在数据导出到excel时数字格式不对,一般分为以下两种情况。
1、excel单元格设置长度不够
解决方法:
//在excel.php文件中
$objActSheet = $objPHPExcel->getActiveSheet();
// 设置 栏目名称
$objActSheet->setCellValue("b1", "卡号");
// 设置列的宽度
$objActSheet->getColumnDimension('b')->setWidth(20);//改变此处设置的长度数值
2、字符被excel理解成数字了,一般就是把那个字段设置成文本 或者想办法加入一些空格一类的。
解决方法:
//添加数据处,主要是把要显示数据以chunk_split()函数处理以下,此函数的具体用法可以自己查看
$objActSheet->setCellValue ( "b$i", chunk_split("123456789 ",4," ") );//当然,如果不想让用户看到数字间有空格,那就把要分割的字段值设大一些,如例子中的4设为大于等于9的即可。
我导出EXcel的主要代码的前面部分:
if(count($data)>40000){
$filename_type='csv';
}else{
$filename_type='xls';
}
header("Content-Type: application/vnd.ms-excel");
Header("Accept-Ranges:bytes");
Header("Content-Disposition:attachment;filename=".$filename.".".$filename_type); //$filename导出的文件名
header("Pragma: no-cache");
header("Expires: 0");
if($filename_type=='xls'){
echo 'xmlns:x="urn:schemas-microsoft-com:office:excel"
xmlns="http://www.w3.org/TR/REC-html40">
';
}

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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