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easyexcel导入double类型不匹配

时间: 2024-12-24 11:10:07 浏览: 79
当你使用EasyExcel库在处理Excel数据时,如果遇到将字符串导入到Double类型的字段,可能会遇到数据类型不匹配的问题。这是因为EasyExcel默认会尝试将读取的单元格内容转换成相应的Java基本类型,包括Double。如果单元格中的值无法准确转换(例如,它是一个非数字字符串或者包含非数字字符),就会抛出`NumberFormatException`。 解决这个问题的方法通常有以下几步: 1. **异常处理**:捕获并处理`NumberFormatException`,在这种情况下,可以提供默认值或者提示用户输入的数据有问题。 ```java try { double value = Double.parseDouble(cellValue); } catch (NumberFormatException e) { log.error("单元格{}的内容({})无法转换为Double", cellIndex, cellValue); // 返回默认值或者抛出异常(根据业务需求) } ``` 2. **预检查数据**:在读取之前,检查单元格是否为空或者内容是否满足转换条件。 3. **配置映射规则**:在EasyExcel的实体类或者`DataValidationHelper`中,可以为特定的字段设置数据验证规则,比如允许空值、正则表达式校验等。 4. **自定义解析策略**:如果需要更精确的控制,可以创建自定义的cell reader,对每个单元格内容进行定制化的解析。
相关问题

easyexcel导入数据处理

<think>好的,我需要帮助用户了解如何使用EasyExcel进行数据导入及处理。首先,我得回顾一下用户提供的引用内容,确保回答准确。 首先,用户提到了引用1,里面提到EasyExcel是基于Apache POI的优化封装,专门用于Excel导入导出,适合SpringBoot集成。这说明我应该从环境搭建开始,比如添加依赖到pom.xml。 然后,引用2和引用3都提到了定义数据模型,使用@ExcelProperty注解映射Excel列到Java类。这很重要,需要详细说明如何创建实体类,特别是如何处理表头占多行的情况,比如index参数。例如,如果表头在第二行,可能需要设置@ExcelProperty(index = 2)。 接下来,引用3和4提到了读取Excel的步骤,包括使用监听器处理数据。这里需要解释ReadListener接口的作用,以及如何通过PageReadListener简化处理。可能需要分步骤说明如何编写监听器,将数据存入数据库,并处理异常。 用户的问题还涉及数据处理,比如校验和转换。我需要举例子,比如在监听器中使用校验框架或自定义逻辑检查数据有效性,或者使用@DateTimeFormat处理日期格式。 最后,用户可能遇到的常见问题,比如表头不匹配或大数据量处理,需要给出解决方案,比如设置headRowNumber或分页读取。同时,代码示例要符合要求,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,但当前问题可能涉及较少数学公式,不过如果有性能分析可能需要用到。 还要注意回答的结构,分步骤说明,并附上代码示例。确保引用正确,每个引用在回答末尾自然标注,比如在提到监听器处理数据时引用[^3][^4]。 最后生成相关问题,可能涉及导入优化、导出教程、异常处理等,确保问题相关且基于引用内容。</think>### 如何使用EasyExcel进行数据导入及处理 #### 一、环境准备 1. **添加依赖**:在SpringBoot项目的`pom.xml`中引入EasyExcel依赖: ```xml <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>easyexcel</artifactId> <version>3.3.2</version> </dependency> ``` #### 二、数据模型定义 1. **实体类映射** 使用`@ExcelProperty`注解将Excel列与Java字段关联。例如,若Excel表头占两行且第三列开始为有效数据: ```java public class MonitPointImport { @ExcelProperty(index = 2) // 从第三列开始映射 private String pointName; @ExcelProperty(index = 3) private Double value; // 其他字段及Getter/Setter } ``` #### 三、读取Excel文件 1. **基础读取流程** 通过监听器逐行处理数据,并保存到数据库: ```java InputStream inputStream = file.getInputStream(); EasyExcel.read(inputStream, MonitPointImport.class, new PointImportListener()) .sheet() .doRead(); ``` 2. **监听器实现** 继承`ReadListener`接口,实现数据校验与持久化逻辑: ```java public class PointImportListener implements ReadListener<MonitPointImport> { @Override public void invoke(MonitPointImport data, AnalysisContext context) { // 数据校验(如非空检查) if (data.getValue() < 0) throw new RuntimeException("数值无效"); // 插入数据库 monitPointMapper.insert(data); } @Override public void doAfterAllAnalysed(AnalysisContext context) { // 收尾操作(如关闭连接) } } ``` #### 四、数据处理优化 1. **数据校验** 使用Hibernate Validator或自定义校验规则,例如: ```java @ExcelProperty(index = 2) @NotBlank(message = "监测点名称不能为空") private String pointName; ``` 2. **类型转换** 通过`@DateTimeFormat`或自定义转换器处理复杂格式: ```java @ExcelProperty(index = 4) @DateTimeFormat("yyyy-MM-dd") private Date recordDate; ``` #### 五、异常处理 1. **全局捕获异常** 在SpringBoot中统一处理读取异常: ```java @ExceptionHandler(Exception.class) public ApiResponseBody handleReadException(Exception e) { return ApiResponseBody.error("导入失败: " + e.getMessage()); } ``` #### 六、性能优化 - **分页读取**:使用`PageReadListener`分批次处理数据,降低内存占用。 - **异步写入**:结合线程池异步执行数据库插入操作。 ---

easyExcel导入导出容易出现的问题

### EasyExcel 导入导出常见问题及解决方案 #### 处理大文件时内存不足 当处理大型Excel文件时,可能会遇到内存不足的问题。这是因为传统的Apache POI库在读取和写入Excel文件时会将整个文档加载到内存中[^3]。 为了有效应对这一挑战,EasyExcel采用了流式读写的机制来显著减少内存占用。对于较大的Excel文件,建议使用`EasyExcel.read()`方法中的监听器模式来进行数据读取操作: ```java public class DemoDataListener extends AnalysisEventListener<DemoData> { /** * 这是一个每一条数据解析后的回调 */ @Override public void invoke(DemoData data, AnalysisContext context) { System.out.println(data); } /** * 所有数据解析完成了会调用这个方法 */ @Override public void doAfterAllAnalysed(AnalysisContext context) { // 解析结束销毁资源 } } ``` 通过这种方式,每次仅需保持少量的数据集处于活动状态,从而大大降低了系统的整体开销。 #### 数据类型不匹配错误 另一个常见的问题是由于单元格内数值与预期定义的Java对象属性之间的类型差异所引发的异常情况。为了避免这种情况的发生,在实体类字段上方添加合适的注解是非常重要的。例如: ```java @Data public class DemoData { @ExcelProperty("字符串标题") private String string; @ExcelProperty("日期标题") @DateTimeFormat("yyyy/MM/dd") private Date date; @ExcelProperty("数字标题") private Double doubleData; } ``` 上述代码片段展示了如何利用`@ExcelProperty`指定列名映射关系,并且可以通过额外配置如时间格式化等特性来增强灵活性。 #### 文件路径设置不当导致无法找到目标文件 如果程序运行时报错找不到要导入或导出的目标文件,则可能是由相对路径设定不合理造成的。确保提供绝对路径或者确认项目根目录下确实存在相应的子文件夹结构可以帮助解决问题。 另外值得注意的是,在Web应用程序环境下部署时还需考虑服务器端的工作环境特点,合理规划静态资源位置以便顺利访问所需文件。
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@Override public Map<String, Object> uploadData(InputStream is, boolean isExcel2003, String userId, String importType) { Map<String, Object> result = new HashMap<>(); List<ChargingStationOrigUpload> dataList = new ArrayList<>(); // 定义允许的列名(去除了空字符串) final Set<String> ALLOWED_COLUMNS = new HashSet<>(Arrays.asList( "采集批次", "充电桩APP", "充电桩名称", "地址", "充电桩类型", "可用电池数量", "原始省份", "原始城市", "原始区县", "快充数量", "慢充数量", "其它桩数量", "营业性质", "营业时间", "充电价格", "最低充电价格(元/度)", "最高充电价格(元/度)", "最低服务费(元/度)", "最高服务费(元/度)", "快充功率(KW)", "慢充功率(KW)", "充电桩位置", "停车费用", "电池类型(度)", "其它描述", "经度", "纬度", "采集时间", "采集原始ID", "充电桩原始ID" )); Workbook wb = null; try { wb = isExcel2003 ? new HSSFWorkbook(is) : new XSSFWorkbook(is); Sheet sheet = wb.getSheetAt(0); // 获取列名映射(列名 -> 列索引) Map<String, Integer> columnIndexMap = validateHeader(sheet.getRow(0), ALLOWED_COLUMNS); // 读取数据行 for (int rowIndex = 1; rowIndex <= sheet.getLastRowNum(); rowIndex++) { Row row = sheet.getRow(rowIndex); // 如果当前行为空,则终止读取 if (isNullOrEmptyRow(row)) { log.info("检测到空行,停止读取。当前行号: {}", rowIndex + 1); break; } ChargingStationOrigUpload entity = new ChargingStationOrigUpload(); try { mapRowToEntity(row, entity, columnIndexMap); dataList.add(entity); // 只有非空有效行才会加入列表 } catch (DataValidationException e) { log.error("第{}行数据验证失败: {}", rowIndex + 1, e.getMessage()); throw new ReadDataExection("第" + (rowIndex + 1) + "行数据错误: " + e.getMessage()); } } // 统一设置importType if (!dataList.isEmpty()) { for (ChargingStationOrigUpload item : dataList) { item.setImportType(importType); } processImportData(dataList, userId, result); } else { result.put("success", false); result.put("rsMsg", "没有有效数据可导入"); } } catch (ReadDataExection e) { result.put("success", false); result.put("rsMsg", "数据验证失败: " + e.getMessage()); log.error("数据验证异常", e); } catch (Exception e) { result.put("success", false); result.put("rsMsg", "系统异常: " + (e.getMessage() != null ? e.getMessage() : "未知错误")); log.error("文件解析异常", e); } finally { closeQuietly(is); // 关闭输入流 } return result; } // 关闭输入流的方法 private void closeQuietly(InputStream is) { if (is != null) { try { is.close(); } catch (IOException e) { log.warn("输入流关闭失败", e); } } } /** * 验证表头并创建列名-索引映射 */ private Map<String, Integer> validateHeader(Row headerRow, Set<String> allowedColumns) throws ReadDataExection { if (headerRow == null) throw new ReadDataExection("文件缺少表头"); Map<String, Integer> columnIndexMap = new HashMap<>(); Set<String> foundColumns = new HashSet<>(); // 检查必须存在的列 String[] requiredColumns = {"采集批次", "充电桩APP", "充电桩名称"}; for (int i = 0; i < headerRow.getLastCellNum(); i++) { Cell cell = headerRow.getCell(i); if (cell == null) continue; String colName = getCellValue(cell).trim(); // 跳过空白列名 if (StringUtils.isBlank(colName)) continue; // 检查列名是否合法 if (!allowedColumns.contains(colName)) { throw new ReadDataExection("Excel包含非法列名: " + colName); } // 检查列名重复 if (foundColumns.contains(colName)) { throw new ReadDataExection("Excel包含重复列名: " + colName); } columnIndexMap.put(colName, i); foundColumns.add(colName); } // 确保所有必需的列都存在于 columnIndexMap 中 for (String requiredCol : requiredColumns) { if (!columnIndexMap.containsKey(requiredCol)) { throw new ReadDataExection("缺少必要列: " + requiredCol); } } return columnIndexMap; } /** * 将行数据映射到实体对象 */ private void mapRowToEntity(Row row, ChargingStationOrigUpload entity, Map<String, Integer> columnIndexMap) throws DataValidationException { try { // 使用传统方式获取单元格值 String batchStr = getCellValue(getCellByColumnName(row, columnIndexMap, "采集批次")); if (StringUtils.isNotBlank(batchStr)) { try { double value = Double.parseDouble(batchStr.trim()); entity.setBatch((int) value); } catch (NumberFormatException e) { System.err.println("字段映射失败: For input string: \"" + batchStr + "\""); } } entity.setSource(getCellValue(getCellByColumnName(row, columnIndexMap, "充电桩APP")).trim()); entity.setName(getCellValue(getCellByColumnName(row, columnIndexMap, "充电桩名称")).trim()); entity.setAddress(getCellValue(getCellByColumnName(row, columnIndexMap, "地址")).trim()); entity.setStationType(getCellValue(getCellByColumnName(row, columnIndexMap, "充电桩类型"))); entity.setChargingPositionType(getCellValue(getCellByColumnName(row, columnIndexMap, "充电桩位置"))); entity.setBatteryCounts(getCellValue(getCellByColumnName(row, columnIndexMap, "可用电池数量"))); entity.setCollectionTime(getCellValue(getCellByColumnName(row, columnIndexMap, "采集时间"))); entity.setLng(getCellValue(getCellByColumnName(row, columnIndexMap, "经度"))); entity.setLat(getCellValue(getCellByColumnName(row, columnIndexMap, "纬度"))); entity.setProvince(getCellValue(getCellByColumnName(row, columnIndexMap, "原始省份"))); entity.setCity(getCellValue(getCellByColumnName(row, columnIndexMap, "原始城市"))); entity.setArea(getCellValue(getCellByColumnName(row, columnIndexMap, "原始区县"))); entity.setFastCounts(removeDecimalIfPresent(getCellValue(getCellByColumnName(row, columnIndexMap, "快充数量")))); entity.setSlowCounts(removeDecimalIfPresent(getCellValue(getCellByColumnName(row, columnIndexMap, "慢充数量")))); entity.setOtherStation(removeDecimalIfPresent(getCellValue(getCellByColumnName(row, columnIndexMap, "其它桩数量")))); entity.setTags(getCellValue(getCellByColumnName(row, columnIndexMap, "营业性质"))); entity.setBusinessHours(getCellValue(getCellByColumnName(row, columnIndexMap, "营业时间"))); entity.setPrice(getCellValue(getCellByColumnName(row, columnIndexMap, "充电价格"))); entity.setLowPrice(getCellValue(getCellByColumnName(row, columnIndexMap, "最低充电价格(元/度)"))); entity.setHightPrice(getCellValue(getCellByColumnName(row, columnIndexMap, "最高充电价格(元/度)"))); entity.setLowServicePrice(getCellValue(getCellByColumnName(row, columnIndexMap, "最低服务费(元/度)"))); entity.setHightServicePrice(getCellValue(getCellByColumnName(row, columnIndexMap, "最高服务费(元/度)"))); entity.setFastPower(removeDecimalIfPresent(getCellValue(getCellByColumnName(row, columnIndexMap, "快充功率(KW)")))); entity.setSlowPower(removeDecimalIfPresent(getCellValue(getCellByColumnName(row, columnIndexMap, "慢充功率(KW)")))); entity.setChargingPositionType(getCellValue(getCellByColumnName(row, columnIndexMap, "充电桩位置"))); entity.setParkingInfo(getCellValue(getCellByColumnName(row, columnIndexMap, "停车费用"))); entity.setBatteryType(getCellValue(getCellByColumnName(row, columnIndexMap, "电池类型(度)"))); entity.setOtherDesc(getCellValue(getCellByColumnName(row, columnIndexMap, "其它描述"))); entity.setStationId(getCellValue(getCellByColumnName(row, columnIndexMap, "充电桩原始ID"))); entity.setCollectionId(getCellValue(getCellByColumnName(row, columnIndexMap, "采集原始ID"))); } catch (Exception e) { throw new DataValidationException("字段映射失败: " + e.getMessage()); } } /** * 根据列名获取单元格 */ private Cell getCellByColumnName(Row row, Map<String, Integer> columnIndexMap, String colName) { Integer index = columnIndexMap.get(colName); if (index != null && index < row.getLastCellNum()) { return row.getCell(index); } return null; } /** * 处理导入的数据 */ private void processImportData(List<ChargingStationOrigUpload> dataList, String userId, Map<String, Object> result) { if (dataList == null || dataList.isEmpty()) { result.put("success", false); result.put("rsMsg", "没有可处理的数据"); return; } try { // 保存数据到中间表 boolean saveSuccess = charingStationDataDao.saveMidTable(dataList); if (!saveSuccess) { result.put("success", false); result.put("rsMsg", "保存到中间表失败,存在数据格式错误"); return; } // 执行数据上传逻辑(例如调用存储过程) Map<String, Object> vMap = charingStationDataDao.uploadData(userId); String rsMsg = (String) vMap.get("rsMsg"); if ("success".equalsIgnoreCase(rsMsg)) { result.put("success", true); result.put("rsMsg", "导入成功!"); } else { result.put("success", false); result.put("rsMsg", rsMsg != null ? rsMsg : "未知错误"); } } catch (Exception e) { String errorMsg = "数据库操作失败: " + e.getMessage(); result.put("success", false); result.put("rsMsg", errorMsg); log.error("数据库操作异常", e); } } /** * 判断某一行是否为空行 */ private boolean isNullOrEmptyRow(Row row) { if (row == null) return true; for (int i = 0; i < row.getLastCellNum(); i++) { Cell cell = row.getCell(i); if (cell != null && StringUtils.isNotBlank(getCellValue(cell))) { return false; // 存在非空单元格,不是空行 } } return true; } /** * 获取单元格值 */ private String getCellValue(Cell cell) { if (cell == null) return ""; try { switch (cell.getCellType()) { case Cell.CELL_TYPE_STRING: return cell.getStringCellValue().trim(); case Cell.CELL_TYPE_NUMERIC: if (DateUtil.isCellDateFormatted(cell)) { return cell.getDateCellValue().toString(); } return BigDecimal.valueOf(cell.getNumericCellValue()).toPlainString(); case Cell.CELL_TYPE_BOOLEAN: return Boolean.toString(cell.getBooleanCellValue()); case Cell.CELL_TYPE_FORMULA: return cell.getCellFormula(); default: return ""; } } catch (Exception e) { return "CELL_FORMAT_ERROR"; } } /** * 去除字符串中 ".0" 小数部分(如 "123.0" -> "123") */ private String removeDecimalIfPresent(String value) { if (value != null && value.endsWith(".0")) { return value.substring(0, value.length() - 2); } return value; } /** * 自定义数据验证异常类 */ class DataValidationException extends Exception { public DataValidationException(String message) { super(message); } } } .xsxl文件太大内存溢出,我应该怎么解决这个问题

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降帧是什么意思

<think>首先,用户的问题是:“我想了解降帧的含义 请问降帧是什么意思”。我需要用中文回答,并确保回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题。 关键点是“降帧”。在视频处理、动画或游戏上下文中,“降帧”通常指的是帧率下降或丢帧(frame drop)。结合系统提供的引用,我可以看到相关概念。 回顾提供的引用: - 引用[1]:讨论了帧率和丢帧分析,提到应用丢帧导致帧率下降,造成卡顿。例如,在60Hz刷新率下,每帧需要在16.7ms内完成,否则可能丢帧。 - 引用[2]:提到掉帧(Frame Drop),与CPU和GPU相关。CPU或GPU处理不及时会导致帧无法按时渲染。 - 引用[3]: