Maison développement back-end Tutoriel Python 使用Python脚本操作MongoDB的教程

使用Python脚本操作MongoDB的教程

Jun 06, 2016 am 11:25 AM
python

连接数据库

MongoClient VS Connection

class MongoClient(pymongo.common.BaseObject)
 | Connection to MongoDB.
 |
 | Method resolution order:
 |   MongoClient
 |   pymongo.common.BaseObject
 |   __builtin__.object
 |


class Connection(pymongo.mongo_client.MongoClient)
 | Connection to MongoDB.
 |
 | Method resolution order:
 |   Connection
 |   pymongo.mongo_client.MongoClient
 |   pymongo.common.BaseObject
 |   __builtin__.object

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从这两个类的继承来看,connection是继承了MongoClient的,建议使用MongoClient而不是使用Connection。(也就是说,MongoClient可以使用方法Connection都可以使用)

from pymongo import MongoClient
client = MongoClient('192.168.40.87', 27037)
db_name = 'TCL_Useraction'
db = client[db_name]
collection_useraction = db['useraction']

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这里是通过字典的方式访问数据库和集合,同时你也可以通过.(点号)的方式访问
插入数据

save() VS insert()

mongodb的save和insert函数都可以向collection里插入数据,但两者是有两个区别:

一、save函数实际就是根据参数条件,调用了insert或update函数.如果想插入的数据对象存在,insert函数会报错,而save函数是改变原来的对象;如果想插入的对象不存在,那么它们执行相同的插入操作.这里可以用几个字来概括它们两的区别,即所谓"有则改之,无则加之".

二、insert可以一次性插入一个列表,而不用遍历,效率高, save则需要遍历列表,一个个插入。

更新数据

对于单个数据来说,可以更新后使用save方法

update(criteria, objNew, upsert, mult)
criteria: 需要被更新的条件表达式
objNew: 更新表达式
upsert: 如目标记录不存在,是否插入新文档。
multi: 是否更新多个文档。

collection_useraction.update({'gid':last_gid, 'time':l_date}, {'$set':{'gid':last_gid}, '$set':{'time':l_date}, '$addToSet':{'categories':category_data}}, upsert=True)

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删除数据

db.users.drop() # 删除集合

remove(self, spec_or_id=None, safe=None, multi=True, **kwargs)

# remove() 用于删除单个或全部文档,删除后的文档无法恢复。
id = db.users.find_one({"name":"user2"})["_id"]
db.users.remove(id) # 根据 id 删除一条记录
db.users.remove() # 删除集合里的所有记录
db.users.remove({'yy':5}) # 删除yy=5的记录

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查询

5. 查询

  # 查询 age 小于 15 的
  for u in db.users.find({"age":{"$lt":15}}): print u
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5.1 查询一条记录

  # 查询 name 等于 user8 的
  for u in db.users.find({"name":"user8"}): print u
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  # 获取查询的一个
  u2 = db.users.find_one({"name":"user9"}) # 查不到时返回 None
  print u2

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5.2 查询特定键 (fields)

  # select name, age from users where age = 21
  for u in db.users.find({"age":21}, ["name", "age"]): print u
  for u in db.users.find(fields = ["name", "age"]): print u
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5.3 排序(SORT)

  pymongo.ASCENDING # 也可以用 1 来代替
  pymongo.DESCENDING # 也可以用 -1 来代替
  for u in db.users.find().sort([("age", pymongo.ASCENDING)]): print u  # select * from 集合名 order by 键1
  for u in db.users.find().sort([("age", pymongo.DESCENDING)]): print u # select * from 集合名 order by 键1 desc
  for u in db.users.find().sort([("键1", pymongo.ASCENDING), ("键2", pymongo.DESCENDING)]): print u # select * from 集合名 order by 键1 asc, 键2 desc
  for u in db.users.find(sort = [("键1", pymongo.ASCENDING), ("键2", pymongo.DESCENDING)]): print u # sort 的另一种写法
  for u in db.users.find({"name":"user9"}, sort=[['name',1],['sex',1]], fields = ["name", "age", 'sex']): print u # 组合写法
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5.4 从第几行开始读取(SLICE),读取多少行(LIMIT)

# select * from 集合名 skip 2 limit 3
  # MySQL 的写法: select * from 集合名 limit 2, 3
  for u in db.users.find().skip(2).limit(3): print u
  for u in db.users.find(skip = 2, limit = 3): print u

  # 可以用切片代替 skip & limit (mongo 中的 $slice 貌似有点问题)。
  for u in db.users.find()[2:5]: print u

  # 单独的写
  for u in db.users.find().skip(2): print u
  for u in db.users.find(skip=1): print u
  for u in db.users.find().limit(5): print u
  for u in db.users.find(limit = 3): print u

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5.5 多条件查询(Conditional Operators) # like 的可使用正则表达式查询

 # select * from users where name = 'user3' and age > 12 and age < 15
  for u in db.users.find({'age': {'$gt': 12, '$lt': 15}, 'name': 'user3'}): print u
  # select * from users where name = 'user1' and age = 21
  for u in db.users.find({"age":21, "name":"user1"}): print u
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5.6 IN

for u in db.users.find({"age":{"$in":(23, 26, 32)}}): print u  # select * from users where age in (23, 26, 32)
  for u in db.users.find({"age":{"$nin":(23, 26, 32)}}): print u # select * from users where age not in (23, 26, 32)
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5.7 统计总数(COUNT)

 print(db.users.count()) # select count(*) from users
  print(db.users.find({"age":{"$gt":30}}).count()) # select count(*) from users where age > 30
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5.8 OR

 for u in db.users.find({"$or":[{"age":25}, {"age":28}]}): print u # select * from 集合名 where 键1 = 值1 or 键1 = 值2
  for u in db.users.find({"$or":[{"age":{"$lte":23}}, {"age":{"$gte":33}}]}): print u # select * from 集合名 where 键1 <= 值1 or 键1 >= 值2



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6. 是否存在 (exists)

  db.users.find({'sex':{'$exists':True}}) # select * from 集合名 where exists 键1
  db.users.find({'sex':{'$exists':False}}) # select * from 集合名 where not exists 键1
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7. 正则表达式查询

  for u in db.users.find({"name" : {"$regex" : r"(&#63;i)user[135]"}}, ["name"]): print u # 查询出 name 为 user1, user3, user5 
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8. 多级路径的元素值匹配
Document 采取 JSON-like 这种层级结构,因此我们可以直接用嵌入(Embed)代替传统关系型数据库的关联引用(Reference)。
MongoDB 支持以 "." 分割的 namespace 路径,条件表达式中的多级路径须用引号

# 如果键里面包含数组,只需简单匹配数组属性是否包含该元素即可查询出来
  db.集合名.find_one({'address':"address1"}) # address 是个数组,匹配时仅需包含有即可
  # 查询结果如:{"_id" : ObjectId("4c479885089df9b53474170a"), "name" : "user1", "address" : ["address1", "address2"]}

  # 条件表达式中的多级路径须用引号,以 "." 分割
  u = db.集合名.find_one({"im.qq":12345678})
  # 查询结果如:{"_id" : ObjectId("4c479885089df9b53474170a"), "name" : "user1", "im" : {"msn" : "user1@hotmail.com", "qq" : 12345678}}

  print u['im']['msn'] #显示: user1@hotmail.com

  # 多级路径的更新
  db.集合名.update({"im.qq":12345678}, {'$set':{"im.qq":12345}})

  # 查询包含特定键的
  for u in db.users.find({"im.qq":{'$exists':True}}, {"im.qq":1}): print u
  # 显示如: { "_id" : ObjectId("4c479885089df9b53474170a"), "im" : { "qq" : 12345 } }


  for u in db.users.find({'data':"abc"}): print u
  # 显示如: { "_id" : ObjectId("4c47a481b48cde79c6780df5"), "name" : "user8", "data" : [ { "a" : 1, "b" : 10 }, 3, "abc" ] }
  for u in db.users.find({'data':{'$elemMatch':{'a':1, 'b':{'$gt':5}}}}): print u
  # 显示如: { "_id" : ObjectId("4c47a481b48cde79c6780df5"), "name" : "user8", "data" : [ { "a" : 1, "b" : 10 }, 3, "abc" ] }

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{data:"abc"} 仅简单匹配数组属性是否包含该元素。$elemMatch 则可以处理更复杂的元素查找条件。当然也可以写成如下方式:
db.集合名.find({"data.a":1, "data.b":{'$gt':5}})

对数组, 还可以直接使用序号进行操作:
db.集合名.find({"data.1":3}) # 序号从0开始


 # 如集合的一列内容
  {"classifyid":"test1",
     "keyword":[
        {"name":'test1', # 将修改此值为 test5 (数组下标从0开始,下标也是用点)
        "frequence":21,
        },
        {"name":'test2', # 子表的查询,会匹配到此值
        "frequence":50,
        },
     ]
  }
  # 子表的修改(子表的其它内容不变)
  db.集合名.update({"classifyid":"test1"}, {"$set":{"keyword.0.name":'test5'}})
  # 子表的查询
  db.集合名.find({"classifyid":"test1", "keyword.0.name":"test2"})
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操作

(1) $all: 判断数组属性是否包含全部条件。

 db.users.insert({'name':"user3", 'data':[1,2,3,4,5,6,7]})
  db.users.insert({'name':"user4", 'data':[1,2,3]})

  for u in db.users.find({'data':{'$all':[2,3,4]}}): print u
  # 显示: { "_id" : ObjectId("4c47a133b48cde79c6780df0"), "name" : "user3", "data" : [ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 ] }

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注意和 $in 的区别。$in 是检查目标属性值是条件表达式中的一员,而 $all 则要求属性值包含全部条件元素。

(2) $size: 匹配数组属性元素数量。

for u in db.users.find({'data':{'$size':3}}): print u
  # 只显示匹配此数组数量的: { "_id" : ObjectId("4c47a13bb48cde79c6780df1"), "name" : "user4", "data" : [ 1, 2, 3 ] }
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(3) $type: 判断属性类型。

 for u in db.users.find({'t':{'$type':1}}): print u # 查询数字类型的
  for u in db.users.find({'t':{'$type':2}}): print u # 查询字符串类型的
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类型值:
double:1
string: 2
object: 3
array: 4
binary data: 5
object id: 7
boolean: 8
date: 9
null: 10
regular expression: 11
javascript code: 13
symbol: 14
javascript code with scope: 15
32-bit integer: 16
timestamp: 17
64-bit integer: 18
min key: 255
max key: 127

(4) $not: 取反,表示返回条件不成立的文档。
似乎只能跟正则和 $mod 一起使用????
# 还不知如何使用

(5) $unset: 和 $set 相反,表示移除文档属性。

  for u in db.users.find({'name':"user1"}): print u
  # 显示如: { "_id" : ObjectId("4c479885089df9b53474170a"), "name" : "user1", "age" : 15, "address" : [ "address1", "address2" ] }

  db.users.update({'name':"user1"}, {'$unset':{'address':1, 'age':1}})
  for u in db.users.find({'name':"user1"}): print u
  # 显示如: { "_id" : ObjectId("4c479885089df9b53474170a"), "name" : "user1" }

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(6) $push: 和 $ pushAll 都是向数组属性添加元素。# 好像两者没啥区别

 for u in db.users.find({'name':"user1"}): print u
  # 显示如: { "_id" : ObjectId("4c479885089df9b53474170a"), "age" : 15, "name" : "user1" }

  db.users.update({'name':"user1"}, {'$push':{'data':1}})
  for u in db.users.find({'name':"user1"}): print u
  # 显示如: { "_id" : ObjectId("4c479885089df9b53474170a"), "age" : 15, "data" : [ 1 ], "name" : "user1" }

  db.users.update({'name':"user1"}, {'$pushAll':{'data':[2,3,4,5]}})
  for u in db.users.find({'name':"user1"}): print u
  # 显示如: { "_id" : ObjectId("4c479885089df9b53474170a"), "age" : 15, "data" : [ 1, 2, 3, 4, 5 ], "name" : "user1" }

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(7) $addToSet: 和 $push 类似,不过仅在该元素不存在时才添加 (Set 表示不重复元素集合)。

db.users.update({'name':"user2"}, {'$unset':{'data':1}})
  db.users.update({'name':"user2"}, {'$addToSet':{'data':1}})
  db.users.update({'name':"user2"}, {'$addToSet':{'data':1}})
  for u in db.users.find({'name':"user2"}): print u
  # 显示: { "_id" : ObjectId("4c479896089df9b53474170b"), "data" : [ 1 ], "name" : "user2" }

  db.users.update({'name':"user2"}, {'$push':{'data':1}})
  for u in db.users.find({'name':"user2"}): print u
  # 显示: { "_id" : ObjectId("4c479896089df9b53474170b"), "data" : [ 1, 1 ], "name" : "user2" }

  要添加多个元素,使用 $each。
  db.users.update({'name':"user2"}, {'$addToSet':{'data':{'$each':[1,2,3,4]}}})
  for u in db.users.find({'name':"user2"}): print u
  # 显示: {u'age': 12, u'_id': ObjectId('4c479896089df9b53474170b'), u'data': [1, 1, 2, 3, 4], u'name': u'user2'}
  # 貌似不会自动删除重复

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(8) $each 添加多个元素用。

  db.users.update({'name':"user2"}, {'$unset':{'data':1}})
  db.users.update({'name':"user2"}, {'$addToSet':{'data':1}})
  for u in db.users.find({'name':"user2"}): print u
  # 显示: { "_id" : ObjectId("4c479896089df9b53474170b"), "data" : [ 1 ], "name" : "user2" }

  db.users.update({'name':"user2"}, {'$addToSet':{'data':{'$each':[1,2,3,4]}}})
  for u in db.users.find({'name':"user2"}): print u
  # 显示: {u'age': 12, u'_id': ObjectId('4c479896089df9b53474170b'), u'data': [1, 2, 3, 4], u'name': u'user2'}

  db.users.update({'name':"user2"}, {'$addToSet':{'data':[1,2,3,4]}})
  for u in db.users.find({'name':"user2"}): print u
  # 显示: { "_id" : ObjectId("4c479896089df9b53474170b"), "data" : [ 1, 2, 3, 4, [ 1, 2, 3, 4 ] ], "name" : "user2" }

  db.users.update({'name':"user2"}, {'$unset':{'data':1}})
  db.users.update({'name':"user2"}, {'$addToSet':{'data':[1,2,3,4]}})
  for u in db.users.find({'name':"user2"}): print u
  # 显示: { "_id" : ObjectId("4c47a133b48cde79c6780df0"), "data" : [ [1, 2, 3, 4] ], "name" : "user2" }

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(9) $pop: 移除数组属性的元素(按数组下标移除),$pull 按值移除,$pullAll 移除所有符合提交的元素。

db.users.update({'name':"user2"}, {'$unset':{'data':1}})
  db.users.update({'name':"user2"}, {'$addToSet':{'data':{'$each':[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 2, 3 ]}}})
  for u in db.users.find({'name':"user2"}): print u
  # 显示: { "_id" : ObjectId("4c47a133b48cde79c6780df0"), "data" : [ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 2, 3 ], "name" : "user2" }

  db.users.update({'name':"user2"}, {'$pop':{'data':1}}) # 移除最后一个元素
  for u in db.users.find({'name':"user2"}): print u
  # 显示: { "_id" : ObjectId("4c47a133b48cde79c6780df0"), "data" : [ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 2 ], "name" : "user2" }

  db.users.update({'name':"user2"}, {'$pop':{'data':-1}}) # 移除第一个元素
  for u in db.users.find({'name':"user2"}): print u
  # 显示: { "_id" : ObjectId("4c47a133b48cde79c6780df0"), "data" : [ 2, 3, 4, 5, 6, 7, 2 ], "name" : "user2" }

  db.users.update({'name':"user2"}, {'$pull':{'data':2}}) # 移除全部 2
  for u in db.users.find({'name':"user2"}): print u
  # 显示: { "_id" : ObjectId("4c47a133b48cde79c6780df0"), "data" : [ 3, 4, 5, 6, 7 ], "name" : "user2" }

  db.users.update({'name':"user2"}, {'$pullAll':{'data':[3,5,6]}}) # 移除 3,5,6
  for u in db.users.find({'name':"user2"}): print u
  # 显示: { "_id" : ObjectId("4c47a133b48cde79c6780df0"), "data" : [ 4, 7 ], "name" : "user2" }

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(10) $where: 用 JS 代码来代替有些丑陋的 $lt、$gt。
MongoDB 内置了 Javascript Engine (SpiderMonkey)。可直接使用 JS Expression,甚至使用 JS Function 写更复杂的 Code Block。

 db.users.remove() # 删除集合里的所有记录
  for i in range(10):
    db.users.insert({'name':"user" + str(i), 'age':i})
  for u in db.users.find(): print u
  # 显示如下:
  { "_id" : ObjectId("4c47b3372a9b2be866da226e"), "name" : "user0", "age" : 0 }
  { "_id" : ObjectId("4c47b3372a9b2be866da226f"), "name" : "user1", "age" : 1 }
  { "_id" : ObjectId("4c47b3372a9b2be866da2270"), "name" : "user2", "age" : 2 }
  { "_id" : ObjectId("4c47b3372a9b2be866da2271"), "name" : "user3", "age" : 3 }
  { "_id" : ObjectId("4c47b3372a9b2be866da2272"), "name" : "user4", "age" : 4 }
  { "_id" : ObjectId("4c47b3372a9b2be866da2273"), "name" : "user5", "age" : 5 }
  { "_id" : ObjectId("4c47b3372a9b2be866da2274"), "name" : "user6", "age" : 6 }
  { "_id" : ObjectId("4c47b3372a9b2be866da2275"), "name" : "user7", "age" : 7 }
  { "_id" : ObjectId("4c47b3372a9b2be866da2276"), "name" : "user8", "age" : 8 }
  { "_id" : ObjectId("4c47b3372a9b2be866da2277"), "name" : "user9", "age" : 9 }

  for u in db.users.find({"$where":"this.age > 7 || this.age < 3"}): print u
  # 显示如下:
  {u'age': 0.0, u'_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da226e'), u'name': u'user0'}
  {u'age': 1.0, u'_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da226f'), u'name': u'user1'}
  {u'age': 2.0, u'_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da2270'), u'name': u'user2'}
  {u'age': 8.0, u'_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da2276'), u'name': u'user8'}
  {u'age': 9.0, u'_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da2277'), u'name': u'user9'}

  for u in db.users.find().where("this.age > 7 || this.age < 3"): print u
  # 显示如下:
  {u'age': 0.0, u'_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da226e'), u'name': u'user0'}
  {u'age': 1.0, u'_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da226f'), u'name': u'user1'}
  {u'age': 2.0, u'_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da2270'), u'name': u'user2'}
  {u'age': 8.0, u'_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da2276'), u'name': u'user8'}
  {u'age': 9.0, u'_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da2277'), u'name': u'user9'}

  # 使用自定义的 function, javascript语法的
  for u in db.users.find().where("function() { return this.age > 7 || this.age < 3;}"): print u
  # 显示如下:
  {u'age': 0.0, u'_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da226e'), u'name': u'user0'}
  {u'age': 1.0, u'_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da226f'), u'name': u'user1'}
  {u'age': 2.0, u'_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da2270'), u'name': u'user2'}
  {u'age': 8.0, u'_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da2276'), u'name': u'user8'}
  {u'age': 9.0, u'_id': ObjectId('4c47b3372a9b2be866da2277'), u'name': u'user9'}

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Il est impossible de terminer la conversion XML à PDF directement sur votre téléphone avec une seule application. Il est nécessaire d'utiliser les services cloud, qui peuvent être réalisés via deux étapes: 1. Convertir XML en PDF dans le cloud, 2. Accédez ou téléchargez le fichier PDF converti sur le téléphone mobile.

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Il n'y a pas de fonction de somme intégrée dans le langage C, il doit donc être écrit par vous-même. La somme peut être obtenue en traversant le tableau et en accumulant des éléments: Version de boucle: la somme est calculée à l'aide de la longueur de boucle et du tableau. Version du pointeur: Utilisez des pointeurs pour pointer des éléments de tableau, et un résumé efficace est réalisé grâce à des pointeurs d'auto-incitation. Allouer dynamiquement la version du tableau: allouer dynamiquement les tableaux et gérer la mémoire vous-même, en veillant à ce que la mémoire allouée soit libérée pour empêcher les fuites de mémoire.

Y a-t-il une application mobile qui peut convertir XML en PDF? Y a-t-il une application mobile qui peut convertir XML en PDF? Apr 02, 2025 pm 08:54 PM

Une application qui convertit le XML directement en PDF ne peut être trouvée car ce sont deux formats fondamentalement différents. XML est utilisé pour stocker des données, tandis que PDF est utilisé pour afficher des documents. Pour terminer la transformation, vous pouvez utiliser des langages de programmation et des bibliothèques telles que Python et ReportLab pour analyser les données XML et générer des documents PDF.

Comment convertir XML en images Comment convertir XML en images Apr 03, 2025 am 07:39 AM

XML peut être converti en images en utilisant un convertisseur XSLT ou une bibliothèque d'images. Convertisseur XSLT: Utilisez un processeur XSLT et une feuille de style pour convertir XML en images. Bibliothèque d'images: utilisez des bibliothèques telles que PIL ou ImageMagick pour créer des images à partir de données XML, telles que des formes de dessin et du texte.

Outil de mise en forme XML recommandé Outil de mise en forme XML recommandé Apr 02, 2025 pm 09:03 PM

Les outils de mise en forme XML peuvent taper le code en fonction des règles pour améliorer la lisibilité et la compréhension. Lors de la sélection d'un outil, faites attention aux capacités de personnalisation, en gérant des circonstances spéciales, des performances et de la facilité d'utilisation. Les types d'outils couramment utilisés incluent des outils en ligne, des plug-ins IDE et des outils de ligne de commande.

Quel est le processus de conversion de XML en images? Quel est le processus de conversion de XML en images? Apr 02, 2025 pm 08:24 PM

Pour convertir les images XML, vous devez d'abord déterminer la structure des données XML, puis sélectionner une bibliothèque graphique appropriée (telle que Matplotlib de Python) et la méthode, sélectionner une stratégie de visualisation basée sur la structure de données, considérer le volume de données et le format d'image, effectuer un traitement par lots ou utiliser des bibliothèques efficaces, et enfin les enregistrer sous le nom de PNG, JPEG, ou SVG selon les besoins.

Existe-t-il une application mobile qui peut convertir XML en PDF? Existe-t-il une application mobile qui peut convertir XML en PDF? Apr 02, 2025 pm 09:45 PM

Il n'y a pas d'application qui peut convertir tous les fichiers XML en PDF car la structure XML est flexible et diversifiée. Le noyau de XML à PDF est de convertir la structure des données en une disposition de page, ce qui nécessite l'analyse du XML et la génération de PDF. Les méthodes courantes incluent l'analyse de XML à l'aide de bibliothèques Python telles que ElementTree et la génération de PDF à l'aide de la bibliothèque ReportLab. Pour le XML complexe, il peut être nécessaire d'utiliser des structures de transformation XSLT. Lorsque vous optimisez les performances, envisagez d'utiliser multithread ou multiprocesses et sélectionnez la bibliothèque appropriée.

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