FastExcel:开源的 JAVA 解析 Excel 工具,集成 AI 通过自然语言处理 Excel 文件,完全兼容 EasyExcel

本文涉及的产品
NLP 自学习平台,3个模型定制额度 1个月
NLP自然语言处理_高级版,每接口累计50万次
NLP自然语言处理_基础版,每接口每天50万次
简介: FastExcel 是一款基于 Java 的高性能 Excel 处理工具,专注于优化大规模数据处理,提供简洁易用的 API 和流式操作能力,支持从 EasyExcel 无缝迁移。

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  1. 性能:FastExcel 专注于高性能读写,显著降低内存占用。
  2. 功能:支持流式操作、读取指定行数和 Excel 转 PDF 等功能。
  3. 兼容性:完全兼容 EasyExcel,API 一致,可无缝迁移。

正文(附运行示例)

FastExcel 是什么

公众号: 蚝油菜花 - fastexcel

FastExcel 是一款基于 Java 的开源库,旨在提供快速、简洁且能解决大文件内存溢出问题的 Excel 处理工具。它兼容 EasyExcel,提供性能优化、bug 修复,并新增了如读取指定行数和将 Excel 转换为 PDF 的功能。

FastExcel 以 MIT 协议发布,适用于任何商业场景。其高性能读写、简单易用的 API 和流式操作能力,使其特别适合处理大规模数据。FastExcel 支持无缝从 EasyExcel 迁移,极大地简化了 Excel 文件的读写操作,提升了开发效率。

FastExcel 的主要功能

  • 高性能读写:FastExcel 专注于性能优化,能高效处理大规模 Excel 数据,显著降低内存占用。
  • 简单易用:提供简洁直观的 API,易于集成和使用。
  • 流式操作:支持流式读取,减少一次性加载大量数据的问题。
  • 读取指定行数:可以根据需求,只读取感兴趣的部分数据,提高数据处理效率。
  • Excel 转换为 PDF:支持直接将 Excel 文件转换为 PDF,满足多样化的文档输出需求。

FastExcel 的技术原理

  • 内存优化:基于流式读取技术,不需要一次性将整个 Excel 文件加载到内存中,逐行或逐块读取数据。
  • 事件驱动模型:基于实现 ReadListener 接口处理读取操作。当读取到数据时,会触发接口中的方法,如 invoke 方法,支持开发者对每行数据进行即时处理。
  • 注解映射:用注解将 Excel 文件中的列与 Java 对象的属性进行映射。开发者能轻松地将 Excel 数据转换为 Java 对象,同时也支持反向操作,将 Java 对象写入 Excel。

如何运行 FastExcel

读取 Excel 文件

// 实现 ReadListener 接口,设置读取数据的操作
public class DemoDataListener implements ReadListener<DemoData> {
   
    @Override
    public void invoke(DemoData data, AnalysisContext context) {
   
        System.out.println("解析到一条数据" + JSON.toJSONString(data));
    }

    @Override
    public void doAfterAllAnalysed(AnalysisContext context) {
   
        System.out.println("所有数据解析完成!");
    }
}

public static void main(String[] args) {
   
    String fileName = "demo.xlsx";
    // 读取 Excel 文件
    FastExcel.read(fileName, DemoData.class, new DemoDataListener()).sheet().doRead();
}
AI 代码解读

创建 Excel 文件

// 示例数据类
public class DemoData {
   
    @ExcelProperty("字符串标题")
    private String string;
    @ExcelProperty("日期标题")
    private Date date;
    @ExcelProperty("数字标题")
    private Double doubleData;
    @ExcelIgnore
    private String ignore;
}

// 填充要写入的数据
private static List<DemoData> data() {
   
    List<DemoData> list = new ArrayList<>();
    for (int i = 0; i < 10; i++) {
   
        DemoData data = new DemoData();
        data.setString("字符串" + i);
        data.setDate(new Date());
        data.setDoubleData(0.56);
        list.add(data);
    }
    return list;
}

public static void main(String[] args) {
   
    String fileName = "demo.xlsx";
    // 创建一个名为“模板”的 sheet 页,并写入数据
    FastExcel.write(fileName, DemoData.class).sheet("模板").doWrite(data());
}
AI 代码解读

资源


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