easyexcel导入简单封装

文章目录

1 场景
2 版本
3 maven依赖
4 代码
- 4.1 数据处理器接口
- 4.2 工具类
5 使用
- 5.1 测试代码
- 5.2 输出内容

1 场景

本文主要对EasyExcel的功能进行简单封装，实现我们在读取excel中的简单操作。
实现以下功能，能满足大多数情况下的Excel文件读取（03版本、07版本+大数据量导入）：

（1）获取列索引对应表头（第一行为表头），获取表头主要用于判断
（2）以字符串的形式获取单元格内容，形式为（列号，单元格内容）

2 版本

EasyExcel：2.2.7

3 maven依赖

<dependency><groupId>com.alibaba</groupId><artifactId>easyexcel</artifactId><version>2.2.7</version>
</dependency>

4 代码

4.1 数据处理器接口

读取每xxx条(默认1000条)数据，调用一次数据处理接口

package com.sa.example.easyexcel.util;import java.util.List;
import java.util.Map;/*** 数据处理器*/
public interface BaseProcessor {/*** 回调方法* @param list*/void invoke(List<Map<Integer,String>> list);
}

4.2 工具类

（1）工具类方法说明如下：

读取excel表头

// 读取前多少条的表头（第一行数据），封装到List<String>中返回
public static List<String> getExcelHead(InputStream inputStream, Integer headSize);
// 获取所有有内容的表头数据
public static List<String> getExcelHead(InputStream inputStream);

读取excel数据

// 读取1000条数据后，调用一次数据处理器BaseProcessor
public static long readData(InputStream inputStream, BaseProcessor baseProcessor);
// 读取指定条数据batchSize，调用一次数据处理器BaseProcessor
public static long readData(InputStream inputStream, BaseProcessor baseProcessor, final Integer batchSize);

（2）完整工具类代码如下：

package com.sa.example.easyexcel.util;import com.alibaba.excel.EasyExcel;
import com.alibaba.excel.context.AnalysisContext;
import com.alibaba.excel.event.AnalysisEventListener;
import org.apache.commons.collections4.CollectionUtils;
import org.apache.commons.collections4.MapUtils;import java.io.InputStream;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicBoolean;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;/*** Excel工具类*/
public class ExcelUtil {/*** 行号索引*/public static final Integer ROW_NUMBER_INDEX = -1;private ExcelUtil() {}/*** 读取Excel表头* @param inputStream 输入流* @param headSize    excel表头个数（指定返回的个数）* @return*/public static List<String> getExcelHead(InputStream inputStream, Integer headSize) {List<String> excelHeadList = getExcelHead(inputStream);if (headSize != null && headSize > 0 && CollectionUtils.isNotEmpty(excelHeadList) && excelHeadList.size() >= headSize) {return excelHeadList.subList(0, headSize);}return excelHeadList;}/*** 读取Excel表头* @param inputStream 输入流* @return excel表头*/public static List<String> getExcelHead(InputStream inputStream) {// 表头名称列表final List<String> headList = new ArrayList<>();//继续执行标志final AtomicBoolean execFlag = new AtomicBoolean(true);EasyExcel.read(inputStream, new AnalysisEventListener<Map<Integer, String>>() {@Overridepublic void invokeHeadMap(Map<Integer, String> headMap, AnalysisContext context) {if (MapUtils.isNotEmpty(headMap)) {for (Map.Entry<Integer, String> entry : headMap.entrySet()) {headList.add(entry.getValue());}}// 终止读取execFlag.set(false);}@Overridepublic void invoke(Map<Integer, String> data, AnalysisContext context) {// Do nothing}@Overridepublic void doAfterAllAnalysed(AnalysisContext context) {// Do nothing}@Overridepublic boolean hasNext(AnalysisContext context) {return execFlag.get();}}).sheet().doRead();return headList;}/*** 读取数据 （默认1000）* @param inputStream 文件流* @param baseProcessor 自定义处理器* @return 读取数据总数量*/public static long readData(InputStream inputStream, BaseProcessor baseProcessor) {return readData(inputStream, baseProcessor, 1000);}/*** 读取数据* @param inputStream   文件流* @param baseProcessor 处理器* @param batchSize     单批次处理数量* @return 读取数据总数量*/public static long readData(InputStream inputStream, BaseProcessor baseProcessor, final Integer batchSize) {// 数据行数final AtomicLong dataCount = new AtomicLong(0L);EasyExcel.read(inputStream, new AnalysisEventListener<Map<Integer, String>>() {/*** 缓存集合*/private List<Map<Integer, String>> list = new ArrayList<>(batchSize);/*** 当前行号*/private Integer lineNumber = 1;@Overridepublic void invoke(Map<Integer, String> data, AnalysisContext context) {lineNumber++;// 记录总行数dataCount.addAndGet(1);if (list.size() >= batchSize) {// 批量执行任务if (baseProcessor != null) {baseProcessor.invoke(list);}// 清除缓存list.clear();} else {// 记录行号data.put(ROW_NUMBER_INDEX, String.valueOf(lineNumber));// 写入缓存表list.add(data);}}@Overridepublic void doAfterAllAnalysed(AnalysisContext context) {if (baseProcessor != null) {baseProcessor.invoke(list);}}}).sheet().doRead();return dataCount.get();}}

5 使用

使用到的excel文件《电话区域表.xlsx》如下：

5.1 测试代码

这里设定，每读取6条记录，执行一次数据处理。

// 声明要读取的文件
File file = new File("D:\\电话区域表.xlsx");// ==========【一、读取表头】==========
final List<String> headList = new ArrayList<>();
try (InputStream inputStream = new FileInputStream(file)) {headList.addAll(ExcelUtil.getExcelHead(inputStream));System.out.println("获取表头：" + headList + "\n");
} catch (Exception e) {e.printStackTrace();
}// ==========【二、读取文件内容】==========
try (InputStream inputStream = new FileInputStream(file)) {long readDataCount = ExcelUtil.readData(inputStream, list -> {System.out.println("----------开始调用数据处理----------");// 持久化存储List<Map<String, Object>> dbDataMapList = new ArrayList<>();int headSize = headList.size();for (Map<Integer, String> dataMap : list) {Map<String, Object> dbDataMap = new HashMap<>(headSize + 1);// 行号dbDataMap.put("行号", Integer.valueOf(dataMap.get(ExcelUtil.ROW_NUMBER_INDEX)));// 导入数据for (int i = 0; i < headSize; i++) {dbDataMap.put(headList.get(i), dataMap.get(i));}System.out.println("获取数据：" + dbDataMap);}}, 6);System.out.println("\n----------读取数据总数量：" + readDataCount + "----------");
} catch (Exception e) {e.printStackTrace();
}

5.2 输出内容

获取表头：[前缀号段, 手机所在省份, 手机所在城市, 服务商]----------开始调用数据处理----------
获取数据：{前缀号段=1300000, 手机所在城市=济南, 行号=2, 手机所在省份=山东, 服务商=中国联通}
获取数据：{前缀号段=1300001, 手机所在城市=常州, 行号=3, 手机所在省份=江苏, 服务商=中国联通}
获取数据：{前缀号段=1300002, 手机所在城市=巢湖, 行号=4, 手机所在省份=安徽, 服务商=中国联通}
获取数据：{前缀号段=1300003, 手机所在城市=宜宾, 行号=5, 手机所在省份=四川, 服务商=中国联通}
获取数据：{前缀号段=1300004, 手机所在城市=自贡, 行号=6, 手机所在省份=四川, 服务商=中国联通}
获取数据：{前缀号段=1300005, 手机所在城市=西安, 行号=7, 手机所在省份=陕西, 服务商=中国联通}
----------开始调用数据处理----------
获取数据：{前缀号段=1300007, 手机所在城市=西安, 行号=9, 手机所在省份=陕西, 服务商=中国联通}
获取数据：{前缀号段=1300008, 手机所在城市=武汉, 行号=10, 手机所在省份=湖北, 服务商=中国联通}
获取数据：{前缀号段=1300009, 手机所在城市=西安, 行号=11, 手机所在省份=陕西, 服务商=中国联通}----------读取数据总数量：10----------

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