Python을 사용하여 렌더링된 HTML 템플릿을 Google 문서에 삽입하는 방법
Python을 사용하여 Google 문서에 HTML 템플릿을 프로그래밍 방식으로 삽입하는 데 어려움을 겪고 있습니다. Google 문서 편집기나 Google 문서 API에 내 문제를 해결할 수 있는 기본/내장 기능이 없다는 것을 알고 있지만 목표를 달성하기 위해 몇 가지 트릭을 시도했습니다. 여기서는 삽입해야 하는 문서의 "위치"를 무시하고 있습니다. 지금은 삽입만 성공하면 충분합니다.
내 방법은:
- Google 문서가 자동으로 html을 doc로 변환하므로 html 파일을 google 드라이브에
application/vnd.google-apps.document
이름으로 업로드하세요. (완벽하지는 않지만 효과적입니다) - Google Docs API get()을 사용하여 파일 콘텐츠(Google Docs json 형식)를 가져옵니다.
- Google 문서 일괄업데이트()를 사용하여 대상 파일을 새 콘텐츠로 업데이트하세요.
문제는: 2단계에서 수집한 내용이 일괄 업데이트()에 필요한 내용과 일치하지 않는다는 것입니다. 3단계와 일치하도록 2단계의 내용을 조정하려고 하는데 아직 성공하지 못했습니다.
대상 솔루션: html 코드가 포함된 문자열을 가져오고, 렌더링된 html을 Google 문서의 대상 파일에 삽입합니다. 목표는 대상 파일의 기존 콘텐츠를 덮어쓰는 것이 아니라 HTML에 추가하는 것입니다.
내 접근 방식이 합리적인가요? 내 목표를 달성하기 위한 다른 아이디어가 있나요?
정답
귀하의 목표는 다음과 같다고 생각합니다.
- html을 렌더링하여 Google 문서에 html 데이터를 추가하려고 합니다.
- 이를 달성하려면 Python용 googleapis를 사용하고 싶습니다.
안타깝게도 현 단계에서는 "method:documents.get"에서 검색한 json 객체가 "method:documents.batchupdate"의 요청 본문으로 직접 사용되지 않는 것 같습니다.
하지만 기존 구글 문서에 html을 추가하고 싶다면 드라이브 API만 사용하면 될 것 같아요. 이것이 예시 스크립트에 반영되어 있다면 아래 예시 스크립트는 어떤가요?
예제 스크립트:
으아아아- 이 수정된 스크립트에서는 html 데이터가 기존 Google 문서에서 검색되고 새 html이 검색된 html에 추가됩니다. 또한 Google Docs가 업데이트된 HTML로 업데이트됩니다. 귀하의 경우 원시 데이터는 html인 것 같습니다. 그래서 이 방법이 효과가 있을 것 같아요.
참고:
- 이 스크립트는
target_file_id
의 Google 문서를 덮어씁니다. 따라서 이 스크립트를 테스트할 때 샘플 Google 문서를 사용하는 것이 좋습니다.
참조:
위 내용은 Python을 사용하여 렌더링된 HTML 템플릿을 Google 문서에 삽입하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
