Java 如何使用超级CSV跳过仅空白行？

如何将Super CSV配置为跳过空白或仅空白行

我正在使用CsvListReader，有时我会在数据中得到一个空行。发生这种情况时，例外情况如下：

CellProcessor的数量必须与字段的数量匹配

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我只想跳过这几行

我不知道这个库（您应该添加一个Java标记…），但是看看，我发现它们的读卡器支持每行可变的行数。空行是此模式的一个子案例

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或者（可能效率较低），您可以捕获异常并继续阅读……

更新：Super CSV 2.1.0（2013年4月发布）允许您通过首选项提供一个

注释匹配器，该首选项允许您跳过被视为注释的行。有2个内置匹配器，您可以使用，也可以自己提供。在这种情况下，您可以使用
newcommentmatches（“\\s+”）
跳过空行


超级CSV仅跳过长度为零的行（仅为行终止符）

如果有空行，则它不是有效的CSV文件（请参阅RFC4180的第页，其中指出，
每行应包含文件中相同数量的字段
）。空行只有在它是多行字段的一部分并用引号括起来时才有效。e、 g

column1,column2
"multi-line field

with a blank line",value2

也就是说，有可能让Super CSV对空行更宽松一些（它可以忽略它们）。如果您可以在我们的SourceForge页面上发布一篇文章，我们可以对此进行进一步研究，并可能在将来的版本中添加此功能

但是现在这对你没有帮助

我还没有对此做过广泛的测试，但它应该可以工作：）您可以编写自己的标记器来跳过空行：

package org.supercsv.io;

import java.io.IOException;
import java.io.Reader;
import java.util.List;

import org.supercsv.prefs.CsvPreference;

public class SkipBlankLinesTokenizer extends Tokenizer {

    public SkipBlankLinesTokenizer(Reader reader, CsvPreference preferences) {
        super(reader, preferences);
    }

    @Override
    public boolean readColumns(List<String> columns) throws IOException {

        boolean moreInput = super.readColumns(columns);

        // keep reading lines if they're blank
        while (moreInput && (columns.size() == 0 || 
                             columns.size() == 1 && 
                             columns.get(0).trim().isEmpty())){
            moreInput = super.readColumns(columns);
        }

        return moreInput;
    }

}

希望这有帮助
'SuperCSV'标记是库作者要求的。这很好，但你可以添加几个标记，你知道吗？：-）很高兴你从权威人士那里得到了答案…很好的建议！我在读台词的时候胡闹，但那不是真的正确。我确实需要修改一下你的代码。readColumns（）解析一列空白，因此columns.size（）==1。我用我使用的代码更新了你的答案。嗯……显然我对你答案的编辑正在等待“同行评审”。这是新的循环条件：（moreInput&&columns.size（）==1&&columns.get（0.trim（）.isEmpty（））好的，我更新了您的编辑以适应空行（
columns.size（）==0
），就像我原来的答案一样（它对其他人更有用）。我正在考虑改用
getUntokenizedRow（）.trim（）.isEmpty（）
，但在读取以制表符分隔的文件时，这会中断。
ICsvListReader listReader = null;
try {
    CsvPreference prefs = CsvPreference.STANDARD_PREFERENCE;
    listReader = new CsvListReader(
        new SkipBlankLinesTokenizer(new FileReader(CSV_FILENAME), prefs),
        prefs);
...