诸如 Google Doc 等Web应用,允许通过互联网共享信息进行协同工作,给我们带来了全新的日常办公体验。随着大量的桌面应用被移植到 Web 环境,无论是纯粹的 HTML+CSS+JS 或者 RIA 都将更受追捧。 以下是两款开放源代码的 Web 办公软件: 1. OpenGoo 一款基于
诸如 Google Doc 等Web应用,允许通过互联网共享信息进行协同工作,给我们带来了全新的日常办公体验。随着大量的桌面应用被移植到 Web 环境,无论是纯粹的 HTML+CSS+JS 或者 RIA 都将更受追捧。
以下是两款开放源代码的 Web 办公软件:
1. OpenGoo
一款基于开源 Web Office,适用于任何单位或个人创建,共享,协作维护和发布它们所有内部与外部文档。除了提供常规的 Office 基本功能外,还能通过网络发布和管理文档。对于开发人员而言,其优势在于容易安装,跨平台,安全,开源,容易扩展等。
官方网站:http://www.opengoo.org
在线演示:http://demo.opengoo.org/zh/index.php?c=access&a=login
下载地址:http://sourceforge.net/projects/opengoo
2. Group-Office
Group-Office 是一个可扩展的基于 Web 的 Office 套件,它采用模块化设计,可扩展性强。主要功能:用户管理、模块管理、email 客户端、文件管理、日历、项目管理、站点管理以及客户联系管理等,可以与 PDA 和 Outlook 同步。
官方网站:http://www.group-office.com
下载地址:http://sourceforge.net/projects/group-office

对象关系映射(ORM)框架在python开发中扮演着至关重要的角色,它们通过在对象和关系数据库之间建立桥梁,简化了数据访问和管理。为了评估不同ORM框架的性能,本文将针对以下流行框架进行基准测试:sqlAlchemyPeeweeDjangoORMPonyORMTortoiseORM测试方法基准测试使用了一个包含100万条记录的SQLite数据库。测试对数据库执行了以下操作:插入:向表中插入10,000条新记录读取:读取表中的所有记录更新:更新表中所有记录的单个字段删除:删除表中的所有记录每个操作

对象关系映射(ORM)是一种编程技术,允许开发人员使用对象编程语言来操作数据库,而无需直接编写sql查询。python中的ORM工具(例如SQLAlchemy、Peewee和DjangoORM)简化了大数据项目的数据库交互。优点代码简洁性:ORM消除了编写冗长的SQL查询的需要,这提高了代码简洁性和可读性。数据抽象:ORM提供了一个抽象层,将应用程序代码与数据库实现细节隔离开来,提高了灵活性。性能优化:ORM通常会使用缓存和批量操作来优化数据库查询,从而提高性能。可移植性:ORM允许开发人员在不

Yii框架是一个高性能、高扩展性、高可维护性的PHP开发框架,在开发Web应用程序时具有很高的效率和可靠性。Yii框架的主要优点在于其独特的特性和开发方法,同时还集成了许多实用的工具和功能。Yii框架的核心概念MVC模式Yii采用了MVC(Model-View-Controller)模式,是一种将应用程序分为三个独立部分的模式,即业务逻辑处理模型、用户界面呈

了解Java设计模式:常用的7种设计模式简介,需要具体代码示例Java设计模式是一种解决软件设计问题的通用解决方案,它提供了一套被广泛接受的设计思想与行为准则。设计模式帮助我们更好地组织和规划代码结构,使得代码具有更好的可维护性、可读性和可扩展性。在本文中,我们将介绍Java中常用的7种设计模式,并提供相应的代码示例。单例模式(SingletonPatte

对象关系映射(ORM)是一种技术,它允许在面向对象编程语言和关系数据库之间建立桥梁。使用pythonORM可以显著简化数据持久性操作,从而提高应用程序的开发效率和可维护性。优势使用PythonORM具有以下优势:减少样板代码:ORM自动生成sql查询,从而避免编写大量的样板代码。简化数据库交互:ORM提供了一个统一的接口,用于与数据库交互,简化了数据操作。提高安全性:ORM使用参数化查询,可以防止SQL注入等安全漏洞。促进数据一致性:ORM确保对象与数据库之间的同步,维护数据一致性。选择ORM有

Tkinter是python中用于创建图形用户界面(GUI)的一个强大库。它以其简单性、跨平台兼容性和与Python生态系统的无缝集成而闻名。通过使用Tkinter,您可以为您的项目添加用户友好的界面,从而提高用户体验并简化与应用程序的交互。创建TkinterGUI应用程序要使用Tkinter创建GUI应用程序,请执行以下步骤:导入Tkinter库:importtkinterastk创建Tkinter主窗口:root=tk.Tk()配置主窗口:设置窗口标题、大小、位置等添加GUI元素:使用Tki

pandas是python中强大的数据处理库,专门用于处理结构化数据(如表格)。它提供了丰富的功能,使数据探索、清洗、转换和建模变得简单。对于数据分析和科学领域的初学者来说,掌握Pandas至关重要。数据结构Pandas使用两种主要数据结构:Series:一维数组,类似于NumPy数组,但包含标签(索引)。DataFrame:二维表,包含具有标签的列和小数。数据导入和导出导入数据:使用read_csv()、read_excel()等函数从CSV、Excel和其他文件导入数据。导出数据:使用to_

python和Jython都是流行的编程语言,但它们针对不同的用例进行了优化,并在跨平台开发方面具有独特的优势和劣势。Python优势:广泛的库和社区支持易于学习和使用,适合初学者可移植性强,可跨多个平台运行支持多种编程范式,包括面向对象、函数式和命令式编程劣势:性能较低,不适合处理密集型计算任务对内存消耗较高在某些平台上可能需要其他工具和配置Jython优势:完全与Python兼容,可以使用Python的所有库和工具运行在Java虚拟机(JVM)上,提供与Java生态系统的无缝集成性能优于Py


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