但GAE、Django并没有直接将pyExcelerator导出为Excel的方法。我的思路是先用把数据导入到Workbook和Worksheet中,如果存为文件可以直接调用Workbook的save方法,但GAE不支持本地文件操作,即使图片也只能存放在DataStore中,但我们可以类似于返回图片的方法,直接将Excel的二进制流返回给浏览器。这就需要修改一下Workbook的代码,加入返回二进制流的方法,我给他取的名字是savestream,在savestream中再次调用CompoundDoc.XlsDoc的savestream方法,也是自己增加的。代码如下:
Workbook的savestream:
def savestream(self):
import CompoundDoc
doc = CompoundDoc.XlsDoc()
return doc.savestream(self.get_biff_data())
CompoundDoc.XlsDoc的savestream方法:
def savestream(self, stream):
# 1. Align stream on 0x1000 boundary (and therefore on sector boundary)
padding = '\x00' * (0x1000 - (len(stream) % 0x1000))
self.book_stream_len = len(stream) + len(padding)
self.__build_directory()
self.__build_sat()
self.__build_header()
s = ""
s = s + str(self.header)
s = s + str(self.packed_MSAT_1st)
s = s + str(stream)
s = s + str(padding)
s = s + str(self.packed_MSAT_2nd)
s = s + str(self.packed_SAT)
s = s + str(self.dir_stream)
return s
这样就可以返回Excel文件的二进制流了,下面就是如何在用户请求的时候将Excel文件返回,我借鉴了PHP的实现方法,代码如下:
class Main(webapp.RequestHandler):
def get(self):
self.sess = session.Session()
t_values['user_id'] = self.sess['userid']
if self.request.get('export') == 'excel':
wb = Workbook()
ws = wb.add_sheet(u'统计报表')
#表头
font0 = Font()
font0.bold = True
font0.height = 12*20;
styletitle = XFStyle()
styletitle.font = font0
ws.write(0, 0, u"日期:"+begintime.strftime('%Y-%m-%d') + " - " + endtime.strftime('%Y-%m-%d'), styletitle)
#返回Excel文件
self.response.headers['Content-Type'] = "application/vnd.ms-execl"
self.response.headers['Content-Disposition'] = str("attachment; filename=%s.xls"%t_values['user_id'])
self.response.headers['Pragma'] = "no-cache"
self.response.headers['Expires'] = "0"
self.response.out.write(wb.savestream())
return
效果可以参见我爱记账网的excel报表。

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。

在两小时内高效学习Python的方法包括:1.回顾基础知识,确保熟悉Python的安装和基本语法;2.理解Python的核心概念,如变量、列表、函数等;3.通过使用示例掌握基本和高级用法;4.学习常见错误与调试技巧;5.应用性能优化与最佳实践,如使用列表推导式和遵循PEP8风格指南。

Python适合初学者和数据科学,C 适用于系统编程和游戏开发。1.Python简洁易用,适用于数据科学和Web开发。2.C 提供高性能和控制力,适用于游戏开发和系统编程。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python更适合数据科学和快速开发,C 更适合高性能和系统编程。1.Python语法简洁,易于学习,适用于数据处理和科学计算。2.C 语法复杂,但性能优越,常用于游戏开发和系统编程。

每天投入两小时学习Python是可行的。1.学习新知识:用一小时学习新概念,如列表和字典。2.实践和练习:用一小时进行编程练习,如编写小程序。通过合理规划和坚持不懈,你可以在短时间内掌握Python的核心概念。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。


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