


Automatisation de la création de documents Word avec Python et FastAPI (à l'aide de python-docx-template)
Besoin de créer des documents Word avec un contenu dynamique et d'automatiser le processus ? Python, avec la bibliothèque python-docx-template
, propose une solution efficace. Ce didacticiel montre comment générer dynamiquement des documents Word, éliminant ainsi le besoin de mises à jour manuelles.
Illustrons avec un exemple de facture. La mise à jour manuelle des données de facturation est fastidieuse et peu pratique lorsqu'il s'agit de données provenant d'API. La génération dynamique résout ce problème.
Envisagez un modèle de document Word :
Les détails de l'entreprise et les listes d'articles changent fréquemment. La génération dynamique gère cette variabilité.
Pour y parvenir, modifiez le modèle pour la compatibilité Jinja2. Les fonctionnalités de création de modèles de Jinja2 (rendu conditionnel, bouclage) permettent un remplissage dynamique basé sur les données fournies.
- En savoir plus sur Jinja2 : https://www.php.cn/link/7ef6c2494e3925e414c7730d6455b50f
Le modèle compatible Jinja2 ressemble à ceci :
Jinja2 (par exemple, {% if %}
et {% for %}
) peut sembler complexe au départ, mais elle offre un contrôle puissant. Les expressions entre {{ }}
représentent des variables renseignées au moment de l'exécution. Par exemple, {% if items %}
vérifie si la variable items
existe avant de restituer les lignes du tableau. {% for item in items %}
parcourt la liste items
, générant une ligne pour chaque élément.
- En savoir plus sur les balises Jinja2 : https://www.php.cn/link/a3a8185b610d2c5e39015f64972c8705 et https://www.php.cn/link/7ef6c2494e3925e414c7730d6455b50f
Maintenant, créons un serveur FastAPI pour afficher le modèle à l'aide de Python.
-
Créez un environnement virtuel :
pip3 install virtualenv virtualenv -p python3 venv source venv/bin/activate
Copier après la connexionCopier après la connexion -
Installer les bibliothèques :
pip install "fastapi[standard]" docx docxtpl pydantic requests
Copier après la connexion -
Créer
main.py
: Commencez avec un point de terminaison FastAPI de base :from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/") def read_root(): return {"Hello": "World"}
Copier après la connexionL'accès à
localhost:8000
devrait renvoyer{"Hello": "World"}
. -
Importez le modèle Jinja2 : Placez votre
invoice_tpl.docx
modifié à la racine du projet. -
Améliorer
main.py
: Le code suivant gère le rendu du modèle, la récupération des images et le calcul du montant total :pip3 install virtualenv virtualenv -p python3 venv source venv/bin/activate
Copier après la connexionCopier après la connexion -
Testez le point de terminaison : Envoyez une charge utile JSON (similaire à l'exemple dans le texte original) au
/
point de terminaison. -
Exemples de sortie : (Les images du texte original seraient incluses ici)
Conclusion : Ce didacticiel illustre la génération dynamique de documents Word à l'aide de python-docx-template
et FastAPI. La combinaison de Jinja2 et FastAPI crée un système flexible pour automatiser la création de documents. Un prochain article de blog (Partie 2) couvrira la génération de PDF.
Dépôt : https://www.php.cn/link/1df146af0948a68b1342ce39907668fe
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N'oubliez pas de remplacer les URL des images d'espace réservé par les URL des images réelles. Le code suppose également que vous avez défini les modèles de données nécessaires (Company, BankInformation, Item, VatInformation, InvoiceContext) comme dans l'exemple d'origine.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
