我们已经用过 http://opencsv.sourceforge.net/ 取得了很好的成功

我还遇到了另一个链接很好的问题: Java lib or app to convert CSV to XML file?

Super CSV 对于读取/解析、验证和将csv文件映射到pojos是一个很好的选择!

我们(超级CSV团队)刚刚发布了一个新版本(您可以 download 它来自sourceforge或maven)。

读取csv文件

以下示例使用 CsvDozerBeanReader (我们刚刚发布的一个新读者使用 Dozer 对于具有深度映射和基于索引的映射支持的bean映射),它基于 website . 如果您不需要推土机功能(或者您只需要一个简单的独立依赖项),那么您可以使用 CsvBeanReader 相反(看这个 code example )

示例csv文件

下面是一个表示对调查的响应的示例csv文件。它有一个标题和3行数据,都有8列。

age,consentGiven,questionNo1,answer1,questionNo2,answer2,questionNo3,answer3
18,Y,1,Twelve,2,Albert Einstein,3,Big Bang Theory
,Y,1,Thirteen,2,Nikola Tesla,3,Stargate
42,N,1,,2,Carl Sagan,3,Star Wars

定义从csv到pojo的映射

每行csv都将被读取到 SurveyResponse 类,每个类都有一个列表 Answer s.为了使映射工作,您的类应该是有效的JavaBeans(即具有默认的无参数构造函数,并且为每个字段定义了getter/setter)。

在super csv中,您使用一个简单的字符串数组定义映射-数组的每个元素对应于csv文件中的一列。

用 CsvDozerBeanMapper 你可以使用:

• 简单字段映射(例如 firstName )

• 深度映射(例如 address.country.code )

• 索引映射(例如 middleNames[1] -数组或集合的零基索引)

• 深度+索引映射(例如 person.middleNames[1] )

以下是此示例的字段映射-它使用以下组合:

private static final String[] FIELD_MAPPING = new String[] { 
        "age",                   // simple field mapping (like for CsvBeanReader)
        "consentGiven",          // as above
        "answers[0].questionNo", // indexed (first element) + deep mapping
        "answers[0].answer", 
        "answers[1].questionNo", // indexed (second element) + deep mapping
        "answers[1].answer", 
        "answers[2].questionNo", 
        "answers[2].answer" };

转换和验证

超级csv有一个有用的库 cell processors ,可用于将字符串从csv文件转换为其他数据类型(例如日期、整数),或进行约束验证(例如强制/可选、regex匹配、范围检查)。

使用蜂窝处理器是 完全可选 -没有它们,csv的每一列都将是一个字符串,因此每个字段也必须是一个字符串。

下面是示例中的单元处理器配置。与字段映射一样,数组中的每个元素表示一个csv列。它演示了单元处理器如何将csv数据转换为字段的数据类型,以及如何将它们链接在一起。

final CellProcessor[] processors = new CellProcessor[] { 
    new Optional(new ParseInt()), // age
    new ParseBool(),              // consent
    new ParseInt(),               // questionNo 1
    new Optional(),               // answer 1
    new ParseInt(),               // questionNo 2
    new Optional(),               // answer 2
    new ParseInt(),               // questionNo 3
    new Optional()                // answer 3
};

阅读

用super csv阅读是非常灵活的:你自己提供 Reader (这样您就可以从文件、类路径、zip文件等读取数据),分隔符和引号字符可以通过 preferences (其中有许多预先定义的配置可满足大多数用途)。

下面的代码非常简单。

1. 创建读卡器(使用 读者 和首选项)

2. (可选)读取标题

3. 配置bean映射

4. 继续呼叫 read() 直到你得到 null (文件末尾)

5. 关闭读卡器

代码:

ICsvDozerBeanReader beanReader = null;
try {
    beanReader = new CsvDozerBeanReader(new FileReader(CSV_FILENAME),
        CsvPreference.STANDARD_PREFERENCE);

    beanReader.getHeader(true); // ignore the header
    beanReader.configureBeanMapping(SurveyResponse.class, FIELD_MAPPING);

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

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

输出:

lineNo=2, rowNo=2, surveyResponse=SurveyResponse [age=18, consentGiven=true, answers=[Answer [questionNo=1, answer=Twelve], Answer [questionNo=2, answer=Albert Einstein], Answer [questionNo=3, answer=Big Bang Theory]]]
lineNo=3, rowNo=3, surveyResponse=SurveyResponse [age=null, consentGiven=true, answers=[Answer [questionNo=1, answer=Thirteen], Answer [questionNo=2, answer=Nikola Tesla], Answer [questionNo=3, answer=Stargate]]]
lineNo=4, rowNo=4, surveyResponse=SurveyResponse [age=42, consentGiven=false, answers=[Answer [questionNo=1, answer=null], Answer [questionNo=2, answer=Carl Sagan], Answer [questionNo=3, answer=Star Wars]]]

更多信息

您可以在 website !

我可以推荐 SuperCSV . 使用简单,做了我需要的一切。

嘿,我有一个开源项目: JFileHelpers . 我认为它的主要优点是它使用Java注释,看一下:

如果你有这个豆子:

@FixedLengthRecord()
public class Customer {
    @FieldFixedLength(4)
    public Integer custId;

    @FieldAlign(alignMode=AlignMode.Right)
    @FieldFixedLength(20)
    public String name;

    @FieldFixedLength(3)
    public Integer rating;

    @FieldTrim(trimMode=TrimMode.Right)
    @FieldFixedLength(10)
    @FieldConverter(converter = ConverterKind.Date, 
    format = "dd-MM-yyyy")
    public Date addedDate;

    @FieldFixedLength(3)
    @FieldOptional
    public String stockSimbol;    
}

并希望分析此文件:

....|....1....|....2....|....3....|....4                
1   Antonio Pereira     10012-12-1978ABC
2   Felipe Coury          201-01-2007
3   Anderson Polga       4212-11-2007DEF      

你所要做的就是:

FileHelperEngine<Customer> engine = 
    new FileHelperEngine<Customer>(Customer.class); 
List<Customer> customers = 
    new ArrayList<Customer>();

customers = engine.readResource(
    "/samples/customers-fixed.txt");

此外,它还支持主细节、日期和格式转换等。告诉我你的想法!

最好的问候!

我发现 Flatpack 非常擅长处理奇怪的csv文件(转义、引号、坏记录等)

前面问的csv文件到xml问题似乎回答了我所有的问题。

OpenCSV http://opencsv.sourceforge.net/ )还可以使用列位置映射策略绑定到JavaBeans

  ColumnPositionMappingStrategy strat = new ColumnPositionMappingStrategy();
  strat.setType(YourOrderBean.class);
  String[] columns = new String[] {"name", "orderNumber", "id"}; // the fields to bind do in your JavaBean
  strat.setColumnMapping(columns);

  CsvToBean csv = new CsvToBean();
  List list = csv.parse(strat, yourReader);

JSEFA http://jsefa.sourceforge.net 似乎除了支持FLR和XML之外,我还需要做所有我需要的事情——特别是绑定到Java对象。

我已经成功地从爪哇解析和编写CSV文件了。 OpenCSV . 如果您想用Java读取或编写Excel兼容的电子表格,则 POI 阿帕奇的图书馆是通往未来的道路。

见 CVSBeans