我正在尝试使用jackson-dataformat-csv解析CSV文件,我想将数字列映射到Number java类型.
CsvSchema schema = CsvSchema.builder().setUseHeader(true)
.addColumn("firstName",CsvSchema.ColumnType.STRING)
.addColumn("lastName",CsvSchema.ColumnType.STRING)
.addColumn("age",CsvSchema.ColumnType.NUMBER)
.build();
CsvMapper csvMapper = new CsvMapper();
MappingIterator<Map<String,Object>> mappingIterator = csvMapper
.readerFor(Map.class)
.with(schema)
.readValues(is);
while (mappingIterator.hasNext()) {
Map<String,Object> entryMap = mappingIterator.next();
Number age = (Number) entryMap.get("age");
}
我期望entryMap.get(“ age”)应该是一个数字,但是我却得到了String.
我的CSV文件：
firstName,lastName,age
John,Doe,21
Error,Name,-10
我知道CsvSchema可以很好地与POJO配合使用,但是我需要处理任意的CSV模式,因此我不能为每种情况创建一个新的Java类.
有什么方法可以将CSV解析为类型化的Map或Array？
最佳答案
您可以将univocity-parsers用于此类事情.它更快,更灵活：
var settings = new CsvParserSettings(); //configure the parser if needed
var parser = new CsvParser(settings);
for (Record record : parser.iterateRecords(is)) {
Short age = record.getShort("age");
}
要获取类型化的映射,请告诉解析器您正在使用的列的类型是什么：
parser.getRecordMetadata().setTypeOfColumns(Short.class,"age" /*,and other column names*/);
//to get 0 instead of nulls when the field is empty in the file:
parser.getRecordMetadata().setDefaultValueOfColumns("0","age",/*,and other column names*/);
// then parse
for (Record record : parser.iterateRecords(is)) {
Map<String,Object> map = record.toFieldMap();
}
希望这可以帮助
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