实现easyexcel导入不定列数的数据
流程概述
为了实现easyexcel导入不定列数的数据，我们需要按照以下步骤进行操作：
- 读取Excel文件
- 解析Excel文件，获取每个单元格的数据
- 处理数据，将其存储到相应的数据结构中
- 执行业务逻辑操作
下面我们将详细介绍每一步需要做什么，以及使用的代码和代码的注释。
1. 读取Excel文件
首先，我们需要使用easyexcel提供的API读取Excel文件。以下是读取Excel文件的代码：
String filePath = "path/to/excel/file.xlsx";
EasyExcel.read(filePath, new ExcelListener()).sheet().doRead();
filePath：Excel文件的路径ExcelListener：实现了AnalysisEventListener接口的类，用于处理Excel数据的监听器
2. 解析Excel文件
在上一步中，我们使用了ExcelListener来监听Excel文件的读取操作。下面是ExcelListener的代码：
public class ExcelListener extends AnalysisEventListener<ExcelData> {
private List<ExcelData> dataList = new ArrayList<>();
@Override
public void invoke(ExcelData data, AnalysisContext context) {
dataList.add(data);
}
@Override
public void doAfterAllAnalysed(AnalysisContext context) {
// 数据解析完成后的操作
processData(dataList);
}
private void processData(List<ExcelData> dataList) {
// 处理数据的逻辑
}
}
ExcelData：自定义的类，用于存储Excel中每行数据的实体类dataList：用于存储解析后的数据的列表
在invoke方法中，我们将每行数据添加到dataList中。
在doAfterAllAnalysed方法中，我们对解析后的数据进行处理。
3. 处理数据
在processData方法中，我们对解析后的数据进行处理，并将其存储到相应的数据结构中。以下是处理数据的代码：
private void processData(List<ExcelData> dataList) {
for (ExcelData data : dataList) {
// 对每行数据进行处理，根据需要存储到相应的数据结构中
// 例如，可以使用Map<String, Object>来存储每行数据，其中键为Excel中的列名，值为对应的数据
Map<String, Object> rowData = new HashMap<>();
rowData.put("column1", data.getColumn1());
rowData.put("column2", data.getColumn2());
// ...
}
}
ExcelData：自定义的类，用于存储Excel中每行数据的实体类dataList：解析后的数据列表
在上述代码中，我们使用Map<String, Object>来存储每行数据，其中键为Excel中的列名，值为对应的数据。
4. 执行业务逻辑操作
最后，我们可以对处理后的数据进行业务逻辑操作。以下是一个简单的示例：
private void processData(List<ExcelData> dataList) {
for (ExcelData data : dataList) {
// 对每行数据进行处理
// ...
// 执行业务逻辑操作
// 例如，可以将数据存储到数据库中
saveDataToDatabase(data);
}
}
private void saveDataToDatabase(ExcelData data) {
// 将数据存储到数据库中的逻辑
}
在上述示例中，我们通过调用saveDataToDatabase方法将数据存储到数据库中。
状态图
以下是导入不定列数数据的状态图：
stateDiagram
[*] --> 读取Excel文件
读取Excel文件 --> 解析Excel文件
解析Excel文件 --> 处理数据
处理数据 --> 执行业务逻辑操作
执行业务逻辑操作 --> [*]
甘特图
以下是导入不定列数数据的甘特图：
gantt
dateFormat YYYY-MM-DD
section 读取Excel文件
读取Excel文件 : 2022-01-01, 2d
section 解析Excel文件
解析Excel文件 : 2022-01-03, 2d
section 处理数据
处理数据 : 2022-01-05
