使用EasyExcel导入导出Excel_easyexcel将数据库状态数字导出到excel为汉字

使用EasyExcel导入导出Excel

1、官方网站

https://github.com/alibaba/easyexcel

快速开始：https://www.yuque.com/easyexcel/doc/easyexcel

使用场景

在日常开发中 我们难免需要导入数据 可以用EasyExcel来解决

2、EasyExcel特点

• Java领域解析、生成Excel比较有名的框架有Apache poi、jxl等。但他们都存在一个严重的问题就是非常的耗内存。如果你的系统并发量不大的话可能还行，但是一旦并发上来后一定会OOM或者JVM频繁的full gc。
• EasyExcel是阿里巴巴开源的一个excel处理框架，以使用简单、节省内存著称。EasyExcel能大大减少占用内存的主要原因是在解析Excel时没有将文件数据一次性全部加载到内存中，而是从磁盘上一行行读取数据，逐个解析。
• EasyExcel采用一行一行的解析模式，并将一行的解析结果以观察者的模式通知处理（AnalysisEventListener）。

3、动起手来

创建一个普通maven项目 加入依赖

<dependencies>

    <dependency>
        <groupId>com.alibaba</groupId>
        <artifactId>easyexcel</artifactId>
        <version>2.1.7</version>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>org.slf4j</groupId>
        <artifactId>slf4j-simple</artifactId>
        <version>1.7.5</version>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>org.apache.xmlbeans</groupId>
        <artifactId>xmlbeans</artifactId>
        <version>3.1.0</version>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>org.projectlombok</groupId>
        <artifactId>lombok</artifactId>
        <version>1.18.12</version>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>junit</groupId>
        <artifactId>junit</artifactId>
        <version>4.12</version>
    </dependency>

</dependencies>
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3.1excel示例

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-dddPqkTA-1652199426737)(C:/Users/jiejie/AppData/Roaming/Typora/typora-user-images/image-20220510234119590.png)]

3.2 实体类

我们需要创建好与excel列名相对应的实体类

@ExcelProperty 表示excel列名

    package com.atguigu.easyexcel.dto;

    @Data
    public class ExcelStudentDTO {

        @ExcelProperty("姓名")
        private String name;

        @ExcelProperty("生日")
        private Date birthday;

        @ExcelProperty("薪资")
        private Double salary;
    }
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3.3 测试起来吧

1 简单的写

public class ExcelWriteTest {
    @Test
    public void simpleWriteXlsx() {
        String fileName = "d:/excel/simpleWrite.xlsx"; //需要提前新建目录
        // 这里 需要指定写用哪个class去写，然后写到第一个sheet，名字为模板 然后文件流会自动关闭
        EasyExcel.write(fileName, ExcelStudentDTO.class).sheet("模板").doWrite(data());
    }
    
    //辅助方法
    private List<ExcelStudentDTO> data(){
        List<ExcelStudentDTO> list = new ArrayList<>();

        //算上标题，做多可写65536行
        //超出：java.lang.IllegalArgumentException: Invalid row number (65536) outside allowable range (0..65535)
        for (int i = 0; i < 65535; i++) {
            ExcelStudentDTO data = new ExcelStudentDTO();
            data.setName("Helen" + i);
            data.setBirthday(new Date());
            data.setSalary(123456.1234);
            list.add(data);
        }

        return list;
    }
}
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结果就是上面那张图片哈 不粘了

2 不同版本的写

@Test
public void simpleWriteXls() {

    String fileName = "d:/excel/simpleWrite.xls";
    // 如果这里想使用03 则 传入excelType参数即可
    EasyExcel.write(fileName, ExcelStudentDTO.class).excelType(ExcelTypeEnum.XLS).sheet("模板").doWrite(data());
}
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3 读的操作

参考文档https://www.yuque.com/easyexcel/doc/read

简单描述一下 读的操作 需要实现一个监听器 实现监听器的方法

@Slf4j
public class ExcelStudentDTOListener extends AnalysisEventListener<ExcelStudentDTO> {
    
    /**
     * 这个每一条数据解析都会来调用
     */
    @Override
    public void invoke(ExcelStudentDTO data, AnalysisContext context) {
        log.info("解析到一条数据:{}", data);

    }

    /**
     * 所有数据解析完成了 都会来调用
     */
    @Override
    public void doAfterAllAnalysed(AnalysisContext context) {
        log.info("所有数据解析完成！");
    }
}
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测试方法

public class ExcelReadTest {

    /**
     * 最简单的读
     */
    @Test
    public void simpleReadXlsx() {

        String fileName = "d:/excel/simpleWrite.xlsx";
        // 这里默认读取第一个sheet
        EasyExcel.read(fileName, ExcelStudentDTO.class, new ExcelStudentDTOListener()).sheet().doRead();
    }

    @Test
    public void simpleReadXls() {

        String fileName = "d:/excel/simpleWrite.xls";
        EasyExcel.read(fileName, ExcelStudentDTO.class, new ExcelStudentDTOListener()).excelType(ExcelTypeEnum.XLS).sheet().doRead();
    }
}
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实战

在真实的项目中 我们读取到 数据之后 肯定要持久化到数据库中 这个操作就由我们的监听器来完成

1、Mapper层批量插入

接口：DictMapper

void insertBatch(List<ExcelDictDTO> list);
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xml：DictMapper.xml

<insert id="insertBatch">
    insert into dict (
    id ,
    parent_id ,
    name ,
    value ,
    dict_code
    ) values
    <foreach collection="list" item="item" index="index" separator=",">
        (
        #{item.id} ,
        #{item.parentId} ,
        #{item.name} ,
        #{item.value} ,
        #{item.dictCode}
        )
    </foreach>
</insert>
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2监听器的实现

import com.alibaba.excel.context.AnalysisContext;
import com.alibaba.excel.event.AnalysisEventListener;
import com.atguigu.srb.mapper.DictMapper;
import com.atguigu.srb.pojo.dto.ExcelDictDTO;
import lombok.NoArgsConstructor;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

/**
 * 监听
 * 再读取数据的同时 对数据进行插入操作
 * @author : look-word
 * @date : 2022-05-10 21:35
 **/
@Slf4j
//@AllArgsConstructor //全参
@NoArgsConstructor //无参
public class ExcelDictDTOListener extends AnalysisEventListener<ExcelDictDTO> {

  /**
     * 每隔5条存储数据库，实际使用中可以100条，然后清理list ，方便内存回收
     */
    private static final int BATCH_COUNT = 100;
    /**
     * 缓存的数据
     */
    private List<DemoData> cachedDataList = ListUtils.newArrayListWithExpectedSize(BATCH_COUNT);
    /**
     * 假设这个是一个DAO，当然有业务逻辑这个也可以是一个service。当然如果不用存储这个对象没用。
     */
    private DemoDAO demoDAO;

    public DemoDataListener() {
        // 这里是demo，所以随便new一个。实际使用如果到了spring,请使用下面的有参构造函数
        demoDAO = new DemoDAO();
    }

    /**
     * 如果使用了spring,请使用这个构造方法。每次创建Listener的时候需要把spring管理的类传进来
     *
     * @param demoDAO
     */
    public DemoDataListener(DemoDAO demoDAO) {
        this.demoDAO = demoDAO;
    }

    /**
     * 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(DemoData data, AnalysisContext context) {
        log.info("解析到一条数据:{}", JSON.toJSONString(data));
        cachedDataList.add(data);
        // 达到BATCH_COUNT了，需要去存储一次数据库，防止数据几万条数据在内存，容易OOM
        if (cachedDataList.size() >= BATCH_COUNT) {
            saveData();
            // 存储完成清理 list
            cachedDataList = ListUtils.newArrayListWithExpectedSize(BATCH_COUNT);
        }
    }

    /**
     * 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
        saveData();
        log.info("所有数据解析完成！");
    }

    /**
     * 加上存储数据库
     */
    private void saveData() {
        log.info("{}条数据，开始存储数据库！", cachedDataList.size());
        demoDAO.save(cachedDataList);
        log.info("存储数据库成功！");
    }
}

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