php实现word转html的方法,php实现wordhtml
本文实例讲述了php实现word转html的方法。分享给大家供大家参考,具体如下:
要想完美解决,office转pdf或者html,最好还是用windows office软件,libreoffice不能完美转换,wps没有api。
先确认com模块是不是开启,phpinfo里面如果有com_dotnet模块,说明已开启,如果没有,修改php.ini,
复制代码 代码如下:com.allow_dcom = true
前面的注释去掉,重启就OK了,php官方网站说,php5.4.5之前,com模块是内置的,其实也不一定全是,官网下的php 5.3.39,com模块就没有内置。
如果不是内置模块的话,php.ini加上,前提你的ext文件夹下,有该扩展
复制代码 代码如下:extension=php_com_dotnet.dll
然后重启就OK了
function word2html($wordname,$htmlname) { $word = new COM("word.application") or die("Unable to instanciate Word"); $word->Visible = 1; $word->Documents->Open($wordname); $word->Documents[1]->SaveAs($htmlname,8); $word->Quit(); $word = null; unset($word); } word2html('D:/www/test/6.docx','D:/www/test/6.html');
注意:
1. 转换出来的html,查看源码,比较乱的
2. 转换过程中会调用winword.exe
3. 如果页面一直在加载,把文档重命名,然后在重新转。
更多关于PHP操作word相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《php操作office文档技巧总结(包括word,excel,access,ppt)》
希望本文所述对大家PHP程序设计有所帮助。
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PHP主要是過程式編程,但也支持面向對象編程(OOP);Python支持多種範式,包括OOP、函數式和過程式編程。 PHP適合web開發,Python適用於多種應用,如數據分析和機器學習。

PHP起源於1994年,由RasmusLerdorf開發,最初用於跟踪網站訪問者,逐漸演變為服務器端腳本語言,廣泛應用於網頁開發。 Python由GuidovanRossum於1980年代末開發,1991年首次發布,強調代碼可讀性和簡潔性,適用於科學計算、數據分析等領域。

PHP適合網頁開發和快速原型開發,Python適用於數據科學和機器學習。 1.PHP用於動態網頁開發,語法簡單,適合快速開發。 2.Python語法簡潔,適用於多領域,庫生態系統強大。

PHP在現代化進程中仍然重要,因為它支持大量網站和應用,並通過框架適應開發需求。 1.PHP7提升了性能並引入了新功能。 2.現代框架如Laravel、Symfony和CodeIgniter簡化開發,提高代碼質量。 3.性能優化和最佳實踐進一步提升應用效率。

PHPhassignificantlyimpactedwebdevelopmentandextendsbeyondit.1)ItpowersmajorplatformslikeWordPressandexcelsindatabaseinteractions.2)PHP'sadaptabilityallowsittoscaleforlargeapplicationsusingframeworkslikeLaravel.3)Beyondweb,PHPisusedincommand-linescrip

PHP類型提示提升代碼質量和可讀性。 1)標量類型提示:自PHP7.0起,允許在函數參數中指定基本數據類型,如int、float等。 2)返回類型提示:確保函數返回值類型的一致性。 3)聯合類型提示:自PHP8.0起,允許在函數參數或返回值中指定多個類型。 4)可空類型提示:允許包含null值,處理可能返回空值的函數。

PHP中使用clone關鍵字創建對象副本,並通過\_\_clone魔法方法定制克隆行為。 1.使用clone關鍵字進行淺拷貝,克隆對象的屬性但不克隆對象屬性內的對象。 2.通過\_\_clone方法可以深拷貝嵌套對象,避免淺拷貝問題。 3.注意避免克隆中的循環引用和性能問題,優化克隆操作以提高效率。

PHP適用於Web開發和內容管理系統,Python適合數據科學、機器學習和自動化腳本。 1.PHP在構建快速、可擴展的網站和應用程序方面表現出色,常用於WordPress等CMS。 2.Python在數據科學和機器學習領域表現卓越,擁有豐富的庫如NumPy和TensorFlow。


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