项目实战--SpringBoot整合EasyExcel实现数据导入导出

news2024/11/23 16:53:15

SpringBoot整合EasyExcel实现数据导入导出

  • 一、前言
  • 二、实践
    • 2.1 实体类注解方式
    • 2.2 动态参数化导出导入

一、前言

在公司业务系统开发过程中,操作 Excel 实现数据的导入导出是个非常常见的需求。
最近公司的项目采用EasyPoi来实现的,但是在数据量大的情况下,EasyPoi 会占用内存大,性能不够好,严重的时候,还会出现内存异常的现象。

项目二期改造就换为性能更好的 Excel 导入导出工具:EasyExcel。
EasyExcel 的处理数据性能非常高,读取 75M (46W行25列) 的Excel,仅需使用 64M 内存,耗时 20s,极速模式还可以更快!

二、实践

在 SpringBoot 项目中集成 EasyExcel 依赖,pom.xml加入:

<!--EasyExcel相关依赖-->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>easyexcel</artifactId>
    <version>3.0.5</version>
</dependency>

EasyExcel 的导出导入支持两种方式进行处理:

  • 第一种是通过实体类注解方式来生成文件和反解析文件数据映射成对象
  • 第二种是通过动态参数化生成文件和反解析文件数据

2.1 实体类注解方式

创建UserEntity用户实体类,然后添加对应的注解字段即可:

public class UserWriteEntity {

    @ExcelProperty(value = "姓名")
    private String name;
    
    @ExcelProperty(value = "年龄")
    private int age;
    
    @DateTimeFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")
    @ExcelProperty(value = "操作时间")
    private Date time;
    
    //set、get...
}

使用 EasyExcel 提供的EasyExcel工具类,即可实现文件的导出:

public static void main(String[] args) throws FileNotFoundException {
    List<UserWriteEntity> dataList = new ArrayList<>();
    for (int i = 0; i < 10; i++) {
        UserWriteEntity userEntity = new UserWriteEntity();
        userEntity.setName("张三" + i);
        userEntity.setAge(20 + i);
        userEntity.setTime(new Date(System.currentTimeMillis() + i));
        dataList.add(userEntity);
    }
    //定义文件输出位置
    FileOutputStream outputStream = new FileOutputStream(new File("/Users/panzhi/Documents/easyexcel-export-user1.xlsx"));
    EasyExcel.write(outputStream, UserWriteEntity.class).sheet("用户信息").doWrite(dataList);
}

运行程序,打开文件内容结果:
在这里插入图片描述

使用 EasyExcel 提供的EasyExcel工具类实现简单固定表头的 Excel 文件导入:
创建读取实体类:

/**
 * 读取实体类
 */
public class UserReadEntity {

    @ExcelProperty(value = "姓名")
    private String name;
    /**
     * 强制读取第三个 这里不建议 index 和 name 同时用,要么一个对象只用index,要么一个对象只用name去匹配
     */
    @ExcelProperty(index = 1)
    private int age;
    
    @DateTimeFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")
    @ExcelProperty(value = "操作时间")
    private Date time;
    
    //set、get...
}

读取文件数据,并封装到对象里面:

public static void main(String[] args) throws FileNotFoundException {
    //同步读取文件内容
    FileInputStream inputStream = new FileInputStream(new File("/Users/panzhi/Documents/easyexcel-user1.xls"));
    List<UserReadEntity> list = EasyExcel.read(inputStream).head(UserReadEntity.class).sheet().doReadSync();
    System.out.println(JSONArray.toJSONString(list));
}

运行程序,输出结果如下:

[{"age":20,"name":"张三0","time":1616920360000},
{"age":21,"name":"张三1","time":1616920360000},
{"age":22,"name":"张三2","time":1616920360000},
{"age":23,"name":"张三3","time":1616920360000},
{"age":24,"name":"张三4","time":1616920360000},
{"age":25,"name":"张三5","time":1616920360000},
{"age":26,"name":"张三6","time":1616920360000},
{"age":27,"name":"张三7","time":1616920360000},
{"age":28,"name":"张三8","time":1616920360000},
{"age":29,"name":"张三9","time":1616920360000}]

2.2 动态参数化导出导入

在实际使用开发中,不可能每个 excel 导入导出需求,都创建实体类,很多业务需求需要根据不同的字段来动态导入导出,没办法基于实体类注解的方式来读取文件或者写入文件。
因此,基于EasyExcel提供的动态参数化生成文件和动态监听器读取文件方法,可以单独封装一套动态导出导出工具类,避免大量重复工作。
动态导出工具类:

public class DynamicEasyExcelExportUtils {

    private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(DynamicEasyExcelExportUtils.class);

    private static final String DEFAULT_SHEET_NAME = "sheet1";

    /**
     * 动态生成导出模版(单表头)
     * @param headColumns 列名称
     * @return            excel文件流
     */
    public static byte[] exportTemplateExcelFile(List<String> headColumns){
        List<List<String>> excelHead = Lists.newArrayList();
        headColumns.forEach(columnName -> { excelHead.add(Lists.newArrayList(columnName)); });
        byte[] stream = createExcelFile(excelHead, new ArrayList<>());
        return stream;
    }

    /**
     * 动态生成模版(复杂表头)
     * @param excelHead   列名称
     * @return
     */
    public static byte[] exportTemplateExcelFileCustomHead(List<List<String>> excelHead){
        byte[] stream = createExcelFile(excelHead, new ArrayList<>());
        return stream;
    }

    /**
     * 动态导出文件(通过map方式计算)
     * @param headColumnMap  有序列头部
     * @param dataList       数据体
     * @return
     */
    public static byte[] exportExcelFile(LinkedHashMap<String, String> headColumnMap, List<Map<String, Object>> dataList){
        //获取列名称
        List<List<String>> excelHead = new ArrayList<>();
        if(MapUtils.isNotEmpty(headColumnMap)){
            //key为匹配符,value为列名,如果多级列名用逗号隔开
            headColumnMap.entrySet().forEach(entry -> {
                excelHead.add(Lists.newArrayList(entry.getValue().split(",")));
            });
        }
        List<List<Object>> excelRows = new ArrayList<>();
        if(MapUtils.isNotEmpty(headColumnMap) && CollectionUtils.isNotEmpty(dataList)){
            for (Map<String, Object> dataMap : dataList) {
                List<Object> rows = new ArrayList<>();
                headColumnMap.entrySet().forEach(headColumnEntry -> {
                    if(dataMap.containsKey(headColumnEntry.getKey())){
                        Object data = dataMap.get(headColumnEntry.getKey());
                        rows.add(data);
                    }
                });
                excelRows.add(rows);
            }
        }
        byte[] stream = createExcelFile(excelHead, excelRows);
        return stream;
    }


    /**
     * 生成文件(自定义头部排列)
     * @param rowHeads
     * @param excelRows
     * @return
     */
    public static byte[] customerExportExcelFile(List<List<String>> rowHeads, List<List<Object>> excelRows){
        //将行头部转成easyexcel能识别的部分
        List<List<String>> excelHead = transferHead(rowHeads);
        return createExcelFile(excelHead, excelRows);
    }

    /**
     * 生成文件
     * @param excelHead
     * @param excelRows
     * @return
     */
    private static byte[] createExcelFile(List<List<String>> excelHead, List<List<Object>> excelRows){
        try {
            if(CollectionUtils.isNotEmpty(excelHead)){
                ByteArrayOutputStream outputStream = new ByteArrayOutputStream();
                EasyExcel.write(outputStream).registerWriteHandler(new LongestMatchColumnWidthStyleStrategy())
                        .head(excelHead)
                        .sheet(DEFAULT_SHEET_NAME)
                        .doWrite(excelRows);
                return outputStream.toByteArray();
            }
        } catch (Exception e) {
            log.error("动态生成excel文件失败,headColumns:" + JSONArray.toJSONString(excelHead) + ",excelRows:" + JSONArray.toJSONString(excelRows), e);
        }
        return null;
    }

    /**
     * 将行头部转成easyexcel能识别的部分
     * @param rowHeads
     * @return
     */
    public static List<List<String>> transferHead(List<List<String>> rowHeads){
        //将头部列进行反转
        List<List<String>> realHead = new ArrayList<>();
        if(CollectionUtils.isNotEmpty(rowHeads)){
            Map<Integer, List<String>> cellMap = new LinkedHashMap<>();
            //遍历行
            for (List<String> cells : rowHeads) {
                //遍历列
                for (int i = 0; i < cells.size(); i++) {
                    if(cellMap.containsKey(i)){
                        cellMap.get(i).add(cells.get(i));
                    } else {
                        cellMap.put(i, Lists.newArrayList(cells.get(i)));
                    }
                }
            }
            //将列一行一行加入realHead
            cellMap.entrySet().forEach(item -> realHead.add(item.getValue()));
        }
        return realHead;
    }

    /**
     * 导出文件测试
     * @param args
     * @throws IOException
     */
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        //导出包含数据内容的文件(方式一)
        LinkedHashMap<String, String> headColumnMap = Maps.newLinkedHashMap();
        headColumnMap.put("className","班级");
        headColumnMap.put("name","学生信息,姓名");
        headColumnMap.put("sex","学生信息,性别");
        List<Map<String, Object>> dataList = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            Map<String, Object> dataMap = Maps.newHashMap();
            dataMap.put("className", "一年级");
            dataMap.put("name", "张三" + i);
            dataMap.put("sex", "男");
            dataList.add(dataMap);
        }
        byte[] stream1 = exportExcelFile(headColumnMap, dataList);
        FileOutputStream outputStream1 = new FileOutputStream(new File("/Users/panzhi/Documents/easyexcel-export-user5.xlsx"));
        outputStream1.write(stream1);
        outputStream1.close();


        //导出包含数据内容的文件(方式二)
        //头部,第一层
        List<String> head1 = new ArrayList<>();
        head1.add("第一行头部列1");
        head1.add("第一行头部列1");
        head1.add("第一行头部列1");
        head1.add("第一行头部列1");
        //头部,第二层
        List<String> head2 = new ArrayList<>();
        head2.add("第二行头部列1");
        head2.add("第二行头部列1");
        head2.add("第二行头部列2");
        head2.add("第二行头部列2");
        //头部,第三层
        List<String> head3 = new ArrayList<>();
        head3.add("第三行头部列1");
        head3.add("第三行头部列2");
        head3.add("第三行头部列3");
        head3.add("第三行头部列4");

        //封装头部
        List<List<String>> allHead = new ArrayList<>();
        allHead.add(head1);
        allHead.add(head2);
        allHead.add(head3);

        //封装数据体
        //第一行数据
        List<Object> data1 = Lists.newArrayList(1,1,1,1);
        //第二行数据
        List<Object> data2 = Lists.newArrayList(2,2,2,2);
        List<List<Object>> allData = Lists.newArrayList(data1, data2);

        byte[] stream2 = customerExportExcelFile(allHead, allData);
        FileOutputStream outputStream2 = new FileOutputStream(new File("/Users/panzhi/Documents/easyexcel-export-user6.xlsx"));
        outputStream2.write(stream2);
        outputStream2.close();
    }
}

动态导入工具类:

/**
 * 创建一个文件读取监听器
 */
public class DynamicEasyExcelListener extends AnalysisEventListener<Map<Integer, String>> {
    private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(UserDataListener.class);
    /**
     * 表头数据(存储所有的表头数据)
     */
    private List<Map<Integer, String>> headList = new ArrayList<>();
    /**
     * 数据体
     */
    private List<Map<Integer, String>> dataList = new ArrayList<>();
    /**
     * 这里会一行行的返回头
     *
     * @param headMap
     * @param context
     */
    @Override
    public void invokeHeadMap(Map<Integer, String> headMap, AnalysisContext context) {
        LOGGER.info("解析到一条头数据:{}", JSON.toJSONString(headMap));
        //存储全部表头数据
        headList.add(headMap);
    }
    /**
     * 这个每一条数据解析都会来调用
     *
     * @param data
     *            one row value. Is is same as {@link AnalysisContext#readRowHolder()}
     * @param context
     */
    @Override
    public void invoke(Map<Integer, String> data, AnalysisContext context) {
        LOGGER.info("解析到一条数据:{}", JSON.toJSONString(data));
        dataList.add(data);
    }
    /**
     * 所有数据解析完成了 都会来调用
     *
     * @param context
     */
    @Override
    public void doAfterAllAnalysed(AnalysisContext context) {
        // 这里也要保存数据,确保最后遗留的数据也存储到数据库
        LOGGER.info("所有数据解析完成!");
    }
    public List<Map<Integer, String>> getHeadList() {
        return headList;
    }
    public List<Map<Integer, String>> getDataList() {
        return dataList;
    }
}
/**
 * 编写导入工具类
 */
public class DynamicEasyExcelImportUtils {
    /**
     * 动态获取全部列和数据体,默认从第一行开始解析数据
     * @param stream
     * @return
     */
    public static List<Map<String,String>> parseExcelToView(byte[] stream) {
        return parseExcelToView(stream, 1);
    }
    /**
     * 动态获取全部列和数据体
     * @param stream           excel文件流
     * @param parseRowNumber   指定读取行
     * @return
     */
    public static List<Map<String,String>> parseExcelToView(byte[] stream, Integer parseRowNumber) {
        DynamicEasyExcelListener readListener = new DynamicEasyExcelListener();
        EasyExcelFactory.read(new ByteArrayInputStream(stream)).registerReadListener(readListener).headRowNumber(parseRowNumber).sheet(0).doRead();
        List<Map<Integer, String>> headList = readListener.getHeadList();
        if(CollectionUtils.isEmpty(headList)){
            throw new RuntimeException("Excel未包含表头");
        }
        List<Map<Integer, String>> dataList = readListener.getDataList();
        if(CollectionUtils.isEmpty(dataList)){
            throw new RuntimeException("Excel未包含数据");
        }
        //获取头部,取最后一次解析的列头数据
        Map<Integer, String> excelHeadIdxNameMap = headList.get(headList.size() -1);
        //封装数据体
        List<Map<String,String>> excelDataList = Lists.newArrayList();
        for (Map<Integer, String> dataRow : dataList) {
            Map<String,String> rowData = new LinkedHashMap<>();
            excelHeadIdxNameMap.entrySet().forEach(columnHead -> {
                rowData.put(columnHead.getValue(), dataRow.get(columnHead.getKey()));
            });
            excelDataList.add(rowData);
        }
        return excelDataList;
    }
    /**
     * 文件导入测试
     * @param args
     * @throws IOException
     */
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        FileInputStream inputStream = new FileInputStream(new File("/Users/panzhi/Documents/easyexcel-export-user5.xlsx"));
        byte[] stream = IoUtils.toByteArray(inputStream);
        List<Map<String,String>> dataList = parseExcelToView(stream, 2);
        System.out.println(JSONArray.toJSONString(dataList));
        inputStream.close();
    }
}

为方便后续的操作流程,在解析数据的时候,会将列名作为key。
EasyExcel 的功能还不只上面介绍的那些内容,还有基于模版进行 excel的填充,web 端 restful 的导出导出,使用方法大致都差不多。

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概述 在前面我们说到B2C商城中的订单支付模块&#xff0c;也有聊到支付回调&#xff0c;先来了解一下&#xff0c;为什么我们不能在支付完成当前通知同步去更新支付状态&#xff0c;这样不是更加快捷实时吗&#xff1f;为什么一定要走异步回调通知&#xff1f;带着这些问题&am…

深度学习基础—Batch Norm

对于一个神经网络我们知道&#xff0c;归一化输入特征是加速网络训练的技巧之一&#xff0c;因为归一化后&#xff0c;损失函数的图像就会由狭长变得更圆&#xff0c;那么这是否启发我们&#xff0c;在深度更深模型中&#xff0c;对各层的输出进行归一化&#xff0c;有益于下一…

PythonStudio 控件使用常用方式(三十一)TUpDown

PythonStudio是一个极强的开发Python的IDE工具&#xff0c;官网地址是&#xff1a;https://glsite.com/ &#xff0c;在官网可以下载最新版的PythonStudio&#xff0c;同时&#xff0c;在使用PythonStudio时&#xff0c;它也能及时为用户升到最新版本。它使用的是Delphi的控件&…

从零到一:Spring Boot 与 RocketMQ 的完美集成指南

1.Rocket的概念与原理 RocketMQ 是一款由阿里巴巴开源的分布式消息中间件&#xff0c;最初用于支持阿里巴巴的海量业务。它基于发布-订阅模型&#xff0c;具备高吞吐、低延迟、高可用和强一致性的特点&#xff0c;适用于消息队列、大规模数据流处理等场景。以下是对 RocketMQ …

docker连接宿主机redis,提示Connection refused

目录 一、测试环境 二、问题现象 三、问题总结 一、测试环境 centos 7 redis-5.0.14 docker-26.0.1 二、问题现象 服务器重启后docker连接宿主机redis&#xff0c;提示Connection refused Reconnecting, last destination was /172.25.xxx.x:6379 …