Js 导出table内容到Excel

本文提供了一段JavaScript代码示例,演示如何将HTML表格中的数据导出到Excel文件。此方法适用于前端开发者希望快速实现数据导出功能的场景。

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

在做前端开发时,常常会用到通过js把数据导入到excel的功能,现在给出给简单demo代码,以供以后使用!

 function ExportToExcel(tableId) //读取表格中每个单元到EXCEL中
 {
     try{      
             var curTbl = document.getElementById(tableId);
             var oXL = new ActiveXObject("Excel.Application");
             //创建AX对象excel
             var oWB = oXL.Workbooks.Add();
             //获取workbook对象
             var oSheet = oWB.ActiveSheet;
           
             var lenRow = curTbl.rows.length;
             //取得表格行数
             for (i = 0; i < lenRow; i++)
             {
                 var lenCol = curTbl.rows(i).cells.length;
                 //取得每行的列数
                 for (j = 0; j < lenCol; j++)
                 {
                     oSheet.Cells(i + 1, j + 1).value = curTbl.rows(i).cells(j).innerText; 
                     
                 }
             }
             oXL.Visible = true;
             //设置excel可见属性
       }catch(e){
             if((!+'\v1')){ //ie浏览器
               alert("无法启动Excel,请确保电脑中已经安装了Excel!\n\n如果已经安装了Excel,"+"请调整IE的安全级别。\n\n具体操作:\n\n"+"工具 → Internet选项 → 安全 → 自定义级别 → ActiveX 控件和插件 → 对未标记为可安全执行脚本的ActiveX 控件初始化并执行脚本 → 启用 → 确定");
            }else{
                alert("请使用IE浏览器进行“导入到EXCEL”操作!");  //方便设置安全等级,限制为ie浏览器
            }
        }
 } 


 

### Anaconda 安装教程 #### 一、安装 Anaconda 并配置环境变量 为了确保 Anaconda 正常工作,在安装过程中需要注意勾选添加路径选项,这一步骤对于后续命令行工具的正常使用至关重要[^3]。 ```bash # 如果在安装时未选择添加路径,则可以通过手动设置环境变量来解决 export PATH="/path/to/anaconda/bin:$PATH" ``` #### 二、验证安装是否成功 完成安装后,可通过启动 Anaconda Navigator 或者在命令提示符中运行 `conda --version` 来确认安装情况。如果显示 Conda 的版本号则表示安装无误。 ```bash conda --version ``` ### 使用清华大学镜像加速软件包下载 #### 三、配置 Conda 使用清华大学镜像源 由于官方仓库可能速度较慢,建议修改默认的 Conda 源为清华大学开源软件镜像站提供的国内镜像地址,从而提高依赖项获取效率[^1]。 ```bash # 添加清华镜像作为优先级最高的渠道 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ # 显示完整的 URL 地址以便于调试 conda config --set show_channel_urls yes ``` #### 四、创建并激活 TensorFlow 所需虚拟环境 考虑到不同 Python 版本之间的兼容性差异,推荐专门为 TensorFlow 创建独立的工作空间,并指定合适的 Python 解释器版本[^2]。 ```bash # 基于特定Python版本建立新的Conda环境 conda create -n tensorflow python=3.6 anaconda # 切换至刚创建好的环境中去 conda activate tensorflow ``` #### 五、利用 Pip 和 Conda 结合方式高效部署 TensorFlow 及其他库 除了通过 Conda 管理基础设施外,还可以借助 PyPI 上丰富的第三方扩展资源进一步完善开发平台建设;同样地,这里也提倡采用本地化存储节点以加快网络传输速率[^4]。 ```bash # 运用Pip配合清华简易索引服务器快速加载目标模块 pip install tensorflow-gpu==2.x.y -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ```
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