itext pdf css 失效
时间: 2023-09-28 20:10:36 浏览: 203
iText 是一个 Java 库，用于创建和操作 PDF 文件。它不会应用 CSS 样式，因为 PDF 文件不支持 CSS。相反，它使用其他方式来格式化文本和其他元素，例如使用字体、颜色和对齐方式。
如果您想要在 PDF 文件中应用类似于 CSS 的样式，可以考虑使用 HTML-To-PDF 转换器，例如 Flying Saucer 或 wkhtmltopdf。这些工具可以将 HTML 文件转换为 PDF 文件，并支持 CSS 样式。
相关问题
itextpdf css不生效
如果在使用 iTextPDF 时 CSS 样式未生效，可能有以下几个原因：
1. CSS 样式表路径不正确：请确保 CSS 样式表路径正确，可以使用绝对路径或相对路径。
2. CSS 样式表中的选择器与 HTML 标签不匹配：请确保 CSS 样式表中的选择器与 HTML 标签匹配。
3. CSS 样式表中的属性名或属性值不正确：请确保 CSS 样式表中的属性名或属性值正确，可以通过在线 CSS 校验工具检查 CSS 语法是否正确。
4. iTextPDF版本过低：请确保您正在使用的 iTextPDF 版本是最新的，老版本可能不支持某些 CSS 属性。
5. iTextPDF 不支持某些 CSS 属性：请查看 iTextPDF 文档，了解其是否支持您使用的 CSS 属性。
itextpdf支持css3么
itextpdf是一个功能强大的Java库，用于创建和操作PDF文件。它支持一些CSS样式，但不完全支持CSS3。具体来说，itextpdf支持基本的CSS样式，如字体、颜色、背景、边框等。然而，一些高级的CSS3样式，如动画、渐变、阴影等，itextpdf并不支持。
如果你想在使用itextpdf转换HTML到PDF时应用CSS样式，你可以使用`XMLWorkerHelper`类的`parseXHtml`方法，并将CSS样式文件作为参数传递给它。下面是一个示例代码：
```java
String html = "<html><body><h1>Hello, World!</h1></body></html>";
String css = "h1 { color: red; }";
ByteArrayOutputStream outputStream = new ByteArrayOutputStream();
Document document = new Document();
PdfWriter writer = PdfWriter.getInstance(document, outputStream);
document.open();
CSSResolver cssResolver = new StyleAttrCSSResolver();
CssFile cssFile = XMLWorkerHelper.getCSS(new ByteArrayInputStream(css.getBytes()));
cssResolver.addCss(cssFile);
HtmlPipelineContext htmlContext = new HtmlPipelineContext(null);
htmlContext.setTagFactory(Tags.getHtmlTagProcessorFactory());
PdfWriterPipeline pdfPipeline = new PdfWriterPipeline(document, writer);
HtmlPipeline htmlPipeline = new HtmlPipeline(htmlContext, pdfPipeline);
CssResolverPipeline cssPipeline = new CssResolverPipeline(cssResolver, htmlPipeline);
XMLWorker worker = new XMLWorker(cssPipeline, true);
XMLParser parser = new XMLParser(worker);
parser.parse(new ByteArrayInputStream(html.getBytes()));
document.close();
byte[] pdfBytes = outputStream.toByteArray();
```
上述代码将会将一个带有红色标题的HTML转换为PDF。你可以根据需要修改CSS样式和HTML内容。
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知识点详细说明：
1. JDK（Java Development Kit）：JDK是进行Java编程和开发时所必需的一组工具集合。它包含了Java运行时环境（JRE）、编译器（javac）、调试器以及其他工具，如Java文档生成器（javadoc）和打包工具（jar）。JDK允许开发者创建Java应用程序、小程序以及可以部署在任何平台上的Java组件。
2. Java SE（Java Platform, Standard Edition）：Java SE是Java平台的标准版本，它定义了Java编程语言的核心功能和库。Java SE是构建Java EE（企业版）和Java ME（微型版）的基础。Java SE提供了多种Java类库和API，包括集合框架、Java虚拟机（JVM）、网络编程、多线程、IO、数据库连接（JDBC）等。
3. 免安装版：通常情况下，JDK需要进行安装才能使用。但免安装版JDK仅需要解压缩到磁盘上的某个目录，不需要进行安装程序中的任何步骤。用户只需要配置好环境变量（主要是PATH、JAVA_HOME等），就可以直接使用命令行工具来运行Java程序或编译代码。
4. 源码：在软件开发领域，源码指的是程序的原始代码，它是由程序员编写的可读文本，通常是高级编程语言如Java、C++等的代码。本压缩包附带的源码允许开发者阅读和研究Java类库是如何实现的，有助于深入理解Java语言的内部工作原理。源码对于学习、调试和扩展Java平台是非常有价值的资源。
5. 环境变量配置：环境变量是操作系统中用于控制程序执行环境的参数。在JDK中，常见的环境变量包括JAVA_HOME和PATH。JAVA_HOME是JDK安装目录的路径，配置此变量可以让操作系统识别到JDK的位置。PATH变量则用于指定系统命令查找的路径，将JDK的bin目录添加到PATH后，就可以在命令行中的任何目录下执行JDK中的命令，如javac和java。
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以下是一个简单的.ashx文件示例：
```csharp
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us
机器学习预测葡萄酒评分：二值化品尝笔记的应用
资源摘要信息:"wine_reviewer：使用机器学习基于二值化的品尝笔记来预测葡萄酒评论分数"
在当今这个信息爆炸的时代，机器学习技术已经被广泛地应用于各个领域，其中包括食品和饮料行业的质量评估。在本案例中，将探讨一个名为wine_reviewer的项目，该项目的目标是利用机器学习模型，基于二值化的品尝笔记数据来预测葡萄酒评论的分数。这个项目不仅对于葡萄酒爱好者具有极大的吸引力，同时也为数据分析和机器学习的研究人员提供了实践案例。
首先，要理解的关键词是“机器学习”。机器学习是人工智能的一个分支，它让计算机系统能够通过经验自动地改进性能，而无需人类进行明确的编程。在葡萄酒评分预测的场景中，机器学习算法将从大量的葡萄酒品尝笔记数据中学习，发现笔记与葡萄酒最终评分之间的相关性，并利用这种相关性对新的品尝笔记进行评分预测。
接下来是“二值化”处理。在机器学习中，数据预处理是一个重要的步骤，它直接影响模型的性能。二值化是指将数值型数据转换为二进制形式（0和1）的过程，这通常用于简化模型的计算复杂度，或者是数据分类问题中的一种技术。在葡萄酒品尝笔记的上下文中，二值化可能涉及将每种口感、香气和外观等属性的存在与否标记为1（存在）或0（不存在）。这种方法有利于将文本数据转换为机器学习模型可以处理的格式。
葡萄酒评论分数是葡萄酒评估的量化指标，通常由品酒师根据酒的品质、口感、香气、外观等进行评分。在这个项目中，葡萄酒的品尝笔记将被用作特征，而品酒师给出的分数则是目标变量，模型的任务是找出两者之间的关系，并对新的品尝笔记进行分数预测。
在机器学习中，通常会使用多种算法来构建预测模型，如线性回归、决策树、随机森林、梯度提升机等。在wine_reviewer项目中，可能会尝试多种算法，并通过交叉验证等技术来评估模型的性能，最终选择最适合这个任务的模型。
对于这个项目来说，数据集的质量和特征工程将直接影响模型的准确性和可靠性。在准备数据时，可能需要进行数据清洗、缺失值处理、文本规范化、特征选择等步骤。数据集中的标签（目标变量）即为葡萄酒的评分，而特征则来自于品酒师的品尝笔记。
项目还提到了“kaggle”和“R”，这两个都是数据分析和机器学习领域中常见的元素。Kaggle是一个全球性的数据科学竞赛平台，提供各种机器学习挑战和数据集，吸引了来自全球的数据科学家和机器学习专家。通过参与Kaggle竞赛，可以提升个人技能，并有机会接触到最新的机器学习技术和数据处理方法。R是一种用于统计计算和图形的编程语言和软件环境，它在统计分析、数据挖掘、机器学习等领域有广泛的应用。使用R语言可以帮助研究人员进行数据处理、统计分析和模型建立。
至于“压缩包子文件的文件名称列表”，这里可能存在误解或打字错误。通常，这类名称应该表示存储项目相关文件的压缩包，例如“wine_reviewer-master.zip”。这个压缩包可能包含了项目的源代码、数据集、文档和其它相关资源。在开始项目前，研究人员需要解压这个文件包，并且仔细阅读项目文档，以便了解项目的具体要求和数据格式。
总之，wine_reviewer项目是一个结合了机器学习、数据处理和葡萄酒品鉴的有趣尝试，它不仅展示了机器学习在实际生活中的应用潜力，也为研究者提供了丰富的学习资源和实践机会。通过这种跨领域的合作，可以为葡萄酒行业带来更客观、一致的评价标准，并帮助消费者做出更加明智的选择。
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