Super CSV是讀取/解析，驗(yàn)證和映射CSV文件到POJO的絕佳選擇！

我們(Super CSV團(tuán)隊(duì))剛剛發(fā)布了一個(gè)新版本(您可以從SourceForge或Maven下載它)。

讀取CSV文件

以下示例使用read()(我們剛剛發(fā)布的新閱讀器，使用Dozer進(jìn)行具有深度映射和基于索引的映射支持的Bean映射)-該示例基于我們網(wǎng)站上的示例。 如果不需要推土機(jī)功能(或者只需要簡(jiǎn)單的獨(dú)立依賴項(xiàng))，則可以改用null(請(qǐng)參見此代碼示例)。

CSV文件示例

這是一個(gè)示例CSV文件，代表對(duì)調(diào)查的答復(fù)。 它有一個(gè)標(biāo)題和3行數(shù)據(jù)，所有行都有8列。

age,consentGiven,questionNo1,answer1,questionNo2,answer2,questionNo3,answer3

18,Y,1,Twelve,2,Albert Einstein,3,Big Bang Theory

,Y,1,Thirteen,2,Nikola Tesla,3,Stargate

42,N,1,,2,Carl Sagan,3,Star Wars

定義從CSV到POJO的映射

CSV的每一行都將被讀入SurveyResponse類，每個(gè)類都有一個(gè)“答案列表”。 為了使映射起作用，您的類應(yīng)該是有效的Javabeans(即具有默認(rèn)的no-arg構(gòu)造函數(shù)，并為每個(gè)字段定義了getter / setter)。

在Super CSV中，您可以使用簡(jiǎn)單的String數(shù)組定義映射-數(shù)組的每個(gè)元素都對(duì)應(yīng)于CSV文件中的一列。

使用read()您可以使用：

簡(jiǎn)單字段映射(例如read())

深度映射(例如read())

索引映射(例如read()-數(shù)組或集合的從零開始的索引)

深度+索引映射(例如read())

以下是此示例的字段映射-它使用了這些的組合：

private static final String[] FIELD_MAPPING = new String[] {

"age", // simple field mapping (like for CsvBeanReader)

"consentGiven", // as above

"answers[0].questionNo", // indexed (first element) + deep mapping

"answers[0].answer",

"answers[1].questionNo", // indexed (second element) + deep mapping

"answers[1].answer",

"answers[2].questionNo",

"answers[2].answer" };

轉(zhuǎn)換和驗(yàn)證

超級(jí)CSV具有有用的單元處理器庫(kù)，可用于將字符串從CSV文件轉(zhuǎn)換為其他數(shù)據(jù)類型(例如，日期，整數(shù))，或進(jìn)行約束驗(yàn)證(例如，強(qiáng)制/可選，正則表達(dá)式匹配，范圍檢查) 。

使用單元處理器是完全可選的-沒(méi)有它們，CSV的每一列都將是一個(gè)字符串，因此每個(gè)字段也必須是一個(gè)字符串。

以下是該示例的單元處理器配置。 與字段映射一樣，數(shù)組中的每個(gè)元素都代表一個(gè)CSV列。 它演示了單元處理器如何將CSV數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為您字段的數(shù)據(jù)類型，以及如何將它們鏈接在一起。

final CellProcessor[] processors = new CellProcessor[] {

new Optional(new ParseInt()), // age

new ParseBool(), // consent

new ParseInt(), // questionNo 1

new Optional(), // answer 1

new ParseInt(), // questionNo 2

new Optional(), // answer 2

new ParseInt(), // questionNo 3

new Optional() // answer 3

};

閱讀

使用Super CSV進(jìn)行讀取非常靈活：您可以提供自己的read()(以便您可以從文件，類路徑，zip文件等中讀取內(nèi)容)，并且可以通過(guò)首選項(xiàng)配置定界符和引號(hào)字符(其中有很多 滿足大多數(shù)用途的預(yù)定義配置)。

下面的代碼是不言自明的。

創(chuàng)建閱讀器(帶有read()和首選項(xiàng))

(可選)閱讀標(biāo)題

配置bean映射

繼續(xù)撥打read()，直到得到null(文件末尾)

關(guān)閉閱讀器

碼：

ICsvDozerBeanReader beanReader = null;

try {

beanReader = new CsvDozerBeanReader(new FileReader(CSV_FILENAME),

CsvPreference.STANDARD_PREFERENCE);

beanReader.getHeader(true); // ignore the header

beanReader.configureBeanMapping(SurveyResponse.class, FIELD_MAPPING);

SurveyResponse surveyResponse;

while( (surveyResponse =

beanReader.read(SurveyResponse.class, processors)) != null ) {

System.out.println(

String.format("lineNo=%s, rowNo=%s, surveyResponse=%s",

beanReader.getLineNumber(), beanReader.getRowNumber(),

surveyResponse));

}

} finally {

if( beanReader != null ) {

beanReader.close();

}

}

輸出：

lineNo=2, rowNo=2, surveyResponse=SurveyResponse [age=18, consentGiven=true, answers=[Answer [questionNo=1, answer=Twelve], Answer [questionNo=2, answer=Albert Einstein], Answer [questionNo=3, answer=Big Bang Theory]]]

lineNo=3, rowNo=3, surveyResponse=SurveyResponse [age=null, consentGiven=true, answers=[Answer [questionNo=1, answer=Thirteen], Answer [questionNo=2, answer=Nikola Tesla], Answer [questionNo=3, answer=Stargate]]]

lineNo=4, rowNo=4, surveyResponse=SurveyResponse [age=42, consentGiven=false, answers=[Answer [questionNo=1, answer=null], Answer [questionNo=2, answer=Carl Sagan], Answer [questionNo=3, answer=Star Wars]]]

更多信息

您可以在網(wǎng)站上找到更多信息！

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的java读取csv合适文件_解析-您可以推荐一个Java库来读取（并可能写入）CSV文件吗？...的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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