Экспорт NatTable с помощью предоставленной команды экспорта работает нормально, однако, когда таблица заполнена большими объемами данных, экспорт займет невероятно много времени, иногда даже не происходит, если объем данных слишком велик. Есть ли другой способ экспортировать данные в простой CSV-файл или что-то в этом роде, который не увязнет?
Есть ли более быстрый способ экспортировать NatTable, чем ExportCommand?
25.10.2016
Ответы:
1
Каким экспортером пользуетесь? По умолчанию в ядре создается формат xml. Тот, что в расширении POI, использует Apache POI. И был экспортер csv, внесенный в ядро, которое еще не выпущено, но доступно в сборках SNAPSHOT.
Если их всех недостаточно, вы даже можете реализовать свой собственный экспортер и зарегистрировать его через ConfigRegistry.
26.10.2016
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..