django导出pdf

时间: 2023-09-19 21:05:01 浏览: 43
你可以使用 Python 的第三方库 `reportlab` 来生成 PDF 文件,并通过 Django 将其导出。以下是一个简单的示例: 安装 reportlab: ``` pip install reportlab ``` 示例代码: ```python from reportlab.pdfgen import canvas from django.http import HttpResponse def generate_pdf(request): # 创建 PDF 对象 response = HttpResponse(content_type='application/pdf') response['Content-Disposition'] = 'attachment; filename="example.pdf"' pdf = canvas.Canvas(response) # 添加内容到 PDF pdf.drawString(100, 750, "Hello world.") # 结束 PDF pdf.showPage() pdf.save() return response ``` 这个视图函数会生成一个名为 "example.pdf" 的 PDF 文件,并将其作为附件导出到浏览器。你可以在 `drawString` 方法中添加更多的内容来自定义你的 PDF 文件。
相关问题

django admin pdf导出

你可以使用第三方库`reportlab`和`django-easy-pdf`来实现Django Admin中的PDF导出。具体步骤如下: 1. 安装依赖库: ``` pip install reportlab django-easy-pdf ``` 2. 在settings.py中添加以下设置: ```python INSTALLED_APPS = [ # ... 'easy_pdf', ] # Django Easy PDF settings # 存储导出的PDF文件的目录 PDF_ROOT = '/tmp/' # PDF文件的命名方式 PDF_FILENAME = 'report.pdf' # 是否显示debug信息 PDF_DEBUG = False # 是否使用wkhtmltopdf而不是reportlab来生成PDF PDF_USE_CELERY = False PDF_INCLUDE_URLS = False ``` 3. 创建一个PDF View: ```python from django.http import HttpResponse from django.template.loader import get_template from django.views import View from xhtml2pdf import pisa class PDFView(View): def get(self, request): template = get_template('my_template.html') context = { # 上下文数据 } html = template.render(context) pdf = self.render_pdf(html) response = HttpResponse(pdf, content_type='application/pdf') response['Content-Disposition'] = 'attachment; filename="report.pdf"' return response def render_pdf(self, html): pdf_file = open(PDF_ROOT + PDF_FILENAME, 'w+b') pisa.CreatePDF(html.encode('utf-8'), pdf_file) pdf_file.seek(0) pdf = pdf_file.read() pdf_file.close() return pdf ``` 4. 创建一个Admin Action,用于触发PDF导出: ```python from django.contrib import admin from django.http import HttpResponse from django.template.loader import get_template from xhtml2pdf import pisa class ExportPDFAdminAction(admin.Action): # action名称 name = 'export_pdf' # action描述 description = 'Export selected objects as PDF' def export_pdf(self, request, queryset): template = get_template('my_template.html') context = { # 上下文数据 } html = template.render(context) pdf = self.render_pdf(html) response = HttpResponse(pdf, content_type='application/pdf') response['Content-Disposition'] = 'attachment; filename="report.pdf"' return response export_pdf.short_description = 'Export selected objects as PDF' def render_pdf(self, html): pdf_file = open(PDF_ROOT + PDF_FILENAME, 'w+b') pisa.CreatePDF(html.encode('utf-8'), pdf_file) pdf_file.seek(0) pdf = pdf_file.read() pdf_file.close() return pdf ``` 5. 在Admin中注册该Action: ```python class MyModelAdmin(admin.ModelAdmin): actions = [ExportPDFAdminAction] admin.site.register(MyModel, MyModelAdmin) ``` 这样,你就可以在MyModel的Admin页面中,选择要导出的对象,点击"Export selected objects as PDF"按钮,即可将所选对象导出为PDF文件。

django将网页导出为pdf

可以使用第三方库weasyprint将Django网页导出为PDF文件。 以下是一些实现步骤: 1. 安装weasyprint库 可以使用pip进行安装: ``` pip install WeasyPrint ``` 2. 在Django视图中编写导出PDF的代码 ```python from django.http import HttpResponse from django.template.loader import get_template from weasyprint import HTML def export_pdf(request): # 获取需要导出为PDF的网页模板 template = get_template('pdf_template.html') context = { # 上下文数据 } # 渲染模板 html = template.render(context) # 将HTML转换为PDF pdf_file = HTML(string=html).write_pdf() # 返回PDF文件 response = HttpResponse(pdf_file, content_type='application/pdf') response['Content-Disposition'] = 'attachment; filename="exported_file.pdf"' return response ``` 3. 创建PDF导出的网页模板 可以使用Django的模板语言创建需要导出为PDF的网页模板,例如: ```html <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>PDF Export</title> <style> /* 样式 */ </style> </head> <body> <h1>PDF Export</h1> <p>Some content here</p> <!-- 其他内容 --> </body> </html> ``` 4. 将导出PDF的链接添加到Django的URL配置中 ```python from django.urls import path from .views import export_pdf urlpatterns = [ # 其他URL配置 path('pdf-export/', export_pdf, name='pdf_export'), ] ``` 现在,当用户访问`/pdf-export/`链接时,将会导出当前网页为PDF文件。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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