如何在JasperReports中使用XML文件作为数据源?

redbeans redbeans 博客等级 墨衍会员 · AI 创作全网分发 墨衍智能分发 本文由作者通过墨衍一键同步至各平台 1分发平台 2.8k累计阅读 2.9k平均单平台 已同步平台 优快云 微信公众号 微博 知乎 掘金 百家号 博客园 抖音 小红书 你的文章也可以这样分发 墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网 我也要 码龄25年
关注
原创 最新推荐文章于 2026-04-15 05:21:18 发布 2.8k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
Jasperreport+ireport 实践操作及 web 应用【转】 Jasperreport+ireport 实践操作及web应用【转】 学习完jasperreports+ireport,给我感觉深刻,不仅掌握了报表开发技术,还掌握了如何在web中生成pdf,xls,rtf文件,以下是jasperreports+ireport开发知识点: 1.字段,变量,参数,传参2.矢量图, 阅读详情
1.报表设计
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE jasperReport PUBLIC "-//JasperReports//DTD Report Design//EN" "http://jasperreports.sourceforge.net/dtds/jasperreport.dtd">

<jasperReport name="OrdersReport" pageWidth="500" pageHeight="842" columnWidth="500" leftMargin="0" rightMargin="0" topMargin="0" bottomMargin="0">
    <style name="Arial_Normal" isDefault="true" fontName="Arial" fontSize="8" isBold="false" isItalic="false" isUnderline="false" isStrikeThrough="false" pdfFontName="Helvetica" pdfEncoding="Cp1252" isPdfEmbedded="false"/>
    <style name="Arial_Bold" isDefault="false" fontName="Arial" fontSize="8" isBold="true" isItalic="false" isUnderline="false" isStrikeThrough="false" pdfFontName="Helvetica-Bold" pdfEncoding="Cp1252" isPdfEmbedded="false"/>
    <style name="Arial_Italic" isDefault="false" fontName="Arial" fontSize="8" isBold="false" isItalic="true" isUnderline="false" isStrikeThrough="false" pdfFontName="Helvetica-Oblique" pdfEncoding="Cp1252" isPdfEmbedded="false"/>
    <parameter name="CustomerID" class="java.lang.String"/>
    <queryString language="xPath"><![CDATA[/Northwind/Orders[CustomerID='$P{CustomerID}']]]></queryString>
    <field name="Id" class="java.lang.String">
        <fieldDescription><![CDATA[OrderID]]></fieldDescription>
    </field>
    <field name="OrderDate" class="java.lang.String">
        <fieldDescription><![CDATA[OrderDate]]></fieldDescription>
    </field>
    <field name="ShipCity" class="java.lang.String">
        <fieldDescription><![CDATA[ShipCity]]></fieldDescription>
    </field>
    <field name="Freight" class="java.lang.Float">
        <fieldDescription><![CDATA[Freight]]></fieldDescription>
    </field>
    <variable name="TotalFreight" class="java.lang.Float" calculation="Sum">
        <variableExpression><![CDATA[$F{Freight}]]></variableExpression>
    </variable>
    <pageHeader>
        <band height="14">
            <rectangle>
                <reportElement x="0" y="2" width="356" height="10" forecolor="#ccffff" backcolor="#ccffff"/>
                <graphicElement/>
            </rectangle>
            <staticText>
                <reportElement mode="Opaque" x="0" y="2" width="48" height="10" backcolor="#ccffff" style="Arial_Bold"/>
                <textElement textAlignment="Right"/>
                <text><![CDATA[ID]]></text>
            </staticText>
            <staticText>
                <reportElement mode="Opaque" x="54" y="2" width="87" height="10" backcolor="#ccffff" style="Arial_Bold"/>
                <textElement textAlignment="Center"/>
                <text><![CDATA[Order Date]]></text>
            </staticText>
            <staticText>
                <reportElement mode="Opaque" x="146" y="2" width="108" height="10" backcolor="#ccffff" style="Arial_Bold"/>
                <text><![CDATA[Ship City]]></text>
            </staticText>
            <staticText>
                <reportElement mode="Opaque" x="259" y="2" width="92" height="10" backcolor="#ccffff" style="Arial_Bold"/>
                <textElement textAlignment="Right"/>
                <text><![CDATA[Freight]]></text>
            </staticText>
        </band>
    </pageHeader>
    <detail>
        <band height="14">
            <textField>
                <reportElement x="0" y="2" width="51" height="10"/>
                <textElement textAlignment="Right"/>
                <textFieldExpression class="java.lang.String"><![CDATA[$F{Id}]]></textFieldExpression>
            </textField>
            <textField isStretchWithOverflow="true">
                <reportElement positionType="Float" x="54" y="2" width="87" height="10"/>
                <textElement textAlignment="Center"/>
                <textFieldExpression class="java.lang.String"><![CDATA[$F{OrderDate}]]></textFieldExpression>
            </textField>
            <textField isStretchWithOverflow="true">
                <reportElement positionType="Float" x="146" y="2" width="108" height="10"/>
                <textElement/>
                <textFieldExpression class="java.lang.String"><![CDATA[$F{ShipCity}]]></textFieldExpression>
            </textField>
            <textField isStretchWithOverflow="true">
                <reportElement positionType="Float" x="259" y="2" width="92" height="10"/>
                <textElement textAlignment="Right"/>
                <textFieldExpression class="java.lang.Float"><![CDATA[$F{Freight}]]></textFieldExpression>
            </textField>
        </band>
    </detail>
    <summary>
        <band height="14">
            <rectangle>
                <reportElement x="0" y="2" width="356" height="10" forecolor="#33cccc" backcolor="#33cccc"/>
                <graphicElement pen="Thin"/>
            </rectangle>
            <staticText>
                <reportElement mode="Opaque" x="160" y="2" width="67" height="10" backcolor="#33cccc" style="Arial_Bold"/>
                <textElement textAlignment="Right"/>
                <text><![CDATA[Total :]]></text>
            </staticText>
            <textField>
                <reportElement mode="Opaque" x="259" y="2" width="92" height="10" backcolor="#33cccc" style="Arial_Bold"/>
                <textElement textAlignment="Right"/>
                <textFieldExpression class="java.lang.Float"><![CDATA[$V{TotalFreight}]]></textFieldExpression>
            </textField>
            <textField>
                <reportElement mode="Opaque" x="227" y="2" width="27" height="10" backcolor="#33cccc" style="Arial_Bold"/>
                <textElement textAlignment="Right"/>
                <textFieldExpression class="java.lang.Integer"><![CDATA[$V{REPORT_COUNT}]]></textFieldExpression>
            </textField>
        </band>
    </summary>
</jasperReport>


2.报表填充
...
Document document = JRXmlUtils.parse(new File("northwind.xml"));
params.put(JRXPathQueryExecuterFactory.PARAMETER_XML_DATA_DOCUMENT, document);
JasperFillManager.fillReportToFile(fileName, params);
...
收录于
Java

当前文章被收录于：

Java
16 篇文章 0 人学习
订阅专栏 查看详情
Report

当前文章被收录于：

Report
7 篇文章 0 人学习
订阅专栏 查看详情
标签
#xml #class #float #report #encoding
#报表
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
《Swin-Unet: 类Unet的纯Transformer架构用于医学图像分割》学习笔记 近年来，卷积神经网络（CNN）在医学图像分析领域取得了重要进展。尤其是基于U形架构和跳跃连接的深度神经网络广泛应用于各种医学图像任务。然而，尽管CNN表现优异，但由于卷积操作的局部性，其难以很好地学习全局和长距离语义信息的交互。在本文中，我们提出了Swin-Unet，一种用于医学图像分割的类Unet纯Transformer模型。被切分为Token的图像块输入到基于Transformer的U形编码器-解码器架构中，通过跳跃连接实现局部和全局语义特征的学习。 阅读详情

相关推荐

ubuntu20.04安装nvidia-docker(解决有 Release 文件。 N: 无法安全地用该源进行更新，所以默认禁用该源错误)

然后想都不要想，nvidia+linux安装的东西，那肯定是不能安装成功的，恶毒的nvidia。按照nvidia官网给出的安装nvidia-docker流程来。在sudo apt-get update出现报错。然后再次update，发现还是会有一些警告类似于。，直接点击网页手动下载，发现下载成功！，注意会有安装先后顺序，安装给的提示就行。最后输入命令发现安装成功。然后替换掉里面的内容。直接不管，直接上命令。

weixin_48144140的博客 1236

开发者使用JasperReport——不同数据源之XML和CSV数据源

前言     上一篇我们讲解了实体对象数据源，一个很实用的功能。但是有时候我们会用这样的需求，有一个xml或者cvs文件，我们需要将它展现成报表形式，这个实现很简单，今天就来讲解JRXmlDataSource。   正题 跟之前的一样，我们要生成报表需要以下几个步骤： 1.引入jar包，请看《静态文本报表》 。 2.新建报表模版： 为了能够让我们的报表顺利的生成，我们需要

赵丹丹 廊坊师范学院信息技术提高班 七期 3244

复现HumanMAC（HumanMAC: Masked Motion Completion for Human Motion Prediction）

Human3.6M和HumanEva-I都放到data目录下（记得将data_multi_modal-20250320T022408Z-001.zip和humaneva_multi_modal-20250320T022412Z-001.zip解压缩并且分别重命名为data_multi_modal和humaneva_multi_modal）。生成的gif存放在inference目录下zero_shot_<INDEX>下的out目录下。新建一个data目录，将

qq_52643100的博客 831

JasperReport那些事儿（二）——从对象到XML数据源

记得刚学Jasperreport的时候，在谷歌和百度上搜到的大多数入门文章都是教授如何使用数据库来做报表的。对于只采用简单数据集和那些直接面向数据的报表，使用数据库作为数据源是合适的；但是也有很多的报表不是直接面向原始数据的，例如财务报表，都是需要计算和做后续处理；也有一些报表引用的数据粒度小，但是数量多，使用数据库做数据源是不合适的。        XML一直被认为是一种很好的描述结构化数据的...

Heis的blog 312

【计算摄影】相机成像原理：从光到JPEG图像

本文我们将从最基本的相机成像原理开始论述，再讨论光线进入相机后，经过一系列处理成为JPEG图像的大致流程。

qq_35149975的博客 2万+

成本150元的高性能RDP协议瘦客户机

云终端市场是一个跨度很大的市场。既有数千元的品牌的瘦客户机，也有几百元的瘦客户机，还有200-300元的支持RDP协议的多用户云终端。但是200-300元的多用户终端，在显示性能上不尽人意，一般用于地产中介门店，工厂产线的电子看板等场合。有没有性能更好，价格更低的方案呢？ 答案是有。 这个方案就是 二手的x86 瘦客户机 + DoraOS瘦客户机系统免费版（仅支持RDP）。 首先我们看硬件，在某宝搜索 升腾C92 ，找到最低配置的（ CPU：J1800，内存：2G，硬盘：8G）。价格都在150以内。

云飞扬的桌面云 7411

Jasper Report详细使用教程（保姆级教程），整合Springboot使用

Springboot中使用PDF报表 Jaspersoft studio的使用

c_2333的博客 3万+

Linux SMP系统多核启动机制详解

对称多处理(SMP)是现代操作系统支持多核并行计算的基础架构。其核心原理是通过引导处理器(BSP)初始化系统环境后，通过处理器间中断(IPI)机制唤醒应用处理器(AP)。在x86架构中，AP启动时处于实模式，需要特殊的trampoline代码完成保护模式切换和分页设置。这种设计既保证了系统初始化的正确性，又实现了多核并行处理的性能优势。理解SMP启动流程对优化系统启动速度和调试多核问题至关重要，特别是在云计算和嵌入式系统中，高效的SMP初始化能显著提升系统响应能力。本文以Linux内核为例，深入解析了从BS

weixin_35006125的博客 290

JasperReport用户手册

这篇文章转自--疯狂的菠菜 1 简介          JasperReport是一个强大、灵活的报表生成工具，能够展示丰富的页面内容，并将之转换成PDF，HTML，或者XML格式。最重要的是它是开源的，这给我们带来很大方便，但是文档却要钱，让人不爽。不过人总要生存，再说，做这么一个好东西，用户总不能一点代价也不付（虽然对于中国普通程序原来说太贵了点）。它还有一个相关的开源工程?IReport，这...

咖啡舞者℃ 370

【全新官方接口】php检测微信域名拦截，检测微信域名被封

你的域名在微信被拦截的3种常见情况 1、域名因违规或有风险被拦截（红色拦截） 2、类似taobao.com，douyin.com这种的恶意竞争式拦截，淘宝、抖音等微信的竞争对手一般都是白色拦截（白色拦截） 3、有一个中间页的拦截，需要多次点击按钮才可以跳转到你的域名的，多是一些新型域名后缀，例如.top .xyz .link后缀，这种情况，备案后可以解决（备案拦截） 通过php get_headers()函数就可以分析到结果 这个下标为6是一个URL，在微信访问后正是这个讨厌的页面！ 如果切换为

TANKING，开源开发者！ 2876

Obsidian与GPT协作：数学公式从KaTeX到MathJax的无缝转换实践

本文针对Obsidian用户从GPT等AI助手复制数学公式时遇到的KaTeX与MathJax格式不兼容问题，提供了高效的解决方案。重点介绍了KaTeX to MathJax插件的核心作用，它能自动将AI生成的KaTeX格式公式（如\(...\)）无缝转换为Obsidian默认支持的MathJax格式（$...$），实现复制粘贴后公式即时渲染，极大提升了数学笔记与AI协作的效率和流畅度。

weixin_29209825的博客 137

Jaspersoft 报表：基于Parameters属性传入Map数据源填充报表

第一步：设计报表模板 在Jaspersoft Studio中新建一个报表模板（report2）,移除不需要的Band（段落），Column Header,ColumnFooter,Summary在outline界面中选中要删除Band（段落），右键-> delete,即可删除。 如下截图所示： 第二步：在outline面板中找到Parameters...

zhouzhiwengang的专栏 1886

《Zephyr OS 入门与实战》第15章：LoRaWAN 集成

【代码】《Zephyr OS 入门与实战》第15章：LoRaWAN 集成。

2301_79143213的博客 608

报表工具之JasperReports+iReport（3）

报表工具之JasperReports+iReport（3） 1、配置XML文件jasperreports的XML配置文件局域jasperreport.dtd文件而来。1）根元素jasperReport其子元素有：报告的字体reportFont，参数parameter，查询字符串queryString，字段field，变量variable，组group，标题title，页眉pageHeader，...

云计算? 98

jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.

该资源为搭建Linux系统Java环境用，资源的后缀为tar.gz格式的压缩包

锂电池充电器电路设计 里面有电路

锂电池充电器电路设计 里面有电路 3.7V升压到5V电路设计。

导出pdf有数据不显示Java_java – 当有更多数据时,Jasper报告以PDF格式导出空数据...

我有一个使用jasper报告以excel,pdf和word导出的报告.我使用xml文件作为报告的DataSource,但是当数据增加时,jasper报告仅为PDF格式导出空文件,当我减少数据内容时,它会正确导出数据. pdf大小有限制吗？,我们如何从java管理jasper报告中的大小？我的jrxml真的很大,所以我不能在这里添加它,我添加了我用来导出内容的java代码：JRAbstractExp...

weixin_32816563的博客 463

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

JasperReports Subreport 实例

 公司的项目需要将数据导出为excel和pdf，之前用过vba和poi，这次要使用jasper reports，期间遇到一个关于subreport的问题，现已解决，放出给大家参考。首先说明一下，subreport是iReport template编辑器中的一个概念，相当于主从关系，比如有主列表里面是国家名称，在每个国家名称下，会有不同的城市名称。这里仅演示二级从属关系，按需求可以再使用subreport扩展为多层关系。这是效果图:开始贴代码：subreport.jrxml(主表)

usedtolove的专栏 8588

VC中sqlite的使用

在VC中对sqlite的使用，实现数据库大批数据的快速插入，读取数据库中的数据在ListCtrl中显示

JasperReport

package com.test; import java.awt.Color;import java.util.HashMap;import java.util.Map; import net.sf.jasperreports.engine.JRDefaultStyleProvider;import net.sf.jasperreports.engine.JREmptyDataSource...

z353631531的专栏 128

一段报表的代码

         //File reportFile = new File(application.getRealPath("/reports/WebappReport.jasper"));        JasperCompileManager.compileReportToFile(application.getRealPath("/reports/user.jrxml"));      

2117

spring mvc整合ireport终极解结方案，解决HTML图片不显示的问题

spring mvc整合ireport终极解结方案，解决HTML图片不显示的问题

wqsmd1的专栏 3613

java jasper 生成xlsx_关于Java：Jasper和.xlsx的内容消息不可读

我有以下代码将xlsx导出到流。 它可以工作，并且我得到了xlsx文件，但是它说excel在" ..."中发现了不可读的内容，并询问我是否要恢复工作簿的内容。 这样做时，可以根据需要在正确的位置获取带有正确数据的xlsx文件。 如何避免或抑制此错误？try {ServletOutputStream servletOutputStream = resp.getOutputStream();Jaspe...

weixin_39914243的博客 220

JasperReports报表数据源—JDBC、JavaBeans、TableModel、XML、CSV

1.JDBC数据源         这里将使用JDBC数据源创建一个简单的数据库报表，使用的是MySQL数据库。 /** * * @author 源神 * 注明：省略了import引入包 */ public class JDBCDataSource { /* * 取得mysql数据库连接 * @return */ public stat

周源的专栏 3295

JasperReports

JasperReports是一个开源的 Java 报表工具库，广泛用于生成动态、可打印的文档，如 PDF、Excel、HTML、Word 等格式的报表。它由Jaspersoft开发，是目前最流行的 Java 报表工具之一。 JasperReports 是一个功能强大、灵活性高的 Java 报表工具，适用于各种报表生成需求。无论是简单的表格报表，还是复杂的图表报表，JasperReports都能胜任。通过JasperSoft Studio 的可视化设计工具，开发人员可以快速创建和管理报表模板，能极大提高开发效

weixin_41924879的博客 1268

JasperReports数据源配置全攻略：XML、JSON与数据库连接实战

JasperReports作为一款强大的Java报表库，其数据源配置是生成专业报表的核心环节。本文将详细介绍XML、JSON和数据库三种主流数据源的配置方法，帮助新手快速掌握报表数据接入技巧。 ## 一、认识JasperReports数据源架构 JasperReports支持多种数据源类型，从简单的文件型数据到复杂的数据库连接，满足不同场景需求。项目中的数据源配置主要通过JRXML模板文件实现

gitblog_00061的博客 368

SpringBoot集成JasperReports实现PDF、HTML、XML的一键生成

JasperReports 是一个基于 Java 的开源报表工具，支持多种输出格式（如 PDF、HTML、XML 等），广泛应用于 Java 开发中生成动态报表‌。本文将完整演示如何在 Spring Boot 项目中整合 JasperReports，从环境配置、模板设计到接口开发，逐步实现用户数据报表的导出。

2501_94114815的博客 498

JasperReports使用指南(一) JasperReports简介

Jasperreports是一个灵活，功能强大的开源报表产生工具，可以以PDF, HTML或XML等多种形式产生报表，并有希望支持CSV, XLS, RTF等格式报表。该引擎由java编写，支持多种形式应用程序产生动态报表，如J2EE,网络报表等。其主要目的是产生页面导向、方便打印的报表文档。Jasperreport是按照一个预定义的xml文档来组织报表的数据，这些数据来源多样，包

redbeans的专栏 2130

JasperReports学习日志

JasperReports学习日志：1．              报表数据源A.     数组：java.lang.ArrayB.      集合：CollectionC.     自定义数据源：必须实现“net.sf.jasperreports.engine.JRDataSource.JRDataSource”接口。D.     自定义数据表格：javax.swing.ta

DJ(Delphi/JAVA)_fans的专栏 2089
上一篇： 如何在JasperReports中使用hibernate的查询?
下一篇： 如何在JasperReports中使用CSV文件作为数据源?
点赞 0
评论 2
书签 书签 1
redbeans
redbeans
博客等级 码龄25年 3粉丝 29原创
+ 关注 专栏目录 订阅专栏
评论 2
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值