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使用开源计算引擎提升Excel格式文件处理效率

2022-10-13 14:00 https://my.oschina.net/zimug/blog/5584265 字母哥博客 次阅读 条评论

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:

3png

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):

4png

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:

file

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:

5png

直接用POI要大段冗长的代码,而SPL代码就简短许多:

file

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"):O,SellerId; T("D:/Employees.xls"):E,EId).new(O.OrderID,O.Client,O.SellerId,O.Amount,O.OrderDate, E.Name,E.Gender,E.Dept)"

TopN:T("D:/Orders.xls").top(-3;Amount)

组内TopN (开窗函数):T("D:/Orders.xls").groups(Client;top(3,Amount))

SPL支持大量日期函数和字符串函数,代码量更短,开发效率更高。比如:

时间类函数,日期增减:elapse("2020-02-27",5) //返回2020-03-03

星期几:day@w("2020-02-27") //返回5,即星期4

N个工作日之后的日期:workday(date("2022-01-01"),25) //返回2022-02-04

字符串类函数,判断是否全为数字:isdigit("12345") //返回true

取子串前面的字符串:substr@l("abCDcdef","cd") //返回abCD

按竖线拆成字符串数组:"aa|bb|cc".split("|") //返回["aa","bb","cc"]

SPL还支持年份增减、求年中第几天、求季度、按正则表达式拆分字符串、拆出SQL的where或select部分、拆出单词、按标记拆HTML等功能。

SPL提供了标准SQL语法,可以像对数据库表一样直接对xls文件进行查询,极大地降低了数据库程序员的学习门槛:

filter:$select * from d:/sOrder.xlsx where Client like '%S%' or (Amount>1000 and Amount<=2000)sort:$select * from sales.xls order by Client,Amont descdistinct:$ select distinct(sellerid) from sales.xls group by…having:$select year(orderdate) y,sum(amount) s from sales.xls group by year(orderdate) having sum(amount)>=2000000join:$select e.name, s.orderdate, s.amount from sales.xls s left join employee.xlsx e on s.sellerid= e.eid

SPL支持SQL-92标准中大部分语法,包括集合计算、case when、with、嵌套子查询等,详见<a href="http://c.raqsoft.com.cn/article/1638869916433" rel="nofollow">《没有 RDB 也敢揽 SQL 活的开源金刚钻 SPL》</a>

内容不规则的xls,一般的类库都无能为力,SPL语法灵活函数丰富,可轻松解决处理。比如Excel单元格里有很多”key=value”形式的字符串,需要整理成规范的二维表,以进行后续计算:

file

逻辑复杂的计算,SQL和存储过程都难以实现,SPL的计算能力更强,可轻松解决此类问题。比如,计算某支股票最长的连续上涨天数:

file

SPL支持更优的应用架构

SPL是解释型语言,提供JDBC接口,可以用SQL或存储过程的形式被JAVA集成,不仅降低了架构的耦合性,还能支持热切换。SPL还支持多种数据源,并支持跨数据源计算。

SPL提供了JDBC接口,可被JAVA轻松调用。简单的SPL代码可以像SQL一样,直接嵌入JAVA,比如条件查询:

Class.forName("com.esproc.jdbc.InternalDriver");
Connection connection =DriverManager.getConnection("jdbc:esproc:local://");
Statement statement = connection.createStatement();
String str="=T(\"D:/Orders.xls\").select(Amount>1000 && Amount<=3000 && like(Client,\"*S*\"))";
ResultSet result = statement.executeQuery(str);

SPL支持计算外置,可降低计算代码和前端应用的耦合性。复杂的SPL代码可以先存为脚本文件,再以存储过程的形式被JAVA调用:

Class.forName("com.esproc.jdbc.InternalDriver");
Connection conn =DriverManager.getConnection("jdbc:esproc:local://");
CallableStatement statement = conn.prepareCall("{call scriptFileName(?, ?)}");
statement.setObject(1, "2020-01-01");
statement.setObject(2, "2020-01-31");
statement.execute();

SPL是解释型语言,通过外置代码可实现热切换。解释型语言无须编译,修改后可立即执行,无须重启JAVA应用,可降低维护工作量,提高系统稳定性。

SPL支持多种文件数据源,除了xls外,SPL还能读写csv\txt\XML\Json等文件,比如对txt进行条件查询:

T("sOrders.txt").groups(SellerId;sum(Amount))

$select * from d:/sOrders.txt where Client like '%S%' or (Amount>1000 and Amount<=2000)

SPL支持跨数据源计算,比如xls和txt的关联计算:

=join(T("D:/Orders.xlsx"):O,SellerId; T("D:/Employees.txt"):E,EId).new(O.OrderID,O.Client,O.SellerId,O.Amount,O.OrderDate, E.Name,E.Gender,E.Dept)"

SPL还能访问各类关系型数据库,WebService、Restful等网络服务, Hadoop、redis、Kafka、Cassandra等NoSQL。

POI只适合简单的xls解析\生成任务,且未提供查询计算能力。SPL对POI进行了封装,内置高级读写函数,不仅可以大幅简化代码,还能进行较不规则甚至很不规则的xls解析\生成任务。SPL额外提供了强大的计算能力,不仅支持日常的Excel查询计算,还可计算内容不规则的xls和逻辑复杂的xls。SPL支持更优的应用架构,可实现代码低耦合和热切换,支持多种数据源和跨数据源计算。

SPL资料

欢迎对SPL有兴趣的加小助手(VX号:SPL-helper),进SPL技术交流群 欢迎关注我的公告号:字母哥杂谈,回复003赠送作者专栏《docker修炼之道》的PDF版本,30余篇精品docker文章。字母哥博客:zimug.com

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