地址（一般用在静态文件上，比如图片以及各种音视频资源等） 返回文件流（一般用在动态文件上，比如根据前端选择，导出不同的统计结果 excel 等） 第一种方式比较简单，但是使用场景有限。第二种方式通用性更好，最近
数据读取是第一步，只有成功加载数据之后，后续的操作才有可能。 pandas可以读取和导入各种数据格式的数据，如CSV，Excel，JSON，SQL，HTML等，不需要手动编写复杂的读取代码。 1. 各类数据源 pandas提供了导入各类常用文件格式数据的接口，这里介绍3种最常用的加载数据的接口。 1
转载请注明出处： 官方文档: https://easyexcel.opensource.alibaba.com/docs/current/quickstart/read 1.简洁 Java解析、生成Excel比较有名的框架有Apache poi、jxl。但他们都存在一个严重的问题就是非常的耗内存，p
提到MemoryStream大家可能都不陌生，在编写代码中或多或少有使用过；比如Json序列化反序列化、导出PDF/Excel/Word、进行图片或者文字处理等场景。但是如果使用它高频、大数据量处理这些数据，就存在一些性能陷阱。 今天给大家带来的这个优化技巧其实就是池化MemoryStream的版本
https://www.cnblogs.com/a00ium/p/13177272.html 人类都是视觉动物，讲究一图胜千言。如果没了可视化，那么你在跟领导汇报工作时，很大程度会鸡同鸭讲。其实 excel2016+已经是一个不错的数据分析及可视化工具了(支持几十种数据源),但是，不方便权限控制，集
今天跟同事请教项目管理问题时，get到一个项目管理的小技巧，就是使用`甘特图`来制定清晰可量化的项目计划， 简单的甘特图模版下载可参考此网站： - https://www.vertex42.com/ExcelTemplates/simple-gantt-chart.html 或者从本站直接下载： -
OFD（Open Fixed-layout Document ）是我国自主制定的一种开放版式文件格式标准。OFD文档具有不易被篡改、格式独立、版式固定等特点，目前常用于政府公文、金融、电子发票等领域。 如果想要通过Python将Office文档（如Word、Excel或PowerPoint）及PDF
