この記事の内容は、Django プラグインを使用して Excel をダウンロードする方法に関するものです。一定の参考価値があります。必要な友人は参考にしてください。お役に立てれば幸いです。
現在の情報のほとんどは、pandas または xlwt ライブラリを使用して実装されているためです。実際、django には対応するプラグイン django-excel があるため、それほど面倒ではありません。
このプラグインは、pyexcel ライブラリに依存して作成されています。ただし、pyexcel ライブラリは django-excel のインストール時に自動的にインストールされるため、特にインストールする必要はありません。 pyexcel は大規模なライブラリであり、django-excel を使用する場合は pyexcel の使用方法を考慮する必要がないため、ここではあまり紹介しません。ここでもう一つ言っておきたいのですが、pyexcelも非常に強力でデータの可視化を実現することができ、現在では今回紹介するdjango-excelのように、flaskやdjangoなどのWebフレームワークに対応したプラグインが開発されています。
django-excel は Excel ファイルのアップロードとダウンロードをサポートするプラグインで、Web ページ形式で Excel ファイルを表示したり、データベースにデータを保存したりできます。筆者はこのプラグインを初めて使用しており、現時点での開発要件はダウンロード機能のみであるため、この記事ではダウンロード機能のみを紹介します。 (注: ダウンロード機能を実装するために、デプロイされたサーバーに Office をインストールする必要はありません)
1. インストール
pip install django-excel
pyexcel-io と pyexcelインストール中に自動的にインストールされます pyexcel-webio
2. django
をサポートするバージョンは現在、バージョン django2.1.1 をサポートしています。したがって、最新バージョンの django を使用している開発者は、それをサポートしているため心配する必要はありません。
3. ダウンロードの実装
プラグインは、多くのデータ形式、配列 (2 次元配列)、辞書、データベース テーブル (単一または複数)、Django の ORM クエリ結果 (クエリ sqt) をサポートしています。 ) 等々。生成できるファイルの種類: csv、tsv、csvz、tsvz、xls、xlsx、xlsm、ods。
#パッケージ名 |
サポートされるファイル形式 |
#依存関係
| ##Pythonバージョン |
##csv、csvz、tsv、tsvz |
|
2.6、2.7、3.3、3.4、3.5、3.6pypy |
| ##pyexcel-xls
xls、xlsx(読み取り専用)、xlsm(読み取り専用) |
#xlrd 、 xlwt |
同上 |
pyexcel-xlsx |
##xlsx
| openpyxl上と同じ
|
pyexcel-ods3 | |
#pyexcel-ezozdf、lxml |
2.6、2.7、3.3、3.4 3.5、3.6 |
pyexcel-ods |
ods |
odfpy## ##########同上###############
上の表は、対応するものを生成するために必要なインストールです。ファイル形式 バッグ。 2 次元配列を使用して Excel ファイルを生成する場合は、 django_excel.make_response_from_array (2 次元配列名、生成されたファイル タイプ、ステータス = 200) を返す必要があります。 2 次元配列の各行は、Excel の対応する行を表します。 辞書を使用して Excel ファイルを生成する場合は、 django_excel.make_response_from_dict(辞書名、ファイル タイプ、status=200) を返す必要があります。キー名は列名で、キー値はデータです。 データベース テーブル (シート) を使用して Excel ファイルを生成する場合は、 django_excel.make_response_from_a_table(テーブル名、ファイル タイプ、 status=200) を返す必要があります。データベーステーブル (複数のテーブル) を使用して Excel ファイルを生成したい場合は、 django_excel.make_response_from_tables(テーブル名リスト、ファイルタイプステータス=200) を返す必要があります。 クエリセットを使用したい場合Excelファイルを生成するには、django_excel.make_response_from_query_sets(クエリセット名、対応する必須フィールド(リストタイプ)、ファイルタイプ、ステータス=200)を返す必要があります。必須の列に対応するフィールドのリスト内の順序は Excel の列名の順序であり、リスト内の要素はモデル内の変数名である必要があります。 すべての関数の共通パラメータには、file_name とsheet_name が含まれます。これらは、それぞれファイル名と Excel ワークブック名です。 データベース テーブルであってもクエリ セットであっても、外部キーを含めることはできないことに注意してください。外部キーを含めるとエラーが報告され、ダウンロードは ajax リクエストではなくページ ジャンプによってのみ実行できます。それ以外の場合は、ダウンロードされないこと。 例: models.py class django_test_1(models.Model): abc = models.CharField(max_length=20,db_column='测试') views.py import django_excel as excel def download_excel(request): data_excel =django_test_1.objects.all() column_names = ["abc"] return excel.make_response_from_query_sets(data_excel,column_names, "xlsx",status = 200 ,sheet_name='测试',file_name='测试文件') |
以上がDjangoプラグインを使用してExcelをダウンロードする方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonに2つのリストを接続する多くの方法があります。1。オペレーターを使用しますが、これはシンプルですが、大きなリストでは非効率的です。 2。効率的ですが、元のリストを変更する拡張メソッドを使用します。 3。=演算子を使用します。これは効率的で読み取り可能です。 4。itertools.chain関数を使用します。これはメモリ効率が高いが、追加のインポートが必要です。 5。リストの解析を使用します。これはエレガントですが、複雑すぎる場合があります。選択方法は、コードのコンテキストと要件に基づいている必要があります。

Pythonリストをマージするには多くの方法があります。1。オペレーターを使用します。オペレーターは、シンプルですが、大きなリストではメモリ効率的ではありません。 2。効率的ですが、元のリストを変更する拡張メソッドを使用します。 3. Itertools.chainを使用します。これは、大規模なデータセットに適しています。 4.使用 *オペレーター、1つのコードで小規模から中型のリストをマージします。 5. numpy.concatenateを使用します。これは、パフォーマンス要件の高い大規模なデータセットとシナリオに適しています。 6.小さなリストに適したが、非効率的な追加方法を使用します。メソッドを選択するときは、リストのサイズとアプリケーションのシナリオを考慮する必要があります。

compiledlanguagesOfferspeedandsecurity、foredlanguagesprovideeaseofuseandportability.1)compiledlanguageslikec arefasterandsecurebuthavelOnderdevelopmentsplat dependency.2)

Pythonでは、forループは反復可能なオブジェクトを通過するために使用され、条件が満たされたときに操作を繰り返し実行するためにしばらくループが使用されます。 1)ループの例:リストを通過し、要素を印刷します。 2)ループの例:正しいと推測するまで、数値ゲームを推測します。マスタリングサイクルの原則と最適化手法は、コードの効率と信頼性を向上させることができます。

リストを文字列に連結するには、PythonのJoin()メソッドを使用して最良の選択です。 1)join()メソッドを使用して、 '' .join(my_list)などのリスト要素を文字列に連結します。 2)数字を含むリストの場合、連結する前にマップ(str、数字)を文字列に変換します。 3) '、'などの複雑なフォーマットに発電機式を使用できます。 4)混合データ型を処理するときは、MAP(STR、Mixed_List)を使用して、すべての要素を文字列に変換できるようにします。 5)大規模なリストには、 '' .join(lage_li)を使用します

pythonusesahybridapproach、コンコイリティレーショントビテコードと解釈を組み合わせて、コードコンピレッドフォームと非依存性bytecode.2)

keydifferencesは、「for」と「while "loopsare:1)" for "for" loopsareideal forterating overencesonownowiterations、while2) "for" for "for" for "for" for "for" for "for" for for for for "wide" loopsarebetterunuinguntinunuinguntinisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisations.un

Pythonでは、さまざまな方法でリストを接続して重複要素を管理できます。1)オペレーターを使用するか、すべての重複要素を保持します。 2)セットに変換してから、リストに戻ってすべての重複要素を削除しますが、元の順序は失われます。 3)ループを使用するか、包含をリストしてセットを組み合わせて重複要素を削除し、元の順序を維持します。


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