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所以我正在解析一个 .csv 文件。我在 StackOverflow 的某个地方听取了另一个线程的建议并下载了 SuperCSV。我终于得到了几乎所有的工作,但现在我遇到了一个似乎很难修复的错误。

出现此问题的原因是最后两列数据可能已填充,也可能未填充。这是一个 .csv 文件的示例,其中第一行缺少最后一列,第二行完全完整:

2012:07:25,11:48:20,922,"uLog.exe","",按键,1246,341,-1.00,-1.00,1.00,Shift 2012:07:25,11:48:21,094," uLog.exe","",按键,1246,341,-1.00,-1.00,1.00,b,Shift

根据我对Super CSV Javadoc的理解,如果列数可变,则无法使用CsvBeanReader填充 Java Bean 。这看起来真的很愚蠢,因为我觉得在初始化 Bean 时应该允许这些缺失的列为 null 或其他一些默认值。

作为参考,这是我的解析器的完整代码:

public class ULogParser {

String uLogFileLocation;
String screenRecorderFileLocation;

private static final CellProcessor[] cellProcessor = new CellProcessor[] {
    new ParseDate("yyyy:MM:dd"),
    new ParseDate("HH:mm:ss"),
    new ParseDate("SSS"),
    new StrMinMax(0, 100),
    new StrMinMax(0, 100),
    new StrMinMax(0, 100),
    new ParseInt(),
    new ParseInt(),
    new ParseDouble(),
    new ParseDouble(),
    new ParseDouble(),
    new StrMinMax(0, 100),
    new StrMinMax(0, 100),
};

public String[] header = {"Date", "Time", "Msec", "Application", "Window", "Message", "X", "Y", "RelDist", "TotalDist", "Rate", "Extra1", "Extra2"}; 

public ULogParser(String uLogFileLocation, String screenRecorderFileLocation)
{
    this.uLogFileLocation = uLogFileLocation;
    this.screenRecorderFileLocation = screenRecorderFileLocation;
}

public void parse()
{
    try {
        ICsvBeanReader reader = new CsvBeanReader(new BufferedReader(new FileReader(uLogFileLocation)), CsvPreference.STANDARD_PREFERENCE);
        reader.getCSVHeader(false); //parse past the header
        Entry entry;
        entry = reader.read(Entry.class, header, cellProcessor);
        System.out.println(entry.Application);
    } catch (FileNotFoundException e) {
        // TODO Auto-generated catch block
        e.printStackTrace();
    } catch (IOException e) {
        // TODO Auto-generated catch block
        e.printStackTrace();
    }
}

public void sendToDB()
{
    Query query = new Query();
}
}

以及 Entry 类的代码:

public class Entry
{
private Date Date;
private Date Time;
private Date Msec;
private String Application;
private String Window;
private String Message;
private int X;
private int Y;
private double RelDist;
private double TotalDist;
private double Rate;
private String Extra1;
private String Extra2;

public Date getDate() { return Date; }
public Date getTime() { return Time; }
public Date getMsec() { return Msec; }
public String getApplication() { return Application; }
public String getWindow() { return Window; }
public String getMessage() { return Message; }
public int getX() { return X; }
public int getY() { return Y; }
public double getRelDist() { return RelDist; }
public double getTotalDist() { return TotalDist; }
public double getRate() { return Rate; }
public String getExtra1() { return Extra1; }
public String getExtra2() { return Extra2; }

public void setDate(Date Date) { this.Date = Date; }
public void setTime(Date Time) { this.Time = Time; }
public void setMsec(Date Msec) { this.Msec = Msec; }
public void setApplication(String Application) { this.Application = Application; }
public void setWindow(String Window) { this.Window = Window; }
public void setMessage(String Message) { this.Message = Message; }
public void setX(int X) { this.X = X; }
public void setY(int Y) { this.Y = Y; }
public void setRelDist(double RelDist) { this.RelDist = RelDist; }
public void setTotalDist(double TotalDist) { this.TotalDist = TotalDist; }
public void setRate(double Rate) { this.Rate = Rate; }
public void setExtra1(String Extra1) { this.Extra1 = Extra1; }
public void setExtra2(String Extra2) { this.Extra2 = Extra2; }

public Entry(){}
}

我收到的异常(请注意,这与我上面的示例不同,缺少最后两列):

线程“主”中的异常值数组(大小 12)必须与处理器数组(大小 13)匹配:您可能正在读取列数与指定的单元处理器数不同的 CSV 行上下文:行:2 列:0生线:
[2012:07:25, 11:48:05, 740, uLog.exe, , 开始记录, -1, -1, -1.00, -1.00, -1.00, ]
 违规处理器:null
    在 org.supercsv.util.Util.processStringList(未知来源)
    在 org.supercsv.io.CsvBeanReader.read(未知来源)
    在处理.ULogParser.parse(ULogParser.java:59)
    在 ui.ParseImplicitData.main(ParseImplicitData.java:15)

是的,编写所有这些 getter 和 setter 是一件很痛苦的事情。另外,我很抱歉,我在使用 SuperCSV 时可能没有完美的约定(例如,如果您只想要未修改的字符串,则使用 CellProcessor),但您明白了。另外,这段代码显然不完整。现在,我只是想成功检索一行数据。

在这一点上,我想知道使用 CsvBeanReader 是否可以用于我的目的。如果不是,我有点失望,因为 CsvListReader(我会发布超链接,但 StackOverflow 也不允许我,也很愚蠢)就像根本不使用 API 一样简单,只使用 Scanner.next ()。

任何帮助,将不胜感激。提前致谢!

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3 回答 3

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编辑:Super CSV 2.0.0-beta-1 的更新

请注意,Super CSV 2.0.0-beta-1 中的 API 已更改(代码示例基于 1.52)。所有读者的getCSVHeader()方法是现在getHeader()(与writeHeader作家一致)。

此外,SuperCSVException已重命名为SuperCsvException.


编辑:超级 CSV 2.1.0 的更新

从 2.1.0 版开始,可以在使用新方法读取一行 CSV后执行单元处理器。executeProcessors()有关更多信息,请参阅项目网站上的此示例。请注意,这仅与 相关CsvListReader,因为它是唯一允许可变列长度的阅读器。


你是对的 -CsvBeanReader不支持列数可变的 CSV 文件。根据大多数 CSV 规范(包括RFC 4180),每行的列数必须相同。

出于这个原因(作为 Super CSV 开发人员),我不愿意将此功能添加到 Super CSV。如果您能想到一种优雅的添加方式,请随时在项目的 SourceForge 站点上提出建议。这可能意味着一个新的阅读器扩展CsvBeanReader:它必须将阅读和映射/处理分成两个单独的方法(除非你知道有多少列,否则你不能对 bean 的字段进行任何处理或映射) .

简单的解决方案

对此的简单解决方案(如果您可以控制正在使用的 CSV 文件)是在编写 CSV 文件时简单地添加一个空白列(示例中的第一行末尾有一个逗号 - 表示最后一列为空)。这样,您的 CSV 文件将是有效的(每行的列数相同)并且您可以CsvBeanReader像现在一样使用。

如果那不可能,那么一切都不会丢失

花式解决方案

您可能已经意识到,CsvBeanReader使用名称映射将 CSV 文件中的每一列与 bean 中的一个字段相关联,并使用 CellProcessor 数组来处理每一列。换句话说,如果你想使用它,你必须知道有多少列(以及它们代表什么)。

CsvListReader另一方面,它非常原始,可以读取不同长度的行(因为它不需要处理或映射它们)。

因此,您可以通过使用两个阅读器并行读取文件来组合CsvBeanReaderwith的所有功能CsvListReader(如下例所示):使用CsvListReader来确定有多少列,并CsvBeanReader进行处理/映射。

请注意,这假设它只是可能不存在的birthDate 列(即,如果您无法分辨缺少哪一列,它将不起作用)。

package example;

import java.io.StringReader;
import java.util.Date;

import org.supercsv.cellprocessor.ParseDate;
import org.supercsv.cellprocessor.ift.CellProcessor;
import org.supercsv.exception.SuperCSVException;
import org.supercsv.io.CsvBeanReader;
import org.supercsv.io.CsvListReader;
import org.supercsv.io.ICsvBeanReader;
import org.supercsv.io.ICsvListReader;
import org.supercsv.prefs.CsvPreference;

public class VariableColumns {

    private static final String INPUT = "name,birthDate,city\n"
        + "John,New York\n" 
        + "Sally,22/03/1974,London\n" 
        + "Jim,Sydney";

    // cell processors
    private static final CellProcessor[] NORMAL_PROCESSORS = 
    new CellProcessor[] {null, new ParseDate("dd/MM/yyyy"), null };
    private static final CellProcessor[] NO_BIRTHDATE_PROCESSORS = 
    new CellProcessor[] {null, null };

    // name mappings
    private static final String[] NORMAL_HEADER = 
    new String[] { "name", "birthDate", "city" };
    private static final String[] NO_BIRTHDATE_HEADER = 
    new String[] { "name", "city" };

    public static void main(String[] args) {

        // using bean reader and list reader together (to read the same file)
        final ICsvBeanReader beanReader = new CsvBeanReader(new StringReader(
                INPUT), CsvPreference.STANDARD_PREFERENCE);
        final ICsvListReader listReader = new CsvListReader(new StringReader(
                INPUT), CsvPreference.STANDARD_PREFERENCE);

        try {
            // skip over header
            beanReader.getCSVHeader(true);
            listReader.getCSVHeader(true);

            while (listReader.read() != null) {

                final String[] nameMapping;
                final CellProcessor[] processors;

                if (listReader.length() == NORMAL_HEADER.length) {
                    // all columns present - use normal header/processors
                    nameMapping = NORMAL_HEADER;
                    processors = NORMAL_PROCESSORS;

                } else if (listReader.length() == NO_BIRTHDATE_HEADER.length) {
                    // one less column - birth date must be missing
                    nameMapping = NO_BIRTHDATE_HEADER;
                    processors = NO_BIRTHDATE_PROCESSORS;

                } else {
                    throw new SuperCSVException(
                            "unexpected number of columns: "
                                    + listReader.length());
                }

                // can now use CsvBeanReader safely 
                // (we know how many columns there are)
                Person person = beanReader.read(Person.class, nameMapping,
                        processors);

                System.out.println(String.format(
                        "Person: name=%s, birthDate=%s, city=%s",
                        person.getName(), person.getBirthDate(),
                        person.getCity()));

            }
        } catch (Exception e) {
            // handle exceptions here
            e.printStackTrace();
        } finally {
            // close readers here
        }
    }

    public static class Person {

        private String name;
        private Date birthDate;
        private String city;

        public String getName() {
            return name;
        }

        public void setName(String name) {
            this.name = name;
        }

        public Date getBirthDate() {
            return birthDate;
        }

        public void setBirthDate(Date birthDate) {
            this.birthDate = birthDate;
        }

        public String getCity() {
            return city;
        }

        public void setCity(String city) {
            this.city = city;
        }
    }

}

我希望这有帮助。

哦,你的类中的字段是否有任何理由Entry不遵循正常的命名约定(camelCase)?如果您将header数组更新为使用驼峰式,那么您的字段也可以是驼峰式。

于 2012-07-28T05:56:17.567 回答
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好吧,SuperCSV 是开源的。如果您想添加功能,例如处理带有可变数量的尾随字段的输入,您基本上有两种选择:

  1. 在 SourceForge 网站上发布支持请求,希望作者同意并有时间去做
  2. 下载源代码,根据自己的喜好进行更改,并将更改贡献给项目。

这就是开源的工作方式。

于 2012-07-26T22:04:55.090 回答
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使用uniVocity-parsers,您可以将具有不同列数的 CSV 文件映射到 Java bean。使用注释:

class TestBean {

// if the value parsed in the quantity column is "?" or "-", it will be replaced by null.
@NullString(nulls = { "?", "-" })
// if a value resolves to null, it will be converted to the String "0".
@Parsed(defaultNullRead = "0")
private Integer quantity;   // The attribute type defines which conversion will be executed when processing the value.
// In this case, IntegerConversion will be used.
// The attribute name will be matched against the column header in the file automatically.

@Trim
@LowerCase
// the value for the comments attribute is in the column at index 4 (0 is the first column, so this means fifth column in the file)
@Parsed(index = 4)
private String comments;

// you can also explicitly give the name of a column in the file.
@Parsed(field = "amount")
private BigDecimal amount;

@Trim
@LowerCase
// values "no", "n" and "null" will be converted to false; values "yes" and "y" will be converted to true
@BooleanString(falseStrings = { "no", "n", "null" }, trueStrings = { "yes", "y" })
@Parsed
private Boolean pending;
...
}

要将 CSV 解析为TestBean实例列表:

// BeanListProcessor converts each parsed row to an instance of a given class, then stores each instance into a list.
BeanListProcessor<TestBean> rowProcessor = new BeanListProcessor<TestBean>(TestBean.class);
CsvParserSettings parserSettings = new CsvParserSettings();
parserSettings.setRowProcessor(rowProcessor);
//Uses the first valid row of the CSV to assign names to each column
parserSettings.setHeaderExtractionEnabled(true);

CsvParser parser = new CsvParser(parserSettings);
parser.parse(new FileReader(yourFile));

// The BeanListProcessor provides a list of objects extracted from the input.
List<TestBean> beans = rowProcessor.getBeans();

披露:我是这个库的作者。它是开源和免费的(Apache V2.0 许可证)。

于 2014-11-16T03:05:51.393 回答