使用开源计算引擎提升Excel格式文件处理效率(开源计算机)

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  对Excel进行解析\生成\查询\计算等处理是Java下较常见的任务,但Excel的文件格式很复杂,自行编码读写太困难,有了POI\EasyExcel\JExcel等类库就方便多了,其中POI最为出色。

  POI具有全面而细致的xls读写能力

  POI可读写多种Excel文件格式,既支持古老的二进制格式(xls),也支持现代的OOXML格式(xlsx),既支持全内存一次性读写,也支持小内存流式读写。POI为大量Excel元素设计了相应的JAVA类,包括workbook、printer、sheet、row、cell,其中,与cell相关的类包括单元格样式、字体、颜色、日期、对齐、边框等。仅单元格样式类,方法就超过了四十个,可进行最全面最细致的读写操作。

  POI的读写功能很底层

  POI的读写功能全面而细致,但细致也意味着过于底层,开发者必须从头写起,自己处理每一处细节,即使简单的操作也要编写大量代码。比如,读入首行为列名的行式xls:

  

FileInputStream fileInputStream = new FileInputStream("d:\\Orders.xls");

 

  // get the excel book

  Workbook workbook = new HSSFWorkbook(fileInputStream);

  if (workbook != null) {

   // get the first sheet

   Sheet sheet = workbook.getSheetAt(0);

   if (sheet != null) {

   //get the col name/first line

   Row rowTitle = sheet.getRow(0); // first line

   if (rowTitle != null) {

   int cellTitles = rowTitle.getPhysicalNumberOfCells(); // get column number

   for (int i = 0; i cellTitles; i++) {

   Cell cell = rowTitle.getCell(i); //the cell!

   if (cell != null) {

   System.out.print(cell.getStringCellValue() + " ");

   //get the value/other lines

   int rows = sheet.getPhysicalNumberOfRows(); // get line number

   for (int i = 1; i rows; i++) {

   Row row = sheet.getRow(i); // get row i

   if (row != null) {

   int cells = row.getPhysicalNumberOfCells(); // get column number

   for (int j = 0; j cells; j++) {

   // line number and row number

   System.out.print("[" + i + "-" + j + "]");

   Cell cell = row.getCell(j); // the cell!

   if (cell != null) {

   int cellType = cell.getCellType();

   Object value = "";

   switch (cellType) {

   case HSSFCell.CELL_TYPE_STRING: // string

   value = cell.getStringCellValue();

   break;

   case HSSFCell.CELL_TYPE_BLANK: // 空

   break;

   case HSSFCell.CELL_TYPE_BOOLEAN: // boolean

   value = cell.getBooleanCellValue();

   break;

   case HSSFCell.CELL_TYPE_NUMERIC: // number

   if (HSSFDateUtil.isCellDateFormatted(cell)) { // date number

   Date date = cell.getDateCellValue();

   value = new DateTime(date).toString("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");

   }else { // normal number

   // change to string to avoid being too long

   cell.setCellType(HSSFCell.CELL_TYPE_STRING);

   value = cell;

   break;

   case HSSFCell.CELL_TYPE_ERROR:

   throw new RuntimeException("data type mistaken");

   System.out.println(value);

   System.out.println("end of the "+i+" line");

   System.out.println("end of the value lines=======================================");

  

 

  行式xls是最常见的格式,但POI并没有为此提供方便的处理方法,只能按照workbook- sheet- line- cell的顺序进行循环解析,造成了如此繁琐的代码。

  这还只是将数据简单读出来,如果下一步想再处理数据,还要事先转为结构化数据对象,比如ArrayList 实体类 或HashMap,代码就更繁琐了。

  POI查询计算困难

  解析Excel并不是目标,我们通常还要对这些文件进查询计算,但POI作为Excel的解析类,没有也不合适再提供相关的方法,只能用JAVA手工硬写。比如基础的分组汇总运算,JAVA代码大概这样:

  

Comparator salesRecord comparator = new Comparator salesRecord () {

 

   public int compare(salesRecord s1, salesRecord s2) {

   if (!s1.salesman.equals(s2.salesman)) {

   return s1.salesman.compareTo(s2.salesman);

   } else {

   return s1.ID.compareTo(s2.ID);

  Collections.sort(sales, comparator);

  ArrayList resultRecord result=new ArrayList resultRecord

  salesRecord standard=sales.get(0);

  float sumValue=standard.value;

  for(int i = 1;i sales.size(); i ++){

   salesRecord rd=sales.get(i);

   if(rd.salesman.equals(standard.salesman)){

   sumValue=sumValue+rd.value;

   }else{

   result.add(new resultRecord(standard.salesman,sumValue));

   standard=rd;

   sumValue=standard.value;

  result.add(new resultRecord(standard.salesman,sumValue));

  

 

  Java编码实现计算不仅繁琐,而且存在架构性缺陷。代码很难复用,数据结构和计算代码通常会耦合在一起,如果数据结构发生变化,代码就要重写。查询计算的要求灵活多变,而Java作为编译型语言,每次修改代码都要重启应用,维护工作量大,系统稳定性差。

  POI成熟稳定,但读写能力过于底层,且未提供查询计算能力,直接基于POI完成Excel文件的处理(特别是查询计算)的开发效率很低。如果针对POI进行封装,形成简单易用的高级读写函数,并额外提供查询计算能力,就能大幅度提高开发效率了。

  esProc SPL就是其中的佼佼者。

  SPL内置高级读写函数

  SPL是JVM下开源的计算引擎,它对POI也进行了封装,内置简单易用的高级函数,可解析\生成各类格式规则或不规则的xls,并自动生成结构化数据对象。

  解析格式规则的行式Excel,SPL提供了T函数。比如解析前面的xls文件,用封装前的POI要几十行,封装后只要一句:

  =T("d:\Orders.xls")

  解析行式Excel是很常见的任务,SPL用T函数封装了POI的功能,接口简单易用。无论xls还是xlsx,T函数都可以统一解析。可自动进行类型转换,开发者无须在细节浪费时间。T函数可自动区分首行的列名和其他行的数据,并根据列名创建序表(SPL的结构化数据对象)并填入数据:

  读入并解析成序表后,就可以使用SPL提供的丰富的结构化数据处理方法了:

  取第3条记录:A1(3)

  取后3条记录:A1.m([-1,-2,-3])

  取记录的字段值:A1(3).Amount*0.05

  修改记录的字段值:A1(3).Amount = A1(3). Amount*1.05

  取一列,返回集合:A1.(Amount)

  取几列,返回集合的集合:A1.([CLIENT,AMOUNT])

  追加记录:A1.insert(200,"APPL",10,2400.4,date("2010-10-10"))

  先按字段取再按记录序号取:A1.(AMOUNT)(2);等价于先按记录序号取再按字段取:A1(2).AMOUNT

  解析格式较不规则的行式xls,SPL提供了xlsimport函数,内置丰富而简洁的读取功能:

  没有列名,首行直接是数据:file("D:\Orders.xlsx").xlsimport()

  跳过前2行的标题区:file("D:/Orders.xlsx").xlsimport@t(;,3)

  从第3行读到第10行:file("D:/Orders.xlsx").xlsimport@t(;,3:10)

  只读取其中3个列:file("D:/Orders.xlsx").xlsimport@t(OrderID,Amount,OrderDate)

  读取名为"sales"的特定sheet:file("D:/Orders.xlsx").xlsimport@t(;"sales")

  函数xlsimport还具有读取倒数N行、密码打开文件、读大文件等功能,这里不再详述。

  解析格式很不规则的xls,SPL提供了xlscell函数,可以读写指定sheet里指定片区的数据,比如读取第1个sheet里的A2格:

  =file("d:/Orders.xlsx").xlsopen().xlscell("C2")

  配合SPL灵活的语法,就可以解析自由格式的xls,比如将下面的文件读为规范的二维表(序表):

  这个文件格式很不规则,直接基于POI写Java代码是个浩大的工程,而SPL代码就简短得多:

  生成规则的行式xls,SPL提供了xlsexport函数,用法也很简单。比如,上面例子的解析结果是个序表,存在SPL的A1格中,下面将A1写入新xls的第一个sheet,首行为列名,只要一句代码:=file("e:/result.xlsx").xlsexport@t(A1)

  xlsexport函数的功能丰富多样,可以将序表写入指定sheet,或只写入序表的部分行,或只写入指定的列:=file("e:/scores.xlsx").xlsexport@t(A1,No,Name,Class,Maths)

  xlsexport函数还可以方便地追加数据,比如对于已经存在且有数据的xls,将序表A1追加到该文件末尾,外观风格与原文件末行保持一致:=file("e:/scores.xlsx").xlsexport@a(A1)

  不规则片区写入数据,可以使用前面的xlscell函数。比如,xls中蓝色单元格是不规则的表头,需要在相应的白色单元格中填入数据,如下图:

  直接用POI要大段冗长的代码,而SPL代码就简短许多:

  注意,第6、9、11行有连续单元格,SPL可以简化代码一起填入,POI只能依次填入。

  SPL提供足够的查询计算能力

  查询计算是Excel处理任务的重点,SPL提供了丰富的计算函数、字符串函数、日期函数,以及标准SQL语法,不仅支持日常的xls计算,也能计算内容不规则的xls和逻辑复杂的xls。

  SPL提供了丰富的计算函数,可直接完成基础计算。比如前面的分组汇总,只要一句:

  A1.groups(SellerId;sum(Amount))

  更多计算:

  条件查询:A1.select(Amount 1000 Amount =3000 like(Client,"S"))

  排序:A1.sort(Client,-Amount)"

  去重:A1.id(Client)"

  关联两个xlsx:join(T("D:/Orders.xlsx")

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