那些遇到过的问题

使用OpenCSV将CSV解析为多个/嵌套bean类型？

xre*_*ref 6 java opencsv supercsv

我有各种CSV,包含一些标准列和一些完全随机的字段:

firstname, lastname, dog_name, fav_hat, fav_color
bill,smith,fido,porkpie,blue
james,smith,rover,bowler,purple


firstname, lastname, car_type, floor_number
tom, collins, ford, 14
jim, jones, toyota, 120
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

所以我试图将它们解析为Person.class bean,它包含firstname和lastname,然后我有一个名为PersonAttribute.class的第二个类来保存......还有其他什么.

这两个类的讽刺大纲:

class Person {
 public String firstname;
 public String lastname;
 public List<PersonAttribute> attribs;
}

class PersonAttribute {
 public Person p;
 public String key; // header name, ex. 'car_type'
 public String value; // column value, ex. 'ford'
}
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

我一直在opencsv中使用CsvToBean函数:

public static List<Person> parseToBeans(File csvFile, HashMap<String, String> mapStrategy, Class beanClass) throws IOException {
    CSVReader reader = null;
    try {
        reader = new CSVReader(new BufferedReader(new FileReader(csvFile)));

        HeaderColumnNameTranslateMappingStrategy<Person> strategy = new HeaderColumnNameTranslateMappingStrategy<>();
        strategy.setType(beanClass);
        strategy.setColumnMapping(mapStrategy);

        final CsvToBean<Person> csv = new CsvToBean<Person>() {
            @Override
            protected Object convertValue(String value, PropertyDescriptor prop) throws InstantiationException, IllegalAccessException {
                value = value.trim().replaceAll(" +", " ");
                return super.convertValue(value, prop);
            }
        };
        return csv.parse(strategy, reader);
    }
...
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

但是,当我解析Person.class bean的csv时,我不确定如何处理创建PersonAttribute.class bean.我遇到过这篇文章,我想知道是否需要切换到supercsv来轻松处理我正在尝试做的事情？

Jam*_*ett 5

您当然可以使用 Super CSV 实现这一点。

您可以使用

  • CsvBeanReader - 它不支持索引映射，所以你需要在你的 bean 中创建一个辅助方法才能使用它

  • CsvDozerBeanReader - 支持开箱即用的索引映射，所以会做你想做的事（需要最近发布的 Super CSV 2.1.0）

使用 CsvBeanReader

如果您不想使用 Dozer 并且能够修改您的 bean 类，最简单的选择是在您的 bean 上添加一个虚拟 setter，CsvBeanReader它将用于填充属性。我假设你Person和PersonAttributebean 有一个公共的无参数构造函数和为每个字段定义的 getter/setter（这是必需的）。

将以下虚拟 setter 添加到您的Personbean：

public void setAddAttribute(PersonAttribute attribute){
    if (attribs == null){
        attribs = new ArrayList<PersonAttribute>();
    }
    attribs.add(attribute);
}
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

创建一个自定义单元格处理器，它将PersonAttribute使用来自 CSV 标题的适当键和来自 CSV 列的值填充 a 。

package org.supercsv.example;

import org.supercsv.cellprocessor.CellProcessorAdaptor;
import org.supercsv.util.CsvContext;

/**
 * Creates a PersonAttribute using the corresponding header as the key.
 */
public class ParsePersonAttribute extends CellProcessorAdaptor {

    private final String[] header;

    public ParsePersonAttribute(final String[] header) {
        this.header = header;
    }

    public Object execute(Object value, CsvContext context) {

        if( value == null ) {
            return null;
        }

        PersonAttribute attribute = new PersonAttribute();
        // columns start at 1
        attribute.setKey(header[context.getColumnNumber() - 1]);
        attribute.setValue((String) value);
        return attribute;
    }

}
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

我认为下面的例子主要是不言而喻的，但我应该指出以下几点：

  • 我不得不使用自定义首选项，因为您的 CSV 包含不属于数据的空格

  • 我必须动态组装字段映射和单元处理器数组，因为您的数据具有未知数量的属性（此设置通常并不复杂）

  • 属性的所有字段映射都使用addAttribute，这对应于setAddAttribute()我们添加到您的 bean 中的方法

  • 我使用我们的自定义单元处理器PersonAttribute为每个属性列创建了一个bean

这是代码：

package org.supercsv.example;

import java.io.IOException;
import java.io.Reader;
import java.io.StringReader;

import org.supercsv.cellprocessor.Optional;
import org.supercsv.cellprocessor.constraint.NotNull;
import org.supercsv.cellprocessor.ift.CellProcessor;
import org.supercsv.io.CsvBeanReader;
import org.supercsv.io.ICsvBeanReader;
import org.supercsv.prefs.CsvPreference;

public class ReadWithCsvBeanReader {

    private static final String CSV = 
            "firstname, lastname, dog_name, fav_hat, fav_color\n"
            + "bill,smith,fido,porkpie,blue\n"
            + "james,smith,rover,bowler,purple";

    private static final String CSV2 = 
            "firstname, lastname, car_type, floor_number\n"
            + "tom, collins, ford, 14\n" + "jim, jones, toyota, 120";

    // attributes start at element 2 of the header array
    private static final int ATT_START_INDEX = 2;

    // custom preferences required because CSV contains 
    spaces that aren't part of the data
    private static final CsvPreference PREFS = 
        new CsvPreference.Builder(
            CsvPreference.STANDARD_PREFERENCE)
            .surroundingSpacesNeedQuotes(true).build();

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        System.out.println("CsvBeanReader with first CSV input:");
        readWithCsvBeanReader(new StringReader(CSV));
        System.out.println("CsvBeanReader with second CSV input:");
        readWithCsvBeanReader(new StringReader(CSV2));
    }

    private static void readWithCsvBeanReader(final Reader reader)
            throws IOException {
        ICsvBeanReader beanReader = null;
        try {
            beanReader = new CsvBeanReader(reader, PREFS);

            final String[] header = beanReader.getHeader(true);

            // set up the field mapping and processors dynamically
            final String[] fieldMapping = new String[header.length];
            final CellProcessor[] processors = 
                    new CellProcessor[header.length];
            for (int i = 0; i < header.length; i++) {
                if (i < ATT_START_INDEX) {
                    // normal mappings
                    fieldMapping[i] = header[i];
                    processors[i] = new NotNull();
                } else {
                    // attribute mappings
                    fieldMapping[i] = "addAttribute";
                    processors[i] = 
                            new Optional(new ParsePersonAttribute(header));
                }
            }

            Person person;
            while ((person = beanReader.read(Person.class, fieldMapping,
                    processors)) != null) {
                System.out.println(String.format(
                        "lineNo=%s, rowNo=%s, person=%s",
                        beanReader.getLineNumber(), beanReader.getRowNumber(),
                        person));
            }

        } finally {
            if (beanReader != null) {
                beanReader.close();
            }
        }
    }

}
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

输出（我toString()向你的 bean添加了方法）：

CsvBeanReader with first CSV input:
lineNo=2, rowNo=2, person=Person [firstname=bill, lastname=smith, attribs=[PersonAttribute [key=dog_name, value=fido], PersonAttribute [key=fav_hat, value=porkpie], PersonAttribute [key=fav_color, value=blue]]]
lineNo=3, rowNo=3, person=Person [firstname=james, lastname=smith, attribs=[PersonAttribute [key=dog_name, value=rover], PersonAttribute [key=fav_hat, value=bowler], PersonAttribute [key=fav_color, value=purple]]]
CsvBeanReader with second CSV input:
lineNo=2, rowNo=2, person=Person [firstname=tom, lastname=collins, attribs=[PersonAttribute [key=car_type, value=ford], PersonAttribute [key=floor_number, value=14]]]
lineNo=3, rowNo=3, person=Person [firstname=jim, lastname=jones, attribs=[PersonAttribute [key=car_type, value=toyota], PersonAttribute [key=floor_number, value=120]]]
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

使用 CsvDozerBeanReader

如果你不能，或者不想修改你的 bean，那么我建议CsvDozerBeanReader在Super CSV Dozer Extension项目中使用，因为它支持嵌套和索引字段映射。查看此处使用的一些示例。

下面是一个使用CsvDozerBeanReader. 您会注意到它与CsvBeanReader示例几乎相同，但是：

  • 它使用不同的阅读器（废话！）

  • 它使用索引映射，例如 attribs[0]

  • 它通过调用configureBeanMapping()来设置映射（而不是在read()方法上接受一个字符串数组，例如CsvBeanReader

  • 它还设置了一些提示（更多内容见下文）

代码：

package org.supercsv.example;

import java.io.IOException;
import java.io.Reader;
import java.io.StringReader;

import org.supercsv.cellprocessor.Optional;
import org.supercsv.cellprocessor.constraint.NotNull;
import org.supercsv.cellprocessor.ift.CellProcessor;
import org.supercsv.io.dozer.CsvDozerBeanReader;
import org.supercsv.io.dozer.ICsvDozerBeanReader;
import org.supercsv.prefs.CsvPreference;

public class ReadWithCsvDozerBeanReader {

    private static final String CSV = 
            "firstname, lastname, dog_name, fav_hat, fav_color\n"
            + "bill,smith,fido,porkpie,blue\n" 
            + "james,smith,rover,bowler,purple";

    private static final String CSV2 = 
            "firstname, lastname, car_type, floor_number\n" 
            + "tom, collins, ford, 14\n"
            + "jim, jones, toyota, 120";

    // attributes start at element 2 of the header array
    private static final int ATT_START_INDEX = 2;

    // custom preferences required because CSV contains spaces that aren't part of the data
    private static final CsvPreference PREFS = new CsvPreference.Builder(CsvPreference.STANDARD_PREFERENCE)
        .surroundingSpacesNeedQuotes(true).build();

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        System.out.println("CsvDozerBeanReader with first CSV input:");
        readWithCsvDozerBeanReader(new StringReader(CSV));
        System.out.println("CsvDozerBeanReader with second CSV input:");
        readWithCsvDozerBeanReader(new StringReader(CSV2));
    }

    private static void readWithCsvDozerBeanReader(final Reader reader) throws IOException {
        ICsvDozerBeanReader beanReader = null;
        try {
            beanReader = new CsvDozerBeanReader(reader, PREFS);

            final String[] header = beanReader.getHeader(true);

            // set up the field mapping, processors and hints dynamically
            final String[] fieldMapping = new String[header.length];
            final CellProcessor[] processors = new CellProcessor[header.length];
            final Class<?>[] hintTypes = new Class<?>[header.length];
            for( int i = 0; i < header.length; i++ ) {
                if( i < ATT_START_INDEX ) {
                    // normal mappings
                    fieldMapping[i] = header[i];
                    processors[i] = new NotNull();
                } else {
                    // attribute mappings
                    fieldMapping[i] = String.format("attribs[%d]", i - ATT_START_INDEX);
                    processors[i] = new Optional(new ParsePersonAttribute(header));
                    hintTypes[i] = PersonAttribute.class;
                }
            }

            beanReader.configureBeanMapping(Person.class, fieldMapping, hintTypes);

            Person person;
            while( (person = beanReader.read(Person.class, processors)) != null ) {
                System.out.println(String.format("lineNo=%s, rowNo=%s, person=%s", 
                    beanReader.getLineNumber(),
                    beanReader.getRowNumber(), person));
            }

        }
        finally {
            if( beanReader != null ) {
                beanReader.close();
            }
        }
    }

}
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

输出：

CsvDozerBeanReader with first CSV input:
lineNo=2, rowNo=2, person=Person [firstname=bill, lastname=smith, attribs=[PersonAttribute [key=dog_name, value=fido], PersonAttribute [key=fav_hat, value=porkpie], PersonAttribute [key=fav_color, value=blue]]]
lineNo=3, rowNo=3, person=Person [firstname=james, lastname=smith, attribs=[PersonAttribute [key=dog_name, value=rover], PersonAttribute [key=fav_hat, value=bowler], PersonAttribute [key=fav_color, value=purple]]]
CsvDozerBeanReader with second CSV input:
lineNo=2, rowNo=2, person=Person [firstname=tom, lastname=collins, attribs=[PersonAttribute [key=car_type, value=ford], PersonAttribute [key=floor_number, value=14]]]
lineNo=3, rowNo=3, person=Person [firstname=jim, lastname=jones, attribs=[PersonAttribute [key=car_type, value=toyota], PersonAttribute [key=floor_number, value=120]]]
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

在将这个例子放在一起时，我发现了CsvDozerBeanReaderSuper CSV 2.0.1 中的一个错误，当您将单元处理器（例如我在上面的示例中创建的用于解析每个人的属性键/值的处理器）与索引映射结合使用时，例如：

"firstname","lastname","attribs[0]","attribs[1]"
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

我刚刚发布了解决此问题的 Super CSV 2.1.0。事实证明，Dozer 需要为索引映射配置一个提示才能正常工作。我不是 100% 确定为什么，因为PersonAttribute当您摆脱自定义单元处理器并使用以下（深度）映射时，它非常有能力创建每个并将其添加到正确的索引中：

"firstname","lastname","attribs[0].value","attribs[1].value"
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

我希望这有帮助 ：）

归档时间：

查看次数：

8370 次

最近记录：

12 年，6 月 前
OpenCSV - 如何将所选列映射到Java Bean而不管顺序如何？ 25
更多相关链接
相关归档
为什么处理排序数组比处理未排序数组更快？ 23665
如何在Java中将毫秒转换为"X分钟,x秒"？ 548
来自匿名内部类的外部类的关键字 198
为什么JSF会在服务器上保存UI组件的状态？ 103
如何在JSP/Java中从double获取整数和小数部分？ 94
Hibernate 4有什么新功能？ 86
Java中的匿名代码块 62
最终瞬态场和序列化 59
Gradle:按版本分类器覆盖传递依赖项 44
获取Classpath中的所有类 42
难疑归档
使用Git将特定文件重置或还原到特定版本？ 4255
如何使用正则表达式验证电子邮件地址？ 3201
如何使div 100%的浏览器窗口高度？ 2016
npm install的--save选项是什么？ 1779
静态类和单例模式之间的区别？ 1708
传输安全性阻止了明文HTTP 1425
如何迭代Bash中变量定义的一系列数字？ 1409
如何配置git在本地忽略某些文件？ 1237
什么是(功能)反应式编程？ 1149
如何查找Python中是否存在目录 1048