معرفی شرکت ها


any-iter-to-html-table-0.1


Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر

توضیحات

Convert any nested iterable (json, dict, list, tuple ...) to an HTML table. Design is separated from data.
ویژگی مقدار
سیستم عامل -
نام فایل any-iter-to-html-table-0.1
نام any-iter-to-html-table
نسخه کتابخانه 0.1
نگهدارنده []
ایمیل نگهدارنده []
نویسنده Johannes Fischer
ایمیل نویسنده <aulasparticularesdealemaosp@gmail.com>
آدرس صفحه اصلی https://github.com/hansalemaos/any_iter_to_html_table
آدرس اینترنتی https://pypi.org/project/any-iter-to-html-table/
مجوز MIT
### Converts any nested iterable (json, dict, list ...) to an HTML table ```python #pip install any-iter-to-html-table from any_iter_to_html_table import create_html_table_from_iterable data = { "glossary": { "title": "example glossary", "GlossDiv": { "title": "S", "GlossList": { "GlossEntry": { "ID": "SGML", "SortAs": "SGML", "GlossTerm": "Standard Generalized Markup Language", "Acronym": "SGML", "Abbrev": "ISO 8879:1986", "GlossDef": { "para": "A meta-markup language, used to create markup languages such as DocBook.", "GlossSeeAlso": ["GML", "XML"], }, "GlossSee": "markup", } }, }, } } """https://json.org/example.html""" fromjsonorg_result = create_html_table_from_iterable( data, filename="fromjsonorg.html", title="Pandas - DataFrame", sparsify=True ) ``` ![](https://github.com/hansalemaos/screenshots/raw/main/fromjsonorg.png) ```python jsonfile = r"F:\jsonstackoverflow.json" #'https://api.stackexchange.com/2.2/answers?order=desc&sort=activity&site=stackoverflow' json_from_file = create_html_table_from_iterable( jsonfile, filename="json_from_file.html", title="Pandas - DataFrame", sparsify=False, ) ``` ![](https://github.com/hansalemaos/screenshots/raw/main/json_from_file.png) ```python sparsify=True ``` ![](https://github.com/hansalemaos/screenshots/raw/main/json_from_file_sp.png) ### Without CSS Design is separated from data. You can use the preset, but if you want, you can easily create your own CSS style ![](https://github.com/hansalemaos/screenshots/raw/main/noformat.png) ```python #'https://stackoverflow.com/questions/64359762/constructing-a-pandas-dataframe-with-columns-and-sub-columns-from-nested-diction nesteddict = { "level1": { "t1": { "s1": {"col1": 5, "col2": 4, "col3": 4, "col4": 9}, "s2": {"col1": 1, "col2": 5, "col3": 4, "col4": 8}, "s3": {"col1": 11, "col2": 8, "col3": 2, "col4": 9}, "s4": {"col1": 5, "col2": 4, "col3": 4, "col4": 9}, }, "t2": { "s1": {"col1": 5, "col2": 4, "col3": 4, "col4": 9}, "s2": {"col1": 1, "col2": 5, "col3": 4, "col4": 8}, "s3": {"col1": 11, "col2": 8, "col3": 2, "col4": 9}, "s4": {"col1": 5, "col2": 4, "col3": 4, "col4": 9}, }, "t3": { "s1": {"col1": 1, "col2": 2, "col3": 3, "col4": 4}, "s2": {"col1": 5, "col2": 6, "col3": 7, "col4": 8}, "s3": {"col1": 9, "col2": 10, "col3": 11, "col4": 12}, "s4": {"col1": 13, "col2": 14, "col3": 15, "col4": 16}, }, }, "level2": { "t1": { "s1": {"col1": 5, "col2": 4, "col3": 9, "col4": 9}, "s2": {"col1": 1, "col2": 5, "col3": 4, "col4": 5}, "s3": {"col1": 11, "col2": 8, "col3": 2, "col4": 13}, "s4": {"col1": 5, "col2": 4, "col3": 4, "col4": 20}, }, "t2": { "s1": {"col1": 5, "col2": 4, "col3": 4, "col4": 9}, "s2": {"col1": 1, "col2": 5, "col3": 4, "col4": 8}, "s3": {"col1": 11, "col2": 8, "col3": 2, "col4": 9}, "s4": {"col1": 5, "col2": 4, "col3": 4, "col4": 9}, }, "t3": { "s1": {"col1": 1, "col2": 2, "col3": 3, "col4": 4}, "s2": {"col1": 5, "col2": 6, "col3": 7, "col4": 8}, "s3": {"col1": 9, "col2": 10, "col3": 11, "col4": 12}, "s4": {"col1": 13, "col2": 14, "col3": 15, "col4": 16}, }, }, } nested_dict = create_html_table_from_iterable( nesteddict, filename="from_nested_dict.html", title="Pandas - DataFrame", sparsify=False, ) ``` ![](https://github.com/hansalemaos/screenshots/raw/main/from_nested_dict.png) ```python Convert any nested iterable to an HTML table. Design is separated from data. You can use the preset, but if you want, you can easily create your own CSS style. Parameters: data: Any You can pass any iterable (list, dict, tuple …), json file path (str) or json URL (str) filename: Union[None,str] File path for output, will be saved in your current working directory If None, no files will be written. title: str Title for HTML (default = 'Pandas DataFrame') sparsify: bool Repeat keys in every line (default = False) Returns: tuple[str,str] ```


نیازمندی

مقدار نام
- a-pandas-ex-plode-tool
- pandas
- regex
- requests
- ujson


نحوه نصب


نصب پکیج whl any-iter-to-html-table-0.1:

    pip install any-iter-to-html-table-0.1.whl


نصب پکیج tar.gz any-iter-to-html-table-0.1:

    pip install any-iter-to-html-table-0.1.tar.gz