导出excel2007-respose

本文介绍了一种处理文件名的方法,特别是针对包含空格的情况,并展示了如何通过编码转换来确保浏览器正确识别。此外,还提供了设置HTTP响应头以实现文件导出的具体步骤。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

String fileName = FileNameUtils.generatorFileName(map);
//转换为url时如果有空格会变为+,再转为%20,浏览器就会识别了
fileName = URLEncoder.encode(fileName, "UTF-8").replaceAll("\\+", "%20");
//导出设置
response.setContentType("application/vnd.msexcel");
response.addHeader("Content-Disposition", "inline;  filename=" + fileName
                    + '.xlsx');

### 如何在代码中正确地打印LLM(大型语言模型)的响应 为了展示如何打印来自大型语言模型的响应,可以构建一段Python脚本作为示例。这段代码假设已经有一个API接口用于获取LLM的回答。 ```python import requests def get_llm_response(prompt, api_url='http://example.com/api/llm', headers=None): """ 发送请求给指定URL以获得基于输入提示的LLM回复。 参数: prompt (str): 提供给LLM的文本提示。 api_url (str): LLM服务端地址,默认为'http://example.com/api/llm'。 headers (dict): HTTP头部信息,默认为空字典。 返回: str: 来自LLM的服务响应内容。 """ if not headers: headers = {} data = {"prompt": prompt} response = requests.post(api_url, json=data, headers=headers) # 假设返回的是JSON格式的数据,并且其中包含键'response' try: result = response.json().get('response') except ValueError: result = "无法解析服务器响应" return result if __name__ == "__main__": user_input = input("请输入要发送到LLM的问题或语句:") llm_answer = get_llm_response(user_input) print(f"LLM 的回应如下:\n{llm_answer}") ``` 上述程序定义了一个`get_llm_response()`函数,该函数接受一个字符串参数`prompt`表示用户想要查询的内容,以及可选参数`api_url`和`headers`分别指定了目标API的位置及其HTTP头字段[^2]。当调用此方法时,它会向指定位置发出POST请求并将接收到的结果转换成易于阅读的形式输出至控制台。
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