EPPlus を使用してデータを Excel ファイルに効率的にエクスポートするにはどうすればよいですか?
Excel にエクスポートするにはどうすればよいですか?
このガイドでは Excel ファイルの作成方法は示されていません。テーブルを含む HTML ファイルを作成するハックが示されています。 。 Excel は、デフォルト設定を使用してテーブルを含む CSV または HTML ファイルをインポートしようとしますが、失敗することがよくあります。
EPPlus のようなライブラリを使用して、適切な Excel ファイルを作成する方がはるかに簡単です。
Iこれは以前に回答されていると思いますが、データから Excel ファイルを作成する方法と、xlsx の適切なコンテンツ タイプを設定する方法の両方を示す回答が見つかりません。 file.
EPPlus は、DataTable または汎用コレクションから取得したデータを Excel 範囲に入力するための LoadFromDataTable メソッドと LoadFromCollection メソッドを提供します。列名またはプロパティ名はそれぞれヘッダーとして使用されます。
public ActionResult ExportData() { //Somehow, load data to a DataTable using (ExcelPackage package = new ExcelPackage()) { var ws = package.Workbook.Worksheets.Add("My Sheet"); //true generates headers ws.Cells["A1"].LoadFromDataTable(dataTable, true); var stream = new MemoryStream(); package.SaveAs(stream); string fileName = "myfilename.xlsx"; string contentType = "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"; stream.Position = 0; return File(stream, contentType, fileName); } }
LoadFromDataTable または LoadFromCollection は、テーブルの書式設定に使用できる Excel のセル範囲を返します。
var range=ws.Cells["A1"].LoadFromDataTable(table); range.Style.Numberformat.Format = "#,##0.00"; range.Style.HorizontalAlignment = ExcelHorizontalAlignment.Right;
を適用することもできます。テーブル スタイルを範囲に渡すか、目的のスタイルを LoadFromDataTable または LoadFromCollection に渡します。例:
ws.Cells[1,1].LoadFromDataTable(table, true, TableStyles.Light1);
ライブラリの Githup wiki には、結果の書式設定、数式の生成、ピボットテーブル、テーブルの処理などの方法が示されています。
比較的大きなシート。同じデータを 2 回書き込み、1 回目は MemoryStream に書き込み、次にそれを出力にコピーすると、サイクルが無駄になります。ただし、MVC アクションから出力ストリームに直接書き込むのは悪い習慣です。秘訣は、EPPlus パッケージを処理するカスタム FileResult を作成し、File によって返される FileResult の代わりにそれを返すことです。例:
public class EpplusResult:FileResult { public EpplusResult(ExcelPackage package) : base("application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet") { if (package == null) { throw new ArgumentNullException("package"); } Package = package; } public ExcelPackage Package { get; private set; } protected override void WriteFile(HttpResponseBase response) { // grab chunks of data and write to the output stream Stream outputStream = response.OutputStream; using (Package) { Package.SaveAs(outputStream); } } }
これにより、次のアクションを記述できます:
public FileResult ExportData() { ExcelPackage package = new ExcelPackage(); var ws = package.Workbook.Worksheets.Add("My Sheet"); ... ws.Cells[1,1].LoadFromDataTable(table, true, TableStyles.Light1); return new EpplusResult(package){FileDownloadName = "SomeFile.xlsx"}; }
以上がEPPlus を使用してデータを Excel ファイルに効率的にエクスポートするにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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C#とCの歴史と進化はユニークであり、将来の見通しも異なります。 1.Cは、1983年にBjarnestrostrupによって発明され、オブジェクト指向のプログラミングをC言語に導入しました。その進化プロセスには、C 11の自動キーワードとラムダ式の導入など、複数の標準化が含まれます。C20概念とコルーチンの導入、将来のパフォーマンスとシステムレベルのプログラミングに焦点を当てます。 2.C#は2000年にMicrosoftによってリリースされました。CとJavaの利点を組み合わせて、その進化はシンプルさと生産性に焦点を当てています。たとえば、C#2.0はジェネリックを導入し、C#5.0は非同期プログラミングを導入しました。これは、将来の開発者の生産性とクラウドコンピューティングに焦点を当てます。

C#とCおよび開発者の経験の学習曲線には大きな違いがあります。 1)C#の学習曲線は比較的フラットであり、迅速な開発およびエンタープライズレベルのアプリケーションに適しています。 2)Cの学習曲線は急勾配であり、高性能および低レベルの制御シナリオに適しています。

Cは、サードパーティライブラリ(TinyXML、PUGIXML、XERCES-Cなど)を介してXMLと相互作用します。 1)ライブラリを使用してXMLファイルを解析し、それらをC処理可能なデータ構造に変換します。 2)XMLを生成するときは、Cデータ構造をXML形式に変換します。 3)実際のアプリケーションでは、XMLが構成ファイルとデータ交換に使用されることがよくあり、開発効率を向上させます。

Cでの静的分析の適用には、主にメモリ管理の問題の発見、コードロジックエラーの確認、およびコードセキュリティの改善が含まれます。 1)静的分析では、メモリリーク、ダブルリリース、非初期化ポインターなどの問題を特定できます。 2)未使用の変数、死んだコード、論理的矛盾を検出できます。 3)カバー性などの静的分析ツールは、バッファーオーバーフロー、整数のオーバーフロー、安全でないAPI呼び出しを検出して、コードセキュリティを改善します。

Cは、現代のプログラミングにおいて依然として重要な関連性を持っています。 1)高性能および直接的なハードウェア操作機能により、ゲーム開発、組み込みシステム、高性能コンピューティングの分野で最初の選択肢になります。 2)豊富なプログラミングパラダイムとスマートポインターやテンプレートプログラミングなどの最新の機能は、その柔軟性と効率を向上させます。学習曲線は急ですが、その強力な機能により、今日のプログラミングエコシステムでは依然として重要です。

CでChronoライブラリを使用すると、時間と時間の間隔をより正確に制御できます。このライブラリの魅力を探りましょう。 CのChronoライブラリは、時間と時間の間隔に対処するための最新の方法を提供する標準ライブラリの一部です。 Time.HとCtimeに苦しんでいるプログラマーにとって、Chronoは間違いなく恩恵です。コードの読みやすさと保守性を向上させるだけでなく、より高い精度と柔軟性も提供します。基本から始めましょう。 Chronoライブラリには、主に次の重要なコンポーネントが含まれています。STD:: Chrono :: System_Clock:現在の時間を取得するために使用されるシステムクロックを表します。 STD :: Chron

Cの将来は、並列コンピューティング、セキュリティ、モジュール化、AI/機械学習に焦点を当てます。1)並列コンピューティングは、コルーチンなどの機能を介して強化されます。 2)セキュリティは、より厳格なタイプのチェックとメモリ管理メカニズムを通じて改善されます。 3)変調は、コード組織とコンパイルを簡素化します。 4)AIと機械学習は、数値コンピューティングやGPUプログラミングサポートなど、CにComply Coveに適応するように促します。

c isnotdying; it'sevolving.1)c relelevantdueToitsversitileSileSixivisityinperformance-criticalApplications.2)thelanguageSlikeModulesandCoroutoUtoimveUsablive.3)despiteChallen
