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使用Python脚本操作MongoDB的教程

WBOYWBOYWBOYWBOYWBOYWBOYWBOYWBOYWBOYWBOYWBOYWBOYWB
WBOYWBOYWBOYWBOYWBOYWBOYWBOYWBOYWBOYWBOYWBOYWBOYWB
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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不可能直接在手机上用单一应用完成 XML 到 PDF 的转换。需要使用云端服务，通过两步走的方式实现：1. 在云端转换 XML 为 PDF，2. 在手机端访问或下载转换后的 PDF 文件。

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C语言中没有内置求和函数，需自行编写。可通过遍历数组并累加元素实现求和：循环版本：使用for循环和数组长度计算求和。指针版本：使用指针指向数组元素，通过自增指针遍历高效求和。动态分配数组版本：动态分配数组并自行管理内存，确保释放已分配内存以防止内存泄漏。

xml怎么转换成图片 xml怎么转换成图片 Apr 03, 2025 am 07:39 AM

可以将 XML 转换为图像，方法是使用 XSLT 转换器或图像库。XSLT 转换器：使用 XSLT 处理器和样式表，将 XML 转换为图像。图像库：使用 PIL 或 ImageMagick 等库，从 XML 数据创建图像，例如绘制形状和文本。

有没有手机APP可以将XML转换成PDF？ 有没有手机APP可以将XML转换成PDF？ Apr 02, 2025 pm 09:45 PM

没有APP可以将所有XML文件转成PDF，因为XML结构灵活多样。XML转PDF的核心是将数据结构转换为页面布局，需要解析XML并生成PDF。常用的方法包括使用Python库（如ElementTree）解析XML，并利用ReportLab库生成PDF。对于复杂XML，可能需要使用XSLT转换结构。性能优化时，考虑使用多线程或多进程，并选择合适的库。

xml格式化工具推荐 xml格式化工具推荐 Apr 02, 2025 pm 09:03 PM

XML格式化工具可以将代码按照规则排版，提高可读性和理解性。选择工具时，要注意自定义能力、对特殊情况的处理、性能和易用性。常用的工具类型包括在线工具、IDE插件和命令行工具。

如何在手机上高质量地将XML转换成PDF？ 如何在手机上高质量地将XML转换成PDF？ Apr 02, 2025 pm 09:48 PM

在手机上高质量地将XML转换成PDF需要：使用无服务器计算平台在云端解析XML并生成PDF。选择高效的XML解析器和PDF生成库。正确处理错误。充分利用云端计算能力，避免在手机上进行繁重任务。根据需求调整复杂度，包括处理复杂的XML结构、生成多页PDF和添加图片。打印日志信息以帮助调试。优化性能，选择高效的解析器和PDF库，并可能使用异步编程或预处理XML数据。确保良好的代码质量和可维护性。

如何在安卓手机上将XML转换成PDF？ 如何在安卓手机上将XML转换成PDF？ Apr 02, 2025 pm 09:51 PM

直接在安卓手机上将 XML 转换为 PDF 无法通过自带功能实现。需要通过以下步骤曲线救国：将 XML 数据转换为 PDF 生成器识别的格式（如文本或 HTML）；使用 HTML 生成库（如 Flying Saucer）将 HTML 转换为 PDF。

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