大家工作或者平时是不是经常遇到要读写一些简单格式的Excel？
shit！~很蛋疼，因为之前吹牛，就搞了个这东西，还算是挺实用，和大家分享下。
厌烦了每次搞简单类型的Excel读写？不怕~来，喜欢流式操作？来~，喜欢用lambda（虽然java的比较蛋疼~），来~看这个~
哈哈，如果你用的不是java8~~没问题，那就默默地用老方式匿名类来实现这些功能吧，但是这并不妨碍您的使用哈哈~~~
更新多次~希望大家也能够集思广益~
github地址：https://github.com/MatrixSeven/ExcelReads
欢迎大家fork，欢迎大家Star，更欢迎大家多提意见or建议，提供更好的想法~~
ExcelReads(简单Excel通用读写器)
ExcelReads是什么?
- 这是一个通用的简单的Excel读取器
- 支持自定义JavaBean实体读取和HashMap自动读取
- 支持自定义扩展
- 支持自定义Sheet范围，数据开始行数
- 支持数据库查询直接导出Excel(Map/Object)
- 支持正则过滤数据格式
- JavaBean实体支持使用注解添加正则规则校验，HashMap支持数组规则校验
- 依赖POI，使用Maven构建
更新纪录
更新2017/01/05
- 修复据库查询的导出(Object)递归越栈问题
- 增加新的xxx.Class定义类型导出，操作更简单
- 导出注解支持(自己使用seven.savewapper.anno.ExcelAnno类型注解)
更新2017/01/04
- 修复据库查询的导出(Map)空指针&下标越界问题
- 修复在Filter数据后出现空行问题
- 丢入Result参数后的操作就如同操作Map/Object一样
更新2017/01/01
- 增加ResExprotDBMap&ResExprotDBObj用于支持数据库导出
- 支持基于数据库查询的导出(Map),直接放入Result对象即可
- 支持基于数据库查询的导出(Object),直接放入Result对象即可
更新2016/11/30
- 增加了简单类型得写入，生成xls/xlsx
- 直接JavaBean类型写入，注解命名
- 支持Map key-value类型写入
- 写入时支持和读取一样得过滤加工排序等写法
更新2016/11/29
- 增加CreateMap By Key
- 去除无用泛型
- 增加xlsx支持
更新2016/11/8
- 支持数据过滤和处理是转换，基于事件模式
- 更新为Build模式创建实例
- 增加数据过滤、数据转换和数据排序回调接口
- 采用链式set方式进行
其他
- 自定义读取支持出简单的规范化数据格式，即典型的表头格式
- 可以继承 WapperMap 和 WapperObj进行扩展
- 直接使用ExcelFactory.getBeans进行获取，WapperObj则自己添加泛型
- 注解Value对应列标题，Required对应正则，可自己写正则表达式或者直接使用RegHelper
- 实体bean数据要比hashMap慢，7w条数据慢800ms，加入正则减慢速度(测试中加入了正则)
使用方法说明
- 本程序只能读取简单格式的xls文件，文件布局如下（标准的行列结构）：
| 标题1 | 标题2 | 标题3 |
|---|---|---|
| foo | foo | foo |
| bar | bar | bar |
| baz | baz | baz |
数据库导出自定义Bean类型写法（xxx.Class类型）
ExcelFactory.saveExcel(
UNPOOLED_DATA_SOURCE.getConnection().
prepareStatement("select * FROM users_info limit 1000").executeQuery(),
"\u5317\u4eac__Excel.xlsx",
AS.class)
.FilterCol(() -> new String[]{"updatetime"})
.Filter((AS o) ->o.getA().length() > 3)
.Save();
数据库导出自定义Bean类型写法（自己实现包装）
ExcelFactory.saveExcel(
UNPOOLED_DATA_SOURCE.getConnection().
prepareStatement("select * FROM users_info limit 1000").executeQuery(),
"\u5317\u4eac__Excel.xlsx",
res -> {
AS a = new AS();
a.setA(res.getString("name"));
return a;
})
.FilterCol(() -> new String[]{"updatetime"})
.Filter((AS o) ->o.getA().length() > 3)
.Save();
数据库直接导出到Excel例子
ExcelFactory.saveExcel(
UNPOOLED_DATA_SOURCE.getConnection().
prepareStatement("select * FROM users_info limit 10000").
executeQuery(), "知乎导出Excel.xlsx")
//过滤字段
.FilterCol(() -> new String[]{"updatetime"})
//过滤数据条件
.Filter((HashMap<String, String> o) ->
o.get("address").equals("\u5317\u4eac"))
.Save();
自定义类型导出到Excel例子
List<A> aa = new ArrayList<>();
aa.add(new A("a", "b"));
aa.add(new A("aa", "bb"));
ExcelFactory.saveExcel(aa,
System.getProperty("user.dir").concat("\\Save.xlsx"))
///这里能够处理每一行数据
.Process((A a) -> a.setA("xxxxxxx"))
//过滤列
.FilterCol(() -> new String[]{"B"})
//根据某个字段来处理数据时候丢弃
.Filter((A a) -> a.getA().length() > 1)
//排序
.Sort((A o1,A o2 ) -> o1.getAge()>o2.getAge()?1:o1.getAge()==o2.getAge()?0:-1)
.Save();
读取Excel到Map例子
List<Map<String,String>> data=ExcelFactory.getBeans(System.getProperty("user.dir").concat("\\测试.xls"),
new ResWrapperMap() {
@Override//配置Excel属性
protected void LoadConfig(Config config) {
config.setContent_row_start(3);
config.setTitle_row(2);
}
}).//这里能够处理每一行数据
Process((HashMap<String, String> o) -> System.out.println(o + "\n")
//这里能够处理时候过滤某一列
).FilterCol(() -> new String[]{}
//这里能根据某一行的某一列的内容来取舍这行数据
).Filter((HashMap<String, String> o) -> o.get("创建人") != null && o.get("创建人").length() > 5
//排序
).Sort((o1, o2) -> o1.hashCode()>o2.hashCode()?1:hashCode()==o2.hashCode()?0:-1).Create();
//使用 .CreateMap(key_v) 生成Map<Key,Map>类型数据
读取Excel到自定义类型的例子
Map<String,Seven> map=new ResWrapperObj(Seven) {
@Override
protected void LoadConfig(Config config) {
config.setContent_row_start(3);
config.setTitle_row(2);
}
}).
Process((HashMap<String, String> o) -> {}
).FilterCol(() -> new String[]{}
).Filter((HashMap<String, String> o) -> o.get("创建人") !=
null &&o.get("创建人").length() > 4).<Map>CreateMap("创建人"));
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