


So fügen Sie mit Python eine gerenderte HTML-Vorlage in ein Google-Dokument ein
Ich stehe vor der Herausforderung, eine HTML-Vorlage mithilfe von Python programmgesteuert in ein Google-Dokument einzufügen. Ich weiß, dass es im Google Docs-Editor oder in der Google Docs-API keine native/integrierte Funktionalität gibt, die mein Problem lösen kann, aber ich habe einige Tricks ausprobiert, um mein Ziel zu erreichen. Hier ignorieren wir „wo“ im Dokument, das wir einfügen sollen, denn jetzt reicht nur das erfolgreiche Einfügen.
Meine Methode ist:
- Laden Sie die HTML-Datei mit dem Namen
application/vnd.google-apps.document
in Google Drive hoch, da Google Docs HTML automatisch in Doc konvertiert. (Nicht perfekt, aber effektiv) - Verwenden Sie Google Docs API get(), um den Dateiinhalt abzurufen (Google Docs JSON-Format).
- Verwenden Sie Google Docs Batchupdate(), um die Zieldatei mit neuen Inhalten zu aktualisieren.
def insert_template_to_file(target_file_id, content): media = MediaIoBaseUpload(BytesIO(content.encode('utf-8')), mimetype='text/html', resumable=True) body = { 'name': 'document_test_html', 'mimeType': 'application/vnd.google-apps.document', 'parents': [DOC_FOLDER_ID] } try: # Create HTML as docs because it automatically convert html to docs content_file = driver_service.files().create(body=body, media_body=media).execute() content_file_id = content_file.get('id') # Collect html content from Google Docs after created doc = docs_service.documents().get(documentId=content_file_id, fields='body').execute() request_content = doc.get('body').get('content') # Insert the content from html to target file result = docs_service.documents().batchUpdate(documentId=target_file_id, body={'requests': request_content}).execute() print(result) # Delete html docs driver_service.files().delete(fileId=content_file_id).execute() print("Content inserted successfuly") except HttpError as error: # Delete html docs even if failed driver_service.files().delete(fileId=content_file_id).execute() print(f"An error occurred: {error}")
Das Problem ist: Was ich aus Schritt 2 erfahre, stimmt nicht mit den Anforderungen von batchupdate() überein. Ich versuche, die Dinge in Schritt 2 an Schritt 3 anzupassen, aber es ist mir noch nicht gelungen.
Ziellösung: Erhalten Sie die Zeichenfolge mit dem HTML-Code, Fügen Sie den gerenderten HTML-Code in die Zieldatei in Google Docs ein. Das Ziel besteht darin, den vorhandenen Inhalt der Zieldatei an den HTML-Code anzuhängen und ihn nicht zu überschreiben.
Ist mein Ansatz sinnvoll? Habt ihr noch weitere Ideen, um mein Ziel zu erreichen?Richtige Antwort
Ich glaube, Ihre Ziele sind wie folgt.
- Sie möchten HTML-Daten durch Rendern von HTML an ein Google-Dokument anhängen.
- Um dies zu erreichen, möchten Sie Googleapis für Python verwenden.
Wenn Sie jedoch HTML an ein vorhandenes Google-Dokument anhängen möchten, können Sie dies meiner Meinung nach nur mit der Laufwerks-API tun. Wie wäre es mit dem folgenden Beispielskript, wenn dies im Beispielskript widergespiegelt wird?
Beispielskript:
def insert_template_to_file(target_file_id, content):
request = drive_service.files().export(fileId=target_file_id, mimeType="text/html")
file = BytesIO()
downloader = MediaIoBaseDownload(file, request)
done = False
while done is False:
status, done = downloader.next_chunk()
print("Download %d%%" % int(status.progress() * 100))
file.seek(0)
current_html = file.read()
media = MediaIoBaseUpload(BytesIO(current_html + content.encode('utf-8')), mimetype='text/html', resumable=True)
body = {'mimeType': 'application/vnd.google-apps.document'}
try:
result = drive_service.files().update(fileId=target_file_id, body=body, media_body=media).execute()
print(result)
print("Content inserted successfuly")
except HttpError as error:
print(f"An error occurred: {error}")
- In diesem modifizierten Skript werden die HTML-Daten aus einem vorhandenen Google-Dokument abgerufen und der neue HTML-Code an den abgerufenen HTML-Code angehängt. Außerdem werden Google-Dokumente mit aktualisiertem HTML aktualisiert. In Ihrem Fall scheinen die Rohdaten HTML zu sein. Daher denke ich, dass diese Methode funktionieren könnte.
- Dieses Skript überschreibt die Google-Dokumente von
- . Wenn Sie dieses Skript testen, empfehle ich Ihnen daher, die Beispiel-Google-Dokumente zu verwenden.
target_file_id
- Methode: files.export 李>
- Methode: files.update一个> von Drive API v3
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo fügen Sie mit Python eine gerenderte HTML-Vorlage in ein Google-Dokument ein. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Python und C haben signifikante Unterschiede in der Speicherverwaltung und -kontrolle. 1. Python verwendet die automatische Speicherverwaltung, basierend auf der Referenzzählung und der Müllsammlung, um die Arbeit von Programmierern zu vereinfachen. 2.C erfordert eine manuelle Speicherverwaltung und liefert mehr Kontrolle, aber die Komplexität und das Fehlerrisiko. Welche Sprache zu wählen sollte, sollte auf Projektanforderungen und Teamtechnologie -Stack basieren.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Ob die Auswahl von Python oder C von den Projektanforderungen abhängt: 1) Python eignet sich aufgrund seiner prägnanten Syntax und reichhaltigen Bibliotheken für schnelle Entwicklung, Datenwissenschaft und Skripten; 2) C ist für Szenarien geeignet, die aufgrund seiner Zusammenstellung und des manuellen Speichermanagements eine hohe Leistung und die zugrunde liegende Kontrolle erfordern, wie z. B. Systemprogrammierung und Spielentwicklung.

Python wird in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen häufig verwendet, wobei hauptsächlich auf seine Einfachheit und ein leistungsstarkes Bibliotheksökosystem beruhen. 1) Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet, 2) Numpy liefert effiziente numerische Berechnungen, und 3) Scikit-Learn wird für die Konstruktion und Optimierung des maschinellen Lernens verwendet. Diese Bibliotheken machen Python zu einem idealen Werkzeug für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.


Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SecLists
SecLists ist der ultimative Begleiter für Sicherheitstester. Dabei handelt es sich um eine Sammlung verschiedener Arten von Listen, die häufig bei Sicherheitsbewertungen verwendet werden, an einem Ort. SecLists trägt dazu bei, Sicherheitstests effizienter und produktiver zu gestalten, indem es bequem alle Listen bereitstellt, die ein Sicherheitstester benötigen könnte. Zu den Listentypen gehören Benutzernamen, Passwörter, URLs, Fuzzing-Payloads, Muster für vertrauliche Daten, Web-Shells und mehr. Der Tester kann dieses Repository einfach auf einen neuen Testcomputer übertragen und hat dann Zugriff auf alle Arten von Listen, die er benötigt.

PHPStorm Mac-Version
Das neueste (2018.2.1) professionelle, integrierte PHP-Entwicklungstool

Herunterladen der Mac-Version des Atom-Editors
Der beliebteste Open-Source-Editor

ZendStudio 13.5.1 Mac
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung