将复合java对象转换为CSV

我有一个对象，比如Response.java，如下所示：

class Response
{
   private User user;  // has firstName, lastName, age etc.
   private Address address; // has city, state, country etc.
   private OrderInfo orderInfo;  // has orderNumber, orderDate etc.

   // constuctors, getters/setters follow

}

num,age,name
1,12,Colin

我需要将这些对象的列表转换为csv，因此我的最终目标如下：

firstName, lastName, age, city, state, country, latitude, orderNumber, orderDate
john, doe, 25, dallas, tx, usa, somelat, 101, 08/17/2015
jane, doe, 21, atlant, ga, usa, somelat, 102, 08/15/2015

我尝试使用两个库——jackson（csv数据格式）、org.json（JsonArray），但没有得到预期的结果

这是我的jackson csv代码：

Response response = getResponse();
final CsvMapper mapper = new CsvMapper();
final CsvSchema schema = mapper.schemaFor(Response.class);
final String csv = mapper.writer(schema).writeValueAsString(response);

和杰克逊在一起，我越来越开心

com.fasterxml.jackson.core.JsonGenerationException: CSV generator does not support Object values for properties

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有没有一种方法可以按照我所需要的方式将复合对象转换为csv（只是没有类似json的分组的字段）？

因此我运行了您在测试项目中使用的类似代码，看起来您需要在所有对象（用户、地址和OrderInfo）上使用@jsonUnrapped

Jackson CSV不支持对象作为属性，这就是为什么会出现该异常。以下是Github上的问题：

下面是我用来验证这一点的示例代码：

Test response = new Test();
response.setNum(1);
Stub s = new Stub();
s.setAge("12");
s.setName("Colin");
response.setS(s);
final CsvMapper mapper = new CsvMapper();
final CsvSchema schema = mapper.schemaFor(Test.class);
final String csv = mapper.writer(schema.withUseHeader(true)).writeValueAsString(response);
System.out.println(csv);

上述代码的输出如下所示：

class Response
{
   private User user;  // has firstName, lastName, age etc.
   private Address address; // has city, state, country etc.
   private OrderInfo orderInfo;  // has orderNumber, orderDate etc.

   // constuctors, getters/setters follow

}

num,age,name
1,12,Colin

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您正在使用Jackson CSV库吗？如果没有，这里将详细介绍如何实现：您是否尝试重写Response类的toString方法？我认为通过使用它，您可以得到期望的结果。我们实际上不需要看到bean类。我们需要了解您是如何使用Jackson执行序列化的。它生成的是JSON，而不是CSV。@jgitter-我已经用我的jackson代码和jackson错误消息更新了我的问题（JSON输出是必要的，因为我还尝试了shemaFor（JSON）@colimc-是的，我使用的是jackson CSV库感谢您指出这个问题，它与@JsonUnwrapped一起工作。