【造轮子/更新】打造一个简单的万能Excel读写工具

ExcelReads(简单Excel通用读写器)

ExcelReads是什么?

https://github.com/MatrixSeven/ExcelReads

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，
4000
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"));

## 效果

实体类截图

继承关系

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