java解析excel数据,将excel数据转换为实体类,存入数据库

时间:2024-01-22 15:31:15

   前一段时间写了一个功能,从数据库中抽取出来的字段,写入到excel文件里:java使用poi把从数据库中取出的数据写入excel

   最近实现了一个相反的功能,前台传一个excel文件,在后台解析该excel文件的数据,转换为javaBean后存入到数据库中,个人觉得实用性挺好,但是功能的可扩展性仍然需要加强,下面就是基于poi解析excel表格中的数据,转换为javaBean的思路过程;

  实际上要生成的javaBean有100多个字段,为了便于理解,新建一个字段较少的Employee类:(要生成get和set方法)

public class Employee {
    private String emplId;
    private String emplName;
    private String emplSex;
    private String departId;
    private String position;
    private Date birthDay;
    private BigDecimal emplSalary;
    private Date inductionDate;

@Override
public String toString() {
return "Employee{" +
"emplId=\'" + emplId + \'\\'\' +
", emplName=\'" + emplName + \'\\'\' +
", emplSex=\'" + emplSex + \'\\'\' +
", departId=\'" + departId + \'\\'\' +
", position=\'" + position + \'\\'\' +
", birthDay=" + birthDay +
", emplSalary=" + emplSalary +
", inductionDate=" + inductionDate +
\'}\';
}

 

    先建成一个excel文件的模板文件,这个功能的局限性也在于此,需要在模板文件的基础上编辑要插入数据库的数据:excel文件包含两个sheet,员工基本信息和系统字段

    其中的性别和部门id是以code的形式存入数据库中的,在这里通过数据校验的形式限定输入内容。

    

1.0:员工基本信息sheet

1.1:系统字段sheet

  

 
   excel文件准备好后,准备数据,基于poi生成javaBean,代码部分:
public static List<Employee> excel2Bean(String filePath) throws IOException, ParseException {
        File file = new File(filePath);
        List<Employee> beanLists = new ArrayList<>();
        if (!file.exists() || !file.isFile()) {
            logger.info("excel转bean:文件不存在");
            return null;
        }
        FileInputStream fis = new FileInputStream(file);
        XSSFWorkbook wb = new XSSFWorkbook(fis);
        //获取数据sheet
        XSSFSheet dataSheet = wb.getSheetAt(0);

        //获取excel文件中隐藏的驼峰字段名
        ArrayList<String> beanKey = new ArrayList<>();
        //获取属性名row
        Row titleRow = dataSheet.getRow(0);

        for (int i = 0; i < titleRow.getLastCellNum(); i++) {
            beanKey.add(titleRow.getCell(i).getStringCellValue());
        }

        for (int i = 2; i < dataSheet.getPhysicalNumberOfRows(); i++) {
            //获取每一行的数据
            Row dataRow = dataSheet.getRow(i);
            //包含bean属性名和value的json
            JSONObject beanJson = new JSONObject();

            //读取到数据没有数据的时候,结束读取
            if (dataRow == null) {
                break;
            }
            for (int j = 0; j < beanKey.size(); j++) {
                //将属性名和数据放在json里
                beanJson.put(beanKey.get(j), dataRow.getCell(j).getStringCellValue());

            }
            //excel中的状态码和对应的字段进行解析 SEX_M:男转为SEX_M
            //修改对应字段的属性,比如2018/12/25修改为date型数据
            beanJson = reInitBeanJson(beanJson);
            Employee employee = new Employee();
            //转换为对应的实体类
            employee = beanJson.toJavaObject(Employee.class);
            logger.info("当前员工信息:"+employee.toString());
            beanLists.add(employee);

        }
        logger.info("转换后的beanList:"+beanLists.toString());
        return beanLists;
    }

  解析excel文件中的状态码,转换javaBean中非String类型的数据:

 /**
     * 将从excel中读取到的数据取出状态码,转换不同类型的数据
     * @param beanJson 需要转换字段信息的json
     * @return   返回转换后的json
     * @throws ParseException  string型数据转为其他类型数据错误
     */
    private static JSONObject reInitBeanJson(JSONObject beanJson) throws ParseException {
        SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy/MM/dd");
        //截取value里面的状态值
        String emplSex = StringUtils.isEmpty(beanJson.getString("emplSex"))?null:subField(beanJson.getString("emplSex"));
        beanJson.put("emplSex",emplSex);
        String departId = StringUtils.isEmpty(beanJson.getString("departId"))?null:subField(beanJson.getString("departId"));
        beanJson.put("departId",departId);
        //转换非string类型数据
        Date birthDay = StringUtils.isEmpty(beanJson.getString("birthDay"))?null:sdf.parse(beanJson.getString("birthDay"));
        beanJson.put("birthDay",birthDay);

        Date inductionDate = StringUtils.isEmpty(beanJson.getString("inductionDate"))?null:sdf.parse(beanJson.getString("inductionDate"));
        beanJson.put("inductionDate",inductionDate);
        BigDecimal emplSalary = StringUtils.isEmpty(beanJson.getString("emplSalary"))?null:BigDecimal.valueOf(Double.parseDouble(beanJson.getString("emplSalary")));
        beanJson.put("emplSalary",emplSalary);
        return beanJson;

    }

    上个方法中调用的截取状态码的subField(String filed)方法:

 private static String subField(String field) {
        String fieldCode = null;
        if (!StringUtils.isEmpty(field)) {
            String[] strArr = field.split(":");
            fieldCode = strArr[0];
        }
        return fieldCode;
    }

  代码部分结束了,看一下执行结果:

1.2:需要解析的excel数据

 

1.3:执行结果log输出

  总结

  1.  这个工具类扩展性不是很高,如果下次使用者想批次增加一批student表中的数据,需要再写一个方法。解决方法可以使用泛型类作为参数,但是同时对excel的数据输入更加严格,比如代码和状态值不能让使用者选择,例如:部门id不能使用 00002:财务部 的形式,
  2. 方法里使用的json可以用map代替,这里使用了fastJson,里面封装了toJavaObject(Class<T> clazz)的方法,可以直接转换为javaBean;
  3. excel文件没有限定所有的单元格为文本格式,可以使用以下的代码对每个cell里的数据进行解析:
         Cell cell = dataRow.getCell(j);
                  
                             String  value = "";
                    switch (cell.getCellTypeEnum()) {
                        case NUMERIC: // 数字
    
                            value = String.valueOf(cell.getNumericCellValue());
                            break;
                        case STRING: // 字符串
                            value = cell.getStringCellValue();
                            break;
                        case BOOLEAN: // Boolean
                            value = cell.getBooleanCellValue() + "";
                            break;
                        case FORMULA: // 公式
                            value = cell.getCellFormula() + "";
                            break;
                        case BLANK: // 空值
                            value = "";
                            break;
                        case ERROR: // 故障
                            value = "";
                            break;
                        default:
                            value = "";
                            break;
                    }
                    beanJson.put(beanKey.get(j), value);

   以上是java基于poi解析excel文件转为对应的javaBean的过程,记录一下,生产环境中的数据复杂度远比employee高得多,要根据情况调整模板,增改代码里的小细节,让程序使用起来的友善度比较高。