Python을 사용하여 Google 문서에 HTML 템플릿을 프로그래밍 방식으로 삽입하는 데 어려움을 겪고 있습니다. Google 문서 편집기나 Google 문서 API에 내 문제를 해결할 수 있는 기본/내장 기능이 없다는 것을 알고 있지만 목표를 달성하기 위해 몇 가지 트릭을 시도했습니다. 여기서는 삽입해야 하는 문서의 "위치"를 무시하고 있습니다. 지금은 삽입만 성공하면 충분합니다.
내 방법은:
- Google 문서가 자동으로 html을 doc로 변환하므로 html 파일을 google 드라이브에
application/vnd.google-apps.document
이름으로 업로드하세요. (완벽하지는 않지만 효과적입니다) - Google Docs API get()을 사용하여 파일 콘텐츠(Google Docs json 형식)를 가져옵니다.
- Google 문서 일괄업데이트()를 사용하여 대상 파일을 새 콘텐츠로 업데이트하세요.
문제는: 2단계에서 수집한 내용이 일괄 업데이트()에 필요한 내용과 일치하지 않는다는 것입니다. 3단계와 일치하도록 2단계의 내용을 조정하려고 하는데 아직 성공하지 못했습니다.
대상 솔루션: html 코드가 포함된 문자열을 가져오고, 렌더링된 html을 Google 문서의 대상 파일에 삽입합니다. 목표는 대상 파일의 기존 콘텐츠를 덮어쓰는 것이 아니라 HTML에 추가하는 것입니다.
내 접근 방식이 합리적인가요? 내 목표를 달성하기 위한 다른 아이디어가 있나요?
정답
귀하의 목표는 다음과 같다고 생각합니다.
- html을 렌더링하여 Google 문서에 html 데이터를 추가하려고 합니다.
- 이를 달성하려면 Python용 googleapis를 사용하고 싶습니다.
안타깝게도 현 단계에서는 "method:documents.get"에서 검색한 json 객체가 "method:documents.batchupdate"의 요청 본문으로 직접 사용되지 않는 것 같습니다.
하지만 기존 구글 문서에 html을 추가하고 싶다면 드라이브 API만 사용하면 될 것 같아요. 이것이 예시 스크립트에 반영되어 있다면 아래 예시 스크립트는 어떤가요?
예제 스크립트:
으아아아- 이 수정된 스크립트에서는 html 데이터가 기존 Google 문서에서 검색되고 새 html이 검색된 html에 추가됩니다. 또한 Google Docs가 업데이트된 HTML로 업데이트됩니다. 귀하의 경우 원시 데이터는 html인 것 같습니다. 그래서 이 방법이 효과가 있을 것 같아요.
참고:
- 이 스크립트는
target_file_id
의 Google 문서를 덮어씁니다. 따라서 이 스크립트를 테스트할 때 샘플 Google 문서를 사용하는 것이 좋습니다.
참조:
위 내용은 Python을 사용하여 렌더링된 HTML 템플릿을 Google 문서에 삽입하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python의 실제 응용 프로그램에는 데이터 분석, 웹 개발, 인공 지능 및 자동화가 포함됩니다. 1) 데이터 분석에서 Python은 Pandas 및 Matplotlib를 사용하여 데이터를 처리하고 시각화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 웹 응용 프로그램 생성을 단순화합니다. 3) 인공 지능 분야에서 Tensorflow와 Pytorch는 모델을 구축하고 훈련시키는 데 사용됩니다. 4) 자동화 측면에서 파이썬 스크립트는 파일 복사와 같은 작업에 사용할 수 있습니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 스크립팅 필드에 널리 사용됩니다. 1) 데이터 과학에서 Python은 Numpy 및 Pandas와 같은 라이브러리를 통해 데이터 처리 및 분석을 단순화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크를 통해 개발자는 응용 프로그램을 신속하게 구축 할 수 있습니다. 3) 자동 스크립트에서 Python의 단순성과 표준 라이브러리가 이상적입니다.

Python의 유연성은 다중 파리가 지원 및 동적 유형 시스템에 반영되며, 사용 편의성은 간단한 구문 및 풍부한 표준 라이브러리에서 나옵니다. 유연성 : 객체 지향, 기능 및 절차 프로그래밍을 지원하며 동적 유형 시스템은 개발 효율성을 향상시킵니다. 2. 사용 편의성 : 문법은 자연 언어에 가깝고 표준 라이브러리는 광범위한 기능을 다루며 개발 프로세스를 단순화합니다.

Python은 초보자부터 고급 개발자에 이르기까지 모든 요구에 적합한 단순성과 힘에 호의적입니다. 다목적 성은 다음과 같이 반영됩니다. 1) 배우고 사용하기 쉽고 간단한 구문; 2) Numpy, Pandas 등과 같은 풍부한 라이브러리 및 프레임 워크; 3) 다양한 운영 체제에서 실행할 수있는 크로스 플랫폼 지원; 4) 작업 효율성을 향상시키기위한 스크립팅 및 자동화 작업에 적합합니다.

예, 하루에 2 시간 후에 파이썬을 배우십시오. 1. 합리적인 학습 계획 개발, 2. 올바른 학습 자원을 선택하십시오. 3. 실습을 통해 학습 된 지식을 통합하십시오. 이 단계는 짧은 시간 안에 Python을 마스터하는 데 도움이 될 수 있습니다.


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