百度360必应搜狗淘宝本站头条
当前位置:网站首页 > IT知识 > 正文

SpringBoot整合EasyExcel实现复杂表格数据导入导出?

liuian 2025-02-08 11:49 12 浏览

EasyExcel是一个快速、简单的Excel操作框架,特别适合大批量数据的读写操作,下面我们就来看看如何在Spring Boot项目中整合EasyExcel框架来实现复杂表格数据的导入导出功能。

实现Excel导出功能

引入依赖

首先我们需要在项目的pom.xml文件中引入EasyExcel相关的依赖,如下所示。


    com.alibaba
    easyexcel
    3.0.5  

实现逻辑

创建需要Excel导出的实体类,这里我们实现了一个简单的数据导出操作,在实际场景中可以结合实际业务来实现,如下所示。

@Data
public class UserData {
    @ExcelProperty("用户编号")
    private Long userId;

    @ExcelProperty("用户名")
    private String username;

    @ExcelProperty("邮箱")
    private String email;

    @ExcelProperty("注册时间")
    @DateTimeFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")
    private LocalDateTime registerTime;
}

接下来编写一个控制器来处理 Excel 导出请求,如下所示。

@RestController
@RequestMapping("/excel")
public class ExcelExportController {

    @GetMapping("/export")
    public void exportExcel(HttpServletResponse response) throws IOException {
        // 模拟一些导出数据
        List userList = Arrays.asList(
            new UserData(1L, "Alice", "alice@example.com", LocalDateTime.now()),
            new UserData(2L, "Bob", "bob@example.com", LocalDateTime.now())
        );

        // 设置响应头
        response.setContentType("application/vnd.ms-excel");
        response.setCharacterEncoding("utf-8");
        String fileName = URLEncoder.encode("用户数据", "UTF-8").replaceAll("\\+", "%20");
        response.setHeader("Content-disposition", "attachment;filename*=utf-8''" + fileName + ".xlsx");

        // 写入 Excel
        EasyExcel.write(response.getOutputStream(), UserData.class)
            .sheet("用户信息")
            .doWrite(userList);
    }
}

上面的操作就实现了一个简单的Excel的导出功能,我们可以通过访问数据导出接口来实现Excel数据文件的导出操作。

实现Excel导入功能

和导出一样,导入数据时也需要定义对应的实体类。与导出可以共用实体类,接下来就是实现数据导入操作逻辑处理,如下所示。在使用EasyExcel进行导入时需要实现一个AnalysisEventListener,这样我们可以通过这个监听器来处理每一行的Excel数据,如下所示。

public class UserExcelListener extends AnalysisEventListener {
    
    private List userList = new ArrayList<>();

    // 每读一行数据都会调用该方法
    @Override
    public void invoke(UserData userData, AnalysisContext context) {
        userList.add(userData);
    }

    // 数据全部读完后调用
    @Override
    public void doAfterAllAnalysed(AnalysisContext context) {
        // 这里可以执行批量插入数据库等操作
        System.out.println("Excel 数据读取完成,共 " + userList.size() + " 条数据");
    }

    public List getUserList() {
        return userList;
    }
}

编写导入控制器,用来接收文件上传数据并使用EasyExcel解析Excel中的数据操作,如下所示。

@RestController
@RequestMapping("/excel")
public class ExcelImportController {

    @PostMapping("/import")
    public String importExcel(@RequestParam("file") MultipartFile file) throws IOException {
        if (file.isEmpty()) {
            return "上传文件为空";
        }

        UserExcelListener listener = new UserExcelListener();
        EasyExcel.read(file.getInputStream(), UserData.class, listener).sheet().doRead();
        List userList = listener.getUserList();

        // 这里可以把数据保存到数据库中
        // userService.saveBatch(userList);

        return "导入成功,共 " + userList.size() + " 条数据";
    }
}

接口接收Excel文件,读取文件内容并通过UserExcelListener将数据解析后存储到userList中,最终返回导入数据的条数。当然在处理完成之后,我们也可以将数据写入到数据库中,或者是其他的持久化机制中。

复杂表格的处理

如果导入导出的Excel表格比较复杂,比如有合并单元格、多级表头等,这样我们就可以通过如下的方式来对相关的操作进行优化。

多级表头的处理

可以使用 @ExcelProperty 注解中的数组来实现多级表头,如下所示。

@Data
public class ComplexUserData {
    @ExcelProperty({"用户信息", "用户编号"})
    private Long userId;

    @ExcelProperty({"用户信息", "用户名"})
    private String username;

    @ExcelProperty({"联系信息", "邮箱"})
    private String email;

    @ExcelProperty({"联系信息", "电话号码"})
    private String phone;
}

合并单元格

要实现合并单元格的操作,需要添加自定义表格合并处理器CellWriteHandler,如下所示,定义一个单元格合并处理器。

public class MergeCellWriteHandler implements CellWriteHandler {

    @Override
    public void afterCellDispose(CellWriteHandlerContext context) {
        WriteSheetHolder sheetHolder = context.getWriteSheetHolder();
        WriteCellData cellData = context.getFirstCellData();

        // 合并逻辑,示例中简单的根据数据情况合并单元格
        if (context.getRowIndex() == 0 && context.getColumnIndex() == 0) {
            CellRangeAddress cellRangeAddress = new CellRangeAddress(0, 0, 0, 1); // 合并第一行的前两列
            sheetHolder.getSheet().addMergedRegion(cellRangeAddress);
        }
    }
}

然后在写入 Excel 时配置,对相关单元格进行合并处理。如下所示。

EasyExcel.write(response.getOutputStream(), ComplexUserData.class)
    .registerWriteHandler(new MergeCellWriteHandler()) // 注册合并单元格处理器
    .sheet("复杂表格")
    .doWrite(complexUserList);

总结

通过EasyExcel,我们可以轻松实现Excel的导入导出功能对于复杂表格,并且我们也可以通过自定义监听器、表头处理和合并单元格来解决复杂场景的表格数据处理。这样我们就可以对Excel表格的处理。

相关推荐

【常识】如何优化Windows 7

优化Windows7可以让这个经典系统运行更流畅,特别是在老旧硬件上。以下是经过整理的实用优化方案,分为基础优化和进阶优化两部分:一、基础优化(适合所有用户)1.关闭不必要的视觉效果右键计算机...

系统优化!Windows 11/10 必做的十个优化配置

以下是为Windows10/11用户整理的10个必做优化配置,涵盖性能提升、隐私保护和系统精简等方面,操作安全且无需第三方工具:1.禁用不必要的开机启动项操作路径:`Ctrl+S...

最好用音频剪辑的软件,使用方法?

QVE音频剪辑是一款简单实用的软件,功能丰富,可编辑全格式音频。支持音频转换、合并、淡入淡出、变速、音量调节等,无时长限制,用户可自由剪辑。剪辑后文件音质无损,支持多格式转换,便于存储与跨设备播放,满...

Vue2 开发总踩坑?这 8 个实战技巧让代码秒变丝滑

前端开发的小伙伴们,在和Vue2打交道的日子里,是不是总被各种奇奇怪怪的问题搞得头大?数据不响应、组件传值混乱、页面加载慢……别慌!今天带来8个超实用的Vue2实战技巧,每一个都能直击痛...

Motion for Vue:为Vue量身定制的强大动画库

在前端开发中,动画效果是提升用户体验的重要手段。Vue生态系统中虽然有许多动画库,但真正能做到高性能、易用且功能丰富的并不多。今天,我们要介绍的是MotionforVue(motion-v),...

CSS view():JavaScript 滚动动画的终结

前言CSSview()方法可能会标志着JavaScript在制作滚动动画方面的衰落。如何用5行CSS代码取代50多行繁琐的JavaScript,彻底改变网页动画每次和UI/U...

「大数据」 hive入门

前言最近会介入数据中台项目,所以会推出一系列的跟大数据相关的组件博客与文档。Hive这个大数据组件自从Hadoop诞生之日起,便作为Hadoop生态体系(HDFS、MR/YARN、HIVE、HBASE...

青铜时代的终结:对奖牌架构的反思

作者|AdamBellemare译者|王强策划|Tina要点运维和分析用例无法可靠地访问相关、完整和可信赖的数据。需要一种新的数据处理方法。虽然多跳架构已经存在了几十年,并且可以对...

解析IBM SQL-on-Hadoop的优化思路

对于BigSQL的优化,您需要注意以下六个方面:1.平衡的物理设计在进行集群的物理设计需要考虑数据节点的配置要一致,避免某个数据节点性能短板而影响整体性能。而对于管理节点,它虽然不保存业务数据,但作...

交易型数据湖 - Apache Iceberg、Apache Hudi和Delta Lake的比较

图片由作者提供简介构建数据湖最重要的决定之一是选择数据的存储格式,因为它可以大大影响系统的性能、可用性和兼容性。通过仔细考虑数据存储的格式,我们可以增强数据湖的功能和性能。有几种不同的选择,每一种都有...

深入解析全新 AWS S3 Tables:重塑数据湖仓架构

在AWSre:Invent2024大会中,AWS发布了AmazonS3Tables:一项专为可扩展存储和管理结构化数据而设计的解决方案,基于ApacheIceberg开放表格...

Apache DataFusion查询引擎简介

简介DataFusion是一个查询引擎,其本身不具备存储数据的能力。正因为不依赖底层存储的格式,使其成为了一个灵活可扩展的查询引擎。它原生支持了查询CSV,Parquet,Avro,Json等存储格式...

大数据Hadoop之——Flink Table API 和 SQL(单机Kafka)

一、TableAPI和FlinkSQL是什么TableAPI和SQL集成在同一套API中。这套API的核心概念是Table,用作查询的输入和输出,这套API都是批处理和...

比较前 3 名Schema管理工具

关注留言点赞,带你了解最流行的软件开发知识与最新科技行业趋势。在本文中,读者将了解三种顶级schema管理工具,如AWSGlue、ConfluentSchemaRegistry和Memph...

大数据技术之Flume

第1章概述1.1Flume定义Flume是Cloudera提供的一个高可用的,高可靠的,分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume基于流式架构,灵活简单。1.2Flume的优点1.可以和...