Excel写入

使用前务必查看使用说明，本程序能够批量下载Excel中的文件链接并自动命名写入Excel，解决了使用迅雷下载时文件名无法对应的问题，确保下载文件名与链接一一对应。

Python 的 JSON 字段解析配上 Excel 写入，简直是数据的黄金搭档。你要是经常和接口打交道，那肯定绕不开 JSON 格式，字段多、结构深，一不小心就得手动展开。嗯，用 Python 解析起来还挺顺的，配上openpyxl或者pandas，直接丢进 Excel，整套流程就顺溜。 JSON 字段的比较推荐用json.loads()来转字典，再用pandas.DataFrame一行行拆字段。碰到嵌套的，递归下就行，也不难。写 Excel 呢？df.to_excel()就能搞定，路径设置好，表头自动生成，连格式也能控制。 我试过的几个场景：比如从接口批量拉数据，每条记录一堆嵌套字段，用

利用ActiveX命令将data_n安全地写入现有Excel电子表格的指定range_n。输入必须成对出现，可以根据需要提供左上角单元格或右上角单元格地址。从最近的更新开始，函数可以验证数据块的大小是否正确，以避免可能的错误。这种灵活性使得write2excel功能成为处理大数据和错误检查的理想选择。

MATLAB 中的 write2excel 函数可将数据写入现有 Excel 文件的指定区域。

Matlab开发：SCP2XLssimulinkscopedatatowriteexcelxlsfile。利用Matlab开发，实现Simulink范围数据自动写入Excel XLS文件的功能。

JSON写入器用于将对象转换为JSON字符串

文件写入的操作流程，Hadoop 里做得还蛮有讲究的。 块式存储的思路，用得比较巧。HDFS 把文件切成一块块，128MB 一块，每块还会备份个两三份。写入时不是直接写磁盘，而是先从NameNode拿到块的位置，流式写入DataNode。嗯，效率还挺高。 数据是走管道式传输的，也就是你写入一块，它会串行传到多个DataNode上。这种设计虽然看着复杂点，但好处是副本同步得快，出问题也能迅速补上。 写数据的时候，client会先跟NameNode申块，再找出对应的DataNode，按顺序写。每写一段就确认一下。写失败？直接换块重写，逻辑得还算稳。 如果你搞分布式文件系统，Hadoop 的写入机制

将 stop 后的多挂计数修改为与当前计数不同的值。

Matlab脚本的创建方法如下：1. 打开Matlab，依次点击File->New->M-file；2. 在编辑窗口中输入程序内容；3. 点击File->Save，保存文件时使用.m作为文件扩展名。运行M文件的方法：1. 在命令窗口输入文件名；2. 在M文件窗口的Debug菜单中选择Run。

NTFS 硬盘的写入支持，一直是 Mac 用户绕不开的问题。Mounty 就挺好用，专门这个事儿。安装包是Mounty-2.4.dmg，双击就能装，简单得。 版本 2.4 的 Mounty，在稳定性和兼容性上做了不少优化。装上之后，你插 NTFS 的 U 盘或者移动硬盘，它会自动提示你启用写入支持。写个文件、拷贝点资料，不用再换电脑折腾。 Mounty 其实就是借助 Mac 的内置 NTFS 驱动，把它“激活”了一下。所以运行起来没什么额外负担，后台挂着也不占资源，平时都感觉不到它的存在，挺轻巧。 还有个好处是，不像 Paragon 那类的工具要付费，Mounty 是免费的，界面也够简洁，就一