


Menggabungkan Berbilang Fail PDF Dijana pada Masa Jalan
Soalan:
Bagaimana cara saya menggabungkan berbilang Fail PDF dijana pada masa jalan menggunakan iTextSharp untuk pencetakan tujuan?
Jawapan:
Untuk menggabungkan dokumen sumber dalam iText(Sharp), dua situasi berbeza timbul:
-
Memelihara Reka Letak Asal:
Untuk menggabungkan dokumen dengan halaman yang tidak diubah, anotasi, dan kandungan, menggunakan penyelesaian berdasarkan keluarga kelas Pdf*Copy*. Ini memastikan integriti ciri interaktif dokumen asal. -
Mencipta Dokumen Baharu:
Untuk menyepadukan halaman sambil mengawal format keseluruhan dan membuang ciri interaktif, pertimbangkan untuk menggunakan kelas PdfWriter . Ia membenarkan mengimport halaman daripada dokumen sumber dan mengawal pembentangannya.
Pelaksanaan Menggunakan PdfCopy:
byte[] mergedPdf = null; using (MemoryStream ms = new MemoryStream()) { using (Document document = new Document()) { using (PdfCopy copy = new PdfCopy(document, ms)) { document.Open(); // Iterate over the PDF byte arrays and add pages to the merged document for (int i = 0; i <p>Dalam kod yang disediakan, pdf ialah susunan tatasusunan bait, setiap satu mewakili dokumen PDF yang dijana. Tatasusunan baitPdf gabungan yang terhasil mengandungi kandungan PDF gabungan yang disediakan untuk dicetak.</p><p><strong>Ringkasan Kelas:</strong></p>
- PdfCopy: Menyalin halaman tanpa redundansi pengesanan, tetapi boleh bergelut dengannya borang.
- PdfCopyFields: Menggabungkan medan dan borang tetapi mungkin menggunakan memori yang berlebihan.
- PdfSmartCopy: Mengesan lebihan dengan cekap tetapi memerlukan lebih banyak sumber.
- PdfWriter: Mengimport halaman tetapi mengorbankan ciri interaktif halaman yang diimport.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Menggabungkan Fail PDF Dijana Runtime dalam iTextSharp untuk Percetakan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Artikel ini menerangkan Perpustakaan Templat St Standard (STL), yang memberi tumpuan kepada komponen terasnya: bekas, iterator, algoritma, dan functors. Ia memperincikan bagaimana ini berinteraksi untuk membolehkan pengaturcaraan generik, meningkatkan kecekapan kod dan kebolehbacaan t

Artikel ini memperincikan penggunaan algoritma STL yang cekap dalam c. Ia menekankan pilihan struktur data (vektor vs senarai), analisis kerumitan algoritma (mis., Std :: Sort vs Std :: partial_sort), penggunaan iterator, dan pelaksanaan selari. Perangkap biasa seperti

Artikel ini butiran pengendalian pengecualian yang berkesan di C, meliputi percubaan, menangkap, dan membuang mekanik. Ia menekankan amalan terbaik seperti RAII, mengelakkan blok tangkapan yang tidak perlu, dan pengecualian pembalakan untuk kod yang mantap. Artikel ini juga menangani perf

Artikel membincangkan penggunaan rujukan RValue yang berkesan dalam C untuk bergerak semantik, pemajuan sempurna, dan pengurusan sumber, menonjolkan amalan terbaik dan penambahbaikan prestasi. (159 aksara)

Artikel ini membincangkan menggunakan semantik Move dalam C untuk meningkatkan prestasi dengan mengelakkan penyalinan yang tidak perlu. Ia meliputi pelaksanaan pembina bergerak dan pengendali tugasan, menggunakan STD :: bergerak, dan mengenal pasti senario utama dan perangkap untuk Appl yang berkesan

C 20 julat meningkatkan manipulasi data dengan ekspresi, komposiliti, dan kecekapan. Mereka memudahkan transformasi kompleks dan mengintegrasikan ke dalam kod sedia ada untuk prestasi dan kebolehkerjaan yang lebih baik.

Artikel ini membincangkan penghantaran dinamik dalam C, kos prestasinya, dan strategi pengoptimuman. Ia menyoroti senario di mana penghantaran dinamik memberi kesan kepada prestasi dan membandingkannya dengan penghantaran statik, menekankan perdagangan antara prestasi dan

Struktur Data Bahasa C: Perwakilan data pokok dan graf adalah struktur data hierarki yang terdiri daripada nod. Setiap nod mengandungi elemen data dan penunjuk kepada nod anaknya. Pokok binari adalah jenis pokok khas. Setiap nod mempunyai paling banyak dua nod kanak -kanak. Data mewakili structtreenode {intData; structtreenode*left; structtreenode*right;}; Operasi mewujudkan pokok traversal pokok (predecision, in-order, dan kemudian pesanan) Node Node Carian Pusat Node Node adalah koleksi struktur data, di mana unsur-unsur adalah simpul, dan mereka boleh dihubungkan bersama melalui tepi dengan data yang betul atau tidak jelas yang mewakili jiran.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.