前一段时间写了一个功能，从数据库中抽取出来的字段，写入到excel文件里：java使用poi把从数据库中取出的数据写入excel
最近实现了一个相反的功能，前台传一个excel文件，在后台解析该excel文件的数据，转换为javaBean后存入到数据库中，个人觉得实用性挺好，但是功能的可扩展性仍然需要加强，下面就是基于poi解析excel表格中的数据，转换为javaBean的思路过程；
实际上要生成的javaBean有100多个字段，为了便于理解，新建一个字段较少的Employee类：（要生成get和set方法）
public class Employee { private String emplId; private String emplName; private String emplSex; private String departId; private String position; private Date birthDay; private BigDecimal emplSalary; private Date inductionDate;
@Override
public String toString() {
return "Employee{" +
"emplId=\'" + emplId + \'\\'\' +
", emplName=\'" + emplName + \'\\'\' +
", emplSex=\'" + emplSex + \'\\'\' +
", departId=\'" + departId + \'\\'\' +
", position=\'" + position + \'\\'\' +
", birthDay=" + birthDay +
", emplSalary=" + emplSalary +
", inductionDate=" + inductionDate +
\'}\';
}
先建成一个excel文件的模板文件，这个功能的局限性也在于此，需要在模板文件的基础上编辑要插入数据库的数据：excel文件包含两个sheet，员工基本信息和系统字段
其中的性别和部门id是以code的形式存入数据库中的，在这里通过数据校验的形式限定输入内容。
1.0：员工基本信息sheet
1.1：系统字段sheet
excel文件准备好后，准备数据，基于poi生成javaBean，代码部分：
public static List<Employee> excel2Bean(String filePath) throws IOException, ParseException { File file = new File(filePath); List<Employee> beanLists = new ArrayList<>(); if (!file.exists() || !file.isFile()) { logger.info("excel转bean:文件不存在"); return null; } FileInputStream fis = new FileInputStream(file); XSSFWorkbook wb = new XSSFWorkbook(fis); //获取数据sheet XSSFSheet dataSheet = wb.getSheetAt(0); //获取excel文件中隐藏的驼峰字段名 ArrayList<String> beanKey = new ArrayList<>(); //获取属性名row Row titleRow = dataSheet.getRow(0); for (int i = 0; i < titleRow.getLastCellNum(); i++) { beanKey.add(titleRow.getCell(i).getStringCellValue()); } for (int i = 2; i < dataSheet.getPhysicalNumberOfRows(); i++) { //获取每一行的数据 Row dataRow = dataSheet.getRow(i); //包含bean属性名和value的json JSONObject beanJson = new JSONObject(); //读取到数据没有数据的时候，结束读取 if (dataRow == null) { break; } for (int j = 0; j < beanKey.size(); j++) { //将属性名和数据放在json里 beanJson.put(beanKey.get(j), dataRow.getCell(j).getStringCellValue()); } //excel中的状态码和对应的字段进行解析 SEX_M:男转为SEX_M //修改对应字段的属性，比如2018/12/25修改为date型数据 beanJson = reInitBeanJson(beanJson); Employee employee = new Employee(); //转换为对应的实体类 employee = beanJson.toJavaObject(Employee.class); logger.info("当前员工信息："+employee.toString()); beanLists.add(employee); } logger.info("转换后的beanList："+beanLists.toString()); return beanLists; }
解析excel文件中的状态码，转换javaBean中非String类型的数据：
/** * 将从excel中读取到的数据取出状态码，转换不同类型的数据 * @param beanJson 需要转换字段信息的json * @return 返回转换后的json * @throws ParseException string型数据转为其他类型数据错误 */ private static JSONObject reInitBeanJson(JSONObject beanJson) throws ParseException { SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy/MM/dd"); //截取value里面的状态值 String emplSex = StringUtils.isEmpty(beanJson.getString("emplSex"))?null:subField(beanJson.getString("emplSex")); beanJson.put("emplSex",emplSex); String departId = StringUtils.isEmpty(beanJson.getString("departId"))?null:subField(beanJson.getString("departId")); beanJson.put("departId",departId); //转换非string类型数据 Date birthDay = StringUtils.isEmpty(beanJson.getString("birthDay"))?null:sdf.parse(beanJson.getString("birthDay")); beanJson.put("birthDay",birthDay); Date inductionDate = StringUtils.isEmpty(beanJson.getString("inductionDate"))?null:sdf.parse(beanJson.getString("inductionDate")); beanJson.put("inductionDate",inductionDate); BigDecimal emplSalary = StringUtils.isEmpty(beanJson.getString("emplSalary"))?null:BigDecimal.valueOf(Double.parseDouble(beanJson.getString("emplSalary"))); beanJson.put("emplSalary",emplSalary); return beanJson; }
上个方法中调用的截取状态码的subField(String filed)方法：
private static String subField(String field) { String fieldCode = null; if (!StringUtils.isEmpty(field)) { String[] strArr = field.split(":"); fieldCode = strArr[0]; } return fieldCode; }
代码部分结束了，看一下执行结果：
1.2：需要解析的excel数据
1.3：执行结果log输出
总结：
- 这个工具类扩展性不是很高，如果下次使用者想批次增加一批student表中的数据，需要再写一个方法。解决方法可以使用泛型类作为参数，但是同时对excel的数据输入更加严格，比如代码和状态值不能让使用者选择，例如：部门id不能使用 00002:财务部 的形式，
- 方法里使用的json可以用map代替，这里使用了fastJson，里面封装了toJavaObject(Class<T> clazz)的方法，可以直接转换为javaBean；
- excel文件没有限定所有的单元格为文本格式，可以使用以下的代码对每个cell里的数据进行解析：
Cell cell = dataRow.getCell(j); String value = ""; switch (cell.getCellTypeEnum()) { case NUMERIC: // 数字 value = String.valueOf(cell.getNumericCellValue()); break; case STRING: // 字符串 value = cell.getStringCellValue(); break; case BOOLEAN: // Boolean value = cell.getBooleanCellValue() + ""; break; case FORMULA: // 公式 value = cell.getCellFormula() + ""; break; case BLANK: // 空值 value = ""; break; case ERROR: // 故障 value = ""; break; default: value = ""; break; } beanJson.put(beanKey.get(j), value);
以上是java基于poi解析excel文件转为对应的javaBean的过程，记录一下，生产环境中的数据复杂度远比employee高得多，要根据情况调整模板，增改代码里的小细节，让程序使用起来的友善度比较高。