MiniExcel 1.41.1版本发布:新增工作表尺寸功能与多项修复
2025-06-16 02:30:04作者:柯茵沙
项目简介
MiniExcel是一个轻量级的.NET Excel处理库,专注于高性能、低内存消耗的Excel文件读写操作。相比传统的Excel操作库,MiniExcel以其简洁的API设计和卓越的性能表现赢得了众多开发者的青睐。它特别适合处理大数据量的Excel文件,同时保持较低的内存占用。
版本亮点
新增工作表尺寸功能
在1.41.1版本中,MiniExcel引入了一个重要的新特性——工作表尺寸功能。这项功能允许开发者精确控制Excel工作表的维度,包括行数和列数。通过sheetDimensions参数,开发者可以:
- 限制工作表的最大行数和列数,防止数据溢出
- 预定义工作表大小,优化内存分配
- 确保生成的Excel文件符合特定的格式要求
这项改进特别适合需要生成标准化报表的场景,开发者不再需要额外的代码来检查或限制数据范围。
重要Bug修复
模板保存时的值重复问题修复
在之前的版本中,使用模板保存功能时会出现意外的值重复问题,即每一行都会复制相同的值。1.41.1版本彻底修复了这个问题,确保了:
- 使用模板保存时数据能正确对应到指定单元格
- 每行数据保持独立性,不会出现意外的值复制
- 模板功能在各种复杂场景下的稳定性
超过Z列的模板保存问题
对于列数超过Z(即超过26列)的模板,在1.39.0之后的版本中SaveAsByTemplate功能无法正常工作。新版本修复了这个问题,使得:
- 大列数模板能够正常使用
- 列索引计算逻辑更加健壮
- AA、AB等扩展列标识符得到正确识别
样式文件重复ID冲突
修复了Excel样式文件(style.xml)中numFmtId重复导致的系统错误。这个问题的修复意味着:
- 生成的Excel文件更加规范
- 避免了"An item with the same key has already been added"的错误
- 样式定义更加准确,不会出现意外的格式覆盖
技术价值
1.41.1版本的发布进一步巩固了MiniExcel作为高效Excel处理库的地位。新增的工作表尺寸功能为开发者提供了更精细的控制能力,而多项关键Bug的修复则提升了库的稳定性和可靠性。
对于需要处理复杂Excel文件的开发者来说,这些改进意味着:
- 更少的边界情况需要处理
- 更稳定的模板功能
- 更规范的输出文件
- 更高的开发效率
MiniExcel持续保持着对开发者友好、性能优异的特性,是.NET生态中处理Excel文件的优秀选择。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
184
197
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
480
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
276
97
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.44 K
暂无简介
Dart
624
140
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
648
265
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
157
210