XLSX

报表生成器FastReport VCL是用于在软件中集成商务智能的现代解决方案。它提供了可视化模板设计器，可以访问最受欢迎的数据源，报告引擎，预览，将过滤器导出为30多种格式，并可以部署到云，Web，电子邮件和打印中。 近日，FastReport VCL更新至v6.7，在新版本中，添加了对最新版本IDE的支持，简化了用于付款标准的条形码的创建，新增从预览窗口直接编辑RichView的功能，同时修复了多个Bug问题。欢迎下载体验。（ 点击下载 ） XML是一项旨在管理结构化数据并将该数据显示为人类可读的文本文件的技术。XML符合行业标准，可以被许多数据库和应用程序处理。使用XML，许多开发人员可以创建自己的自定义标签，数据结构和架构。通常，XML极大地促进了各种数据库，应用程序和组织中数据的定义，传输，验证和解释。 但是，如果微软传统上不尝试制作“拥有二十一点和单元的自己的XML”，那微软就不会成为自己。因此，Excel实际上不是使用一种（！）XML标准来存储Excel电子表格，而是一种（较旧的和更正确的）XML标准。 正如多次提到的，FastReport允许以各种格式保存来自Delphi和Lazarus的文档、报告和数据。唯一想指出的是，我们需要观察对象的对齐方式，以便生成的电子表格具有吸引力和质量。因此，Fastreport为Excel XML提供了两个不同的(!)导出过滤器。

安装js-xlsx npm install xlsx --save 按钮添加导出事件 <button @click="exportData">导出</button> 定义导出方法 exportData() { let tableData = [ ['姓名', '年龄', '性别', '部门/小组'] ] // 表格表头 this.data.forEach (item => { let rowData = [] rowData = [ item.name, item.age, item.sex, item.department, ] tableData.push(rowData) }) let ws = XLSX.utils.aoa_to_sheet(tableData) let wb = XLSX.utils.book_new() XLSX.utils.book_append_sheet(wb, ws, '数据') // 工作簿名称 XLSX.writeFile(wb, '数据.xlsx') // 保存的文件名 }, 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4390903/blog/4277434

其实在Python中，每次都以list的形式输入数据会比较耗时而麻烦。所以，不如干脆从数据的载体（比如Excel或MySQL）中加载数据进来处理，然后再直接作可视化输出。例子如下： # 导入模块 import pandas as pd from pyecharts.charts import Bar,Timeline # 加载数据 df = pd.read_excel(r"C:\Users\QDM\Desktop\采购经营综合查询.xlsx",sheet_name = 0,header = 2) df # 聚合求和 df1 = df.groupby(["部门"])["实际销售额","实际出库毛利额"].sum() df1 # 重置索引 df2 = df1.reset_index() df2 # 把结果输出到Excel df2.to_excel(excel_writer = r"C:\Users\QDM\Desktop\业绩.xlsx") # 实例化Bar() bar = Bar() # 设置X轴参数 bar.add_xaxis(df2["部门"].tolist()) # 设置Y轴参数 bar.add_yaxis(df2.columns[1],df2["实际销售额"].tolist()) bar.add_yaxis(df2.columns[2],df2["实际出库毛利额"]

前言 Creator2.4 推出了AssetBundle，使得所有平台都有了分包的能力。那么该如何使用这个强大的功能呢？下面介绍一下我个人的用法，仅供参考，水平有限，非喜勿喷。 根据官方文档 指出，之前的cc.loader 需要用cc.resource替换 而cc.resource 本身就是一个Bundle 也就是说，2.4之前，整个引擎只有一个cc.loader 管理资源，2.4之后采用了多个Bundle来管理资源，只是cc.resource这个Bundle负责管理resource目录下的动态资源，已经是引擎规定好的了。而自定义的Bundle其实是与cc.resource平级的。那么只要我们给资源管理器传入不同的Bunlde，自然就是加载不同Bundle中的内容了。 概念 在介绍我的用法之前，先说明以下几个概念 分包 AssetBundle 一个Bundle 就是一个分包，cc.resource 就是引擎默认的Bundle。 模块 Module 将游戏按照功能划分为不同的模块。可以多个模块共用一个分包。也可以一个模块使用一个分包。不使用分包的模块默认使用cc.resource。这个模块类跟游戏中你定义的系统，例如，设置，大厅，战斗，背包等等并不是非要一一对应的，并不是有多少个系统就需要创建多少个Module.这个根据你的需求而定。但是我的资源清理都是根据不同的Module来做的

Kendo UI for jQuery R2 2020 SP1试用版下载 Kendo UI 目前最新提供 Kendo UI for jQuery 、 Kendo UI for Angular 、 Kendo UI Support for React 和 Kendo UI Support for Vue 四个控件。Kendo UI for jQuery是创建现代Web应用程序的最完整UI库。 从Kendo UI Q3 2014（2014.3.1119）版本开始，Grid小部件提供内置的Excel导出功能。 导出从左到右的内容 excelExport事件允许您反转单元格并设置文本对齐方式，支持从右到左（RTL）语言。 要在Excel中从右到左的流程中呈现文档，请启用工作簿的rtl选项。 每行都有一个类型字段，可用于在网格中区分各种行类型。 支持的值为： "header" "footer" "group-header" "group-footer" "data" <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/jszip/2.4.0/jszip.min.js"></script> <div class="k-rtl"> <div id="grid" ></div> </div> <script> $("#grid")

作为一个比较懒惰的人，文件经常放的找不到位置，整理后，又会由于层次太多，一层层打开文件夹，特别麻烦，对于文件搜索的问题，以前推荐过工具 Listary，可以非常好的解决这个问题。 但是 Listary 也好，Everything 也罢，都只支持文件名搜索，但是我们有时候需要搜索文件的内容，比如程序员想搜索所有的调用函数，比如你只记得 word 文档里面的一个关键词，但是却不记得这个文件名了，这时候怎么办那？ 下面我们的主角出场了，那就是 AnyTXT Searcher。 一 AnyTXT Searcher 是什么 AnyTXT Searcher 是一款全文搜索引擎，就相当于 Google 搜索网页一样搜索本地磁盘文件。可以支持任何版本的 Windows 系统。 AnyTXT Searcher 内置强大的文档解析引擎，可以不按照任何其他软件的情况下，提取常用文档的关键词，结合内置的高速索引系统来存储文本元数据，你可以搜索电脑中的常用文本中的词语。 几乎在不到 1 秒的时间内，快速定位文件，体验真的很棒！ 如下图： 右上角可以选择搜索的目录和搜索的文档类型，可以进行搜索的筛选。 这里有个不太好的体现，就是搜索的时候需要自己点搜索，Listary 就不用多点一步，体验更好。 二 AnyTXT Searcher 支持哪些文件 AnyTxt 支持常见的文件格式，如下： 纯文本格式（txt

在上一节课程中，学习了根据数据驱动测试，当时测试接口需要的数据是存储在excel文档中的，读取比较麻烦。下面是读取excel文档并获取到接口测试必须数据和验证结果数据的代码。首先我们需要创建一个空的list来存放读取到的数据，然后打开excel文档，从第二行开始读取用例内容（第一行是标题），获取到每行内容后，只保留接口测试需要的数据（原来的excel文档中第四列到第七列分别存放了url，请求方式，请求参数，预期结果），然后将这部分数据存入空的list中。这样cases就是一个二维数据，这个list中包含了excel中每一行的用例数据，每个用例数据里面包含了四个元素。类似于[[url1,method1,req_data1,check1],[url2,method2,req_data2,check2]]。代码中的apt_log是实例化的日志记录类。但是读取后，在使用这些元素进行接口测试时，还需要再次转换，因为request模块接口测试中的data是字典格式的。此处是list格式，届时还需要转换。 1 def get_case(self, file_path): 2 cases = [] # 存放所有的测试用例 3 if file_path.endswith( ' .xls ' ) or file_path.endswith( ' .xlsx ' ): # 判断路径是否存在 4 try

背景 有很多朋友对Python处理excel很感兴趣，虽然我不是这方面的专家，如果用C# openxl 是分分钟搞定的事情，再次点用Npoi也行，Python则完全陌生。 目标 既然以学习为目标去完成这件事，那么就不必太复杂（复杂我也做不来），就假设我们是在做销售系统吧。如果不专业请轻喷。 一份Excel的产品单，一份客户单，一份订单，字段简单点。 从头开始生成 一，工具 既然使用Python，当然要介绍一下工具库： 主要有openpyxl、xlwt、xlrd、Pandas（这是真的可以）、xlsxwriter 先来分析对比一波 1、Openpyxl 优势：快速、高效地读写Excel，可控制大部分Excel元素，并且写入时可以贴入公式 劣势：对初学者非常不友好，属性超级多，并且按xml格式控制；再来样式只能定义一次，修改样式就得先复制一份再重新构造，工作量几何级上升 2、xlsxwriter 专门用于写数据的方法 优势：快速，可控制大部分样式，公式只能以字符串处理，写数据以xy定位或单元格命名为主 劣势：没有毒没有毒没有毒，所以，千万别用同一份excel文档进行处理（我就吃了这个亏，好好几十万条记录被清洗一空），暂时不知道怎么追加到原文档后添加新sheet 3、xlrd、xlwt 可读写的excel库 优势：基本上用来读excel数据，非常精准、数据类型清晰 劣势：写明显很慢