Comment effectuer une requête floue de table dans nodejs

Dans les applications d'entreprise, il est souvent nécessaire d'effectuer des requêtes floues sur des données tabulaires. En tant qu'environnement d'exécution JavaScript côté serveur, les puissantes capacités de traitement de Node.js nous permettent d'effectuer facilement des requêtes floues dans des données tabulaires.

Dans Node.js, vous pouvez utiliser des bibliothèques tierces pour traiter les données tabulaires. Par exemple, la bibliothèque la plus couramment utilisée est la bibliothèque xlsx, qui peut lire les données tabulaires dans des fichiers Excel et les enregistrer. comme format JSON. Ici, nous prenons la bibliothèque xlsx comme exemple pour effectuer une requête floue de table. xlsx库，它可以读取Excel文件中的表格数据，并将其保存为JSON格式。这里我们就以xlsx库为例来进行表格模糊查询。

首先，在Node.js的项目中安装xlsx库，可以使用npm命令：

npm install xlsx --save

安装完成后，我们就可以使用xlsx库来读取Excel文件中的表格数据。比如这里有一份示例Excel文件的内容：

该表格中的数据有姓名、年龄、性别三列，我们可以通过xlsx库将其读取出来：

const xlsx = require('xlsx')
const workbook = xlsx.readFile('data.xlsx')
const sheetname = workbook.SheetNames[0]
const worksheet = workbook.Sheets[sheetname]

const data = xlsx.utils.sheet_to_json(worksheet)
console.log(data)

在读取Excel文件数据时，需要用到readFile方法，它将Excel文件读取为一个workbook对象，然后读取第一个表格中的数据，最后使用sheet_to_json方法转换为JSON格式的数据。

以上代码将输出data.xlsx中的表格数据：

[
  { 姓名: '张三', 年龄: 25, 性别: '男' },
  { 姓名: '李四', 年龄: 30, 性别: '女' },
  { 姓名: '王五', 年龄: 28, 性别: '男' },
  { 姓名: '赵六', 年龄: 26, 性别: '女' }
]

接下来，我们可以使用JavaScript中的filter方法来进行模糊查询。以下代码是根据姓名列进行模糊查询的示例：

const xlsx = require('xlsx')
const workbook = xlsx.readFile('data.xlsx')
const sheetname = workbook.SheetNames[0]
const worksheet = workbook.Sheets[sheetname]

const data = xlsx.utils.sheet_to_json(worksheet)

const keyword = '李'
const result = data.filter(item => item['姓名'].includes(keyword))
console.log(result)

在以上代码中，首先定义了一个keyword变量来存放查询关键字。然后使用JavaScript中的filter方法，从表格数据中筛选出姓名中含有keyword的行。includes方法用于判断一个字符串是否包含另一个字符串。最后，输出查询结果。

运行以上代码将输出以下结果：

[
  { 姓名: '李四', 年龄: 30, 性别: '女' }
]

通过以上示例，我们可以看到，在使用Node.js处理表格数据时，可以轻松地进行模糊查询。当然，如果需要查询多列数据，也可以在filter

Tout d'abord, installez la bibliothèque xlsx dans le projet Node.js. Vous pouvez utiliser la commande npm : 🎜rrreee🎜Une fois l'installation terminée, nous pouvons utiliser le xlsx. bibliothèque pour lire les données tabulaires dans un fichier Excel. Par exemple, voici le contenu d'un exemple de fichier Excel : 🎜🎜Les données de ce tableau comportent trois colonnes : nom, âge et sexe. Nous pouvons les lire via la bibliothèque xlsx : 🎜rrreee🎜. Lecture Lorsque vous utilisez les données d'un fichier Excel, vous devez utiliser la méthode readFile, qui lit le fichier Excel dans un objet workbook, puis lit les données dans le premier tableau, et enfin utilise la méthode sheet_to_json convertit les données au format JSON. 🎜🎜Le code ci-dessus affichera les données tabulaires dans data.xlsx : 🎜rrreee🎜Ensuite, nous pouvons utiliser la méthode filter en JavaScript pour effectuer des requêtes floues. Le code suivant est un exemple de requête floue basée sur la colonne name : 🎜rrreee🎜Dans le code ci-dessus, une variable keyword est d'abord définie pour stocker le mot-clé de la requête. Utilisez ensuite la méthode filter en JavaScript pour filtrer les lignes dont les noms contiennent mot-clé à partir des données du tableau. La méthode includes est utilisée pour déterminer si une chaîne contient une autre chaîne. Enfin, affichez les résultats de la requête. 🎜🎜L'exécution du code ci-dessus produira le résultat suivant : 🎜rrreee🎜Grâce à l'exemple ci-dessus, nous pouvons voir que des requêtes floues peuvent être facilement effectuées lors du traitement de données tabulaires à l'aide de Node.js. Bien entendu, si vous devez interroger plusieurs colonnes de données, vous pouvez également ajouter plusieurs conditions de jugement à la méthode filter. J'espère que le contenu ci-dessus pourra vous aider à résoudre le problème des requêtes floues dans les tableaux. 🎜

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!