一个表中的数据来源于多个其他系统的导出表,其中的特点就是大多数的字段都是一样的(可能导出的表头不一样),只有部分少数字段是每个系统自己独有的。围绕这个做一次功能性分析
分析:大多数字段是一样的,那么就是实际的表字段,唯一的区别就是各系统内的名字可能不一样,少数每个系统独有的字段,可以归为动态字段。
总结:
公共字段(翻译表头:@ExcelProperty 可以指定多个表头( @ExcelProperty(value = {"发货数量", "采购数量(台)"}) ))
动态字段(需要有每个系统内动态字段的字段名称和表头的对应关系,考虑使用字典,供业务员配置,后续如果新添加其他动态字段直接在字典中配置,无需另行开发)
注意:由于无法控制和预料固定字段在新接入的系统中的实际表头,所以如果新接入系统的公共表头与表字段不一致,需要在
@ExcelProperty(value = {})中添加新的表头
字典配置:

数据表结果:

公共字段使用常规的数据库表字段存储,动态字段使用额外列存 JSON 串。
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>easyexcel</artifactId>
<version>3.1.0</version>
</dependency>
public class AgentDeliverOrderImportVo {
@ExcelProperty(value = {"订单编号"}, order = 1)
private String deliverNo;
@ExcelProperty(value = {"发货数量", "采购数量(台)"}, order = 14)
@ColumnName(name = {"发货数量", "采购数量(台)"})
private Integer deliverCount;
/**
* 动态字段(业务线编号区分)
*/
private String dynamicFields;
private Date createTime;
private String createBy;
}
EasyExcel 的不创建对象的写,那么public String test(MultipartFile file) throws IOException {
//假设从字典中获取字典值
Map<String, String> dictMap = new HashMap<>();
dictMap.put("项目", "xm");
dictMap.put("嗨一付订单编号", "hyfddbh");
try (InputStream inputStream = file.getInputStream()) {
EasyExcel.read(inputStream, new ReadListener<Map<String, String>>(){
private Map<Integer, String> fieldHead;
//获取表头
@Override
public void invokeHead(Map<Integer, ReadCellData<?>> headMap, AnalysisContext context) {
Map<Integer, String> integerStringMap = ConverterUtils.convertToStringMap(headMap, context);
log.info("解析到一条头数据:{}", JSON.toJSONString(integerStringMap));
fieldHead = ExcelParsing.setFieldHead(integerStringMap, AgentDeliverOrderImportVo.class);
log.info("转化后头数据:{}", JSONObject.toJSONString(fieldHead));
}
//获取数据
@Override
public void invoke(Map<String, String> map, AnalysisContext analysisContext) {
log.info("解析到一条数据:{}", JSON.toJSONString(map));
Map<String, String> valueMap = ExcelParsing.setFieldValue(fieldHead, dictMap, map);
log.info("转化一条数据:{}", JSONObject.toJSONString(valueMap));
log.info("转化一条动态数据:{}", JSONObject.toJSONString(ExcelParsing.getValueMap(valueMap, AgentDeliverOrderImportVo.class)));
}
@Override
public void doAfterAllAnalysed(AnalysisContext analysisContext) {
}
}).sheet().doRead();
}
return "完成";
}
/**
* @author Surpass
* @Description: excel处理类
* @date 27/07/2022 15:04
*/
class ExcelParsing {
/**
* 将公共字段中的中文转换成数据库表字段,动态字段(其他字段保留)
* @param headMap {1:"姓名", 2:"年龄"}
* @param obj AgentDeliverOrderImportVo(导入实体类)
* @return java.util.Map<java.lang.String, java.lang.String> {1:"name", 2:"年龄"}
* @author Surpass
* @date 01/08/2022 17:10
*/
public static Map<Integer, String> setFieldHead(Map<Integer, String> headMap, Class<?> obj) {
Field[] fields = obj.getDeclaredFields();
for (Field field : fields) {
ExcelProperty annotation = field.getAnnotation(ExcelProperty.class);
if (annotation == null) {
continue;
}
//存在翻译字段的情况,一个字段对应好几个表头(尽量避免)
List<String> valueList = Arrays.asList(annotation.value());
for (Map.Entry<Integer, String> entry : headMap.entrySet()) {
if (valueList.contains(entry.getValue())) {
headMap.put(entry.getKey(), field.getName());
}
}
}
return headMap;
}
/**
* 获取数据(平铺),指动态字段kv和公共字段kv在同一级
* @param headMap {1:"name", 2:"年龄"}
* @param dictMap {"年龄":"age"}
* @param valueMap {1:"广州****公司", 2:"23"}
* @return java.util.Map<java.lang.String, java.lang.String>
* @author Surpass
* @date 01/08/2022 17:10
*/
public static Map<String, String> setFieldValue(Map<Integer, String> headMap,
Map<String, String> dictMap,
Map<String, String> valueMap) {
Map<Integer, String> valueIntegerMap = valueMap.entrySet().stream().collect(
Collectors.toMap(item -> Integer.valueOf(String.valueOf(item.getKey())),
item -> StrUtil.nullToEmpty(item.getValue()))
);
Map<String, String> valueResultMap = new HashMap<>(valueMap.size());
Iterator<Map.Entry<Integer, String>> iterator = valueIntegerMap.entrySet().iterator();
while (iterator.hasNext()) {
Map.Entry<Integer, String> entry = iterator.next();
//动态字段
if (dictMap != null && dictMap.containsKey(headMap.get(entry.getKey()))) {
valueResultMap.put(dictMap.get(headMap.get(entry.getKey())), entry.getValue());
continue;
}
//公共字段
valueResultMap.put(headMap.get(entry.getKey()), entry.getValue());
iterator.remove();
}
return valueResultMap;
}
/**
* 获取数据(表结构),指动态字段kv已经加入到数据库表字段 dynamicFields 中
* @param obj AgentDeliverOrderImportVo(导入实体类)
* @param valueMap {"name":"广州****公司", "age":"23"}
* @return java.util.Map<java.lang.String, java.lang.String>
* 返回结果: {"name":"广州****公司","dynamicFields":{"age":"23"}}
* @author Surpass
* @date 01/08/2022 17:10
*/
public static Map<String, Object> getValueMap(Map<String, String> valueMap,
Class<?> obj) {
Map<String, Object> resultMap = new HashMap<>(valueMap);
List<String> commonFieldList = new ArrayList<>();
Field[] fields = obj.getDeclaredFields();
for (Field field : fields) {
ExcelProperty annotation = field.getAnnotation(ExcelProperty.class);
if (annotation == null) {
continue;
}
commonFieldList.add(field.getName());
}
//过滤掉实体中的公共字段
Map<String, String> dynamicMap = valueMap.entrySet().stream()
.filter(item -> !commonFieldList.contains(item.getKey()))
.collect(Collectors.toMap(Map.Entry::getKey, Map.Entry::getValue));
resultMap.put("dynamicFields", dynamicMap);;
return resultMap;
}
}
经过解析以后这个文档的数据已经和数据库表一致了,那么我们后续的操作就是常规的校验和插入逻辑了。
目前有一个缺点就是这样存的动态字段不好做条件查询,影响不是很大。
本文介绍了使用 EasyExcel 组件来进行导入,实现公共列和动态列组合类型的导入,以及如何存储的功能,主要利用反射和字典分别来维护公共列和动态列的表头和字段的对应关系,利用此关系对数据进行解析。
我有一个字符串input="maybe(thisis|thatwas)some((nice|ugly)(day|night)|(strange(weather|time)))"Ruby中解析该字符串的最佳方法是什么?我的意思是脚本应该能够像这样构建句子:maybethisissomeuglynightmaybethatwassomenicenightmaybethiswassomestrangetime等等,你明白了......我应该一个字符一个字符地读取字符串并构建一个带有堆栈的状态机来存储括号值以供以后计算,还是有更好的方法?也许为此目的准备了一个开箱即用的库?
我主要使用Ruby来执行此操作,但到目前为止我的攻击计划如下:使用gemsrdf、rdf-rdfa和rdf-microdata或mida来解析给定任何URI的数据。我认为最好映射到像schema.org这样的统一模式,例如使用这个yaml文件,它试图描述数据词汇表和opengraph到schema.org之间的转换:#SchemaXtoschema.orgconversion#data-vocabularyDV:name:namestreet-address:streetAddressregion:addressRegionlocality:addressLocalityphoto:i
我正在使用ruby1.9解析以下带有MacRoman字符的csv文件#encoding:ISO-8859-1#csv_parse.csvName,main-dialogue"Marceu","Giveittohimóhe,hiswife."我做了以下解析。require'csv'input_string=File.read("../csv_parse.rb").force_encoding("ISO-8859-1").encode("UTF-8")#=>"Name,main-dialogue\r\n\"Marceu\",\"Giveittohim\x97he,hiswife.\"\
我有一个用户工厂。我希望默认情况下确认用户。但是鉴于unconfirmed特征,我不希望它们被确认。虽然我有一个基于实现细节而不是抽象的工作实现,但我想知道如何正确地做到这一点。factory:userdoafter(:create)do|user,evaluator|#unwantedimplementationdetailshereunlessFactoryGirl.factories[:user].defined_traits.map(&:name).include?(:unconfirmed)user.confirm!endendtrait:unconfirmeddoenden
简而言之错误:NOTE:Gem::SourceIndex#add_specisdeprecated,useSpecification.add_spec.Itwillberemovedonorafter2011-11-01.Gem::SourceIndex#add_speccalledfrom/opt/local/lib/ruby/site_ruby/1.8/rubygems/source_index.rb:91./opt/local/lib/ruby/gems/1.8/gems/rails-2.3.8/lib/rails/gem_dependency.rb:275:in`==':und
华为OD机试题本篇题目:明明的随机数题目输入描述输出描述:示例1输入输出说明代码编写思路最近更新的博客华为od2023|什么是华为od,od薪资待遇,od机试题清单华为OD机试真题大全,用Python解华为机试题|机试宝典【华为OD机试】全流程解析+经验分享,题型分享,防作弊指南华为o
C#实现简易绘图工具一.引言实验目的:通过制作窗体应用程序(C#画图软件),熟悉基本的窗体设计过程以及控件设计,事件处理等,熟悉使用C#的winform窗体进行绘图的基本步骤,对于面向对象编程有更加深刻的体会.Tutorial任务设计一个具有基本功能的画图软件**·包括简单的新建文件,保存,重新绘图等功能**·实现一些基本图形的绘制,包括铅笔和基本形状等,学习橡皮工具的创建**·设计一个合理舒适的UI界面**注明:你可能需要先了解一些关于winform窗体应用程序绘图的基本知识,以及关于GDI+类和结构的知识二.实验环境Windows系统下的visualstudio2017C#窗体应用程序三.
MIMO技术的优缺点优点通过下面三个增益来总体概括:阵列增益。阵列增益是指由于接收机通过对接收信号的相干合并而活得的平均SNR的提高。在发射机不知道信道信息的情况下,MIMO系统可以获得的阵列增益与接收天线数成正比复用增益。在采用空间复用方案的MIMO系统中,可以获得复用增益,即信道容量成倍增加。信道容量的增加与min(Nt,Nr)成正比分集增益。在采用空间分集方案的MIMO系统中,可以获得分集增益,即可靠性性能的改善。分集增益用独立衰落支路数来描述,即分集指数。在使用了空时编码的MIMO系统中,由于接收天线或发射天线之间的间距较远,可认为它们各自的大尺度衰落是相互独立的,因此分布式MIMO
遍历文件夹我们通常是使用递归进行操作,这种方式比较简单,也比较容易理解。本文为大家介绍另一种不使用递归的方式,由于没有使用递归,只用到了循环和集合,所以效率更高一些!一、使用递归遍历文件夹整体思路1、使用File封装初始目录,2、打印这个目录3、获取这个目录下所有的子文件和子目录的数组。4、遍历这个数组,取出每个File对象4-1、如果File是否是一个文件,打印4-2、否则就是一个目录,递归调用代码实现publicclassSearchFile{publicstaticvoidmain(String[]args){//初始目录Filedir=newFile("d:/Dev");Datebeg
我正在使用ruby2.1.0我有一个json文件。例如:test.json{"item":[{"apple":1},{"banana":2}]}用YAML.load加载这个文件安全吗?YAML.load(File.read('test.json'))我正在尝试加载一个json或yaml格式的文件。 最佳答案 YAML可以加载JSONYAML.load('{"something":"test","other":4}')=>{"something"=>"test","other"=>4}JSON将无法加载YAML。JSON.load("