记录Action-下载生成好的xls 文档

模板驱动型文档自动化:零代码实现结构化文档批量生成 文档自动化是企业提升内容生产效率的关键技术路径,其核心在于将重复性高、结构固定、规则明确的文档生成过程标准化、可配置化。区别于AI自由生成或通用低代码平台,模板驱动型方案以‘活模板’为中枢,通过显性定义结构、样式与业务逻辑(如条件渲染、动态编号、数据映射),确保千份文档格式统一、法律合规、品牌一致。该技术广泛应用于合同生成、客户报告、入职材料、投标文件等场景,特别适合HR、法务、SaaS客户成功及内容运营等需兼顾个性化与强一致性的岗位。Sqribble正是此类垂直化文档自动化的典型代表,支持Excel/Go 阅读详情

/**
     * 下载资产包
     * @param request
     * @param response
     * @return
     */
    @RequestMapping(value = "/assetTransfer/assetExport.json")
    public @ResponseBody String assetExport(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) {
        ByteArrayOutputStream os = new ByteArrayOutputStream();
        OutputStream bos = null;
        try {
            Map<String, Object> param = this.getRequestParams();//获取请求参数
            String ts_assetpack_info_id = param.get("ts_assetpack_info_id").toString();
            SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyyMMdd");//设置日期格式
            String date = df.format(new Date());// new Date()为获取当前系统时间
            
            HSSFWorkbook wb = assetTransferBiz.generateCapitalWorkbook(ts_assetpack_info_id, null, null);
            wb.write(os);
            byte[] bytes = os.toByteArray();  // 读取字节流
            
            // 设置文档打开类型
            response.setContentType("application/octet-stream");
            String fileName = "资产包基础资产信息" + "_" + date + ".xls";
            //设置报文头为attachment响应类型
            response.setHeader("Content-disposition", "attachment;" + FileUtil.encodeFileName(request, fileName));
            response.setHeader("Content-Length", String.valueOf(bytes.length));
            bos = response.getOutputStream();
            bos.write(bytes, 0, bytes.length);
            bos.flush();

            return this.updateReturnJson(true, "导出成功", null);
        } catch (Exception e) {
            try {
                response.setContentType("text/html;charset=UTF-8");
                byte[] bb = this.updateErrorJson(e).getBytes();
                bos.write(bb, 0, bb.length);
            } catch (UnsupportedEncodingException e1) {
                e1.printStackTrace();
            } catch (IOException e1) {
                e1.printStackTrace();
            }
            return null;
        } finally {
            try {
                if (os != null) {
                    os.close();
                }
                if (bos != null) {
                    bos.close();
                }
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }

Python网页文档爬取实战:requests+BeautifulSoup自动化下载PDF/Word/Excel 网络爬虫技术是数据采集与信息自动化的核心工具,其基本原理是通过模拟HTTP请求获取网页内容,再解析HTML结构提取目标数据。在工程实践中,requests库因其简洁API和强大会话管理能力成为首选HTTP客户端,而BeautifulSoup与lxml组合则提供了灵活高效的HTML解析方案。这种技术组合的价值在于能够将非结构化的网页信息转化为结构化数据,大幅提升信息处理效率。典型的应用场景包括市场研究中的竞品文档收集、学术领域的论文批量下载以及企业内部的资料归档等。本文聚焦于网页中PDF、Word、Excel 阅读详情

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