Java 使用CsvBeanReader读取列数可变的CSV文件

所以我正在分析一个.csv文件。我听取了StackOverflow上另一个线程的建议，并下载了SuperCSV。我终于让几乎所有的东西都工作了，但现在我遇到了一个似乎很难修复的bug

出现此问题的原因是最后两列数据可能已填充，也可能未填充。下面是一个.csv文件的示例，第一行缺少最后一列，第二行完全完成：

2012:07:25,11:48:20922，“uLog.exe”，键 按下，1246341，-1.00，-1.00,1.00，换档 2012:07:25,11:48:21094，“uLog.exe”，键 按下，1246341，-1.00，-1.00,1.00，b，换档

根据我对的理解，若列数可变，则无法用填充JavaBean。这看起来非常愚蠢，因为我觉得在初始化Bean时，应该允许这些缺少的列为null或其他一些默认值

以下是我为解析器编写的完整代码，以供参考：

public class ULogParser {

String uLogFileLocation;
String screenRecorderFileLocation;

private static final CellProcessor[] cellProcessor = new CellProcessor[] {
    new ParseDate("yyyy:MM:dd"),
    new ParseDate("HH:mm:ss"),
    new ParseDate("SSS"),
    new StrMinMax(0, 100),
    new StrMinMax(0, 100),
    new StrMinMax(0, 100),
    new ParseInt(),
    new ParseInt(),
    new ParseDouble(),
    new ParseDouble(),
    new ParseDouble(),
    new StrMinMax(0, 100),
    new StrMinMax(0, 100),
};

public String[] header = {"Date", "Time", "Msec", "Application", "Window", "Message", "X", "Y", "RelDist", "TotalDist", "Rate", "Extra1", "Extra2"}; 

public ULogParser(String uLogFileLocation, String screenRecorderFileLocation)
{
    this.uLogFileLocation = uLogFileLocation;
    this.screenRecorderFileLocation = screenRecorderFileLocation;
}

public void parse()
{
    try {
        ICsvBeanReader reader = new CsvBeanReader(new BufferedReader(new FileReader(uLogFileLocation)), CsvPreference.STANDARD_PREFERENCE);
        reader.getCSVHeader(false); //parse past the header
        Entry entry;
        entry = reader.read(Entry.class, header, cellProcessor);
        System.out.println(entry.Application);
    } catch (FileNotFoundException e) {
        // TODO Auto-generated catch block
        e.printStackTrace();
    } catch (IOException e) {
        // TODO Auto-generated catch block
        e.printStackTrace();
    }
}

public void sendToDB()
{
    Query query = new Query();
}
}

以及Entry类的代码：

public class Entry
{
private Date Date;
private Date Time;
private Date Msec;
private String Application;
private String Window;
private String Message;
private int X;
private int Y;
private double RelDist;
private double TotalDist;
private double Rate;
private String Extra1;
private String Extra2;

public Date getDate() { return Date; }
public Date getTime() { return Time; }
public Date getMsec() { return Msec; }
public String getApplication() { return Application; }
public String getWindow() { return Window; }
public String getMessage() { return Message; }
public int getX() { return X; }
public int getY() { return Y; }
public double getRelDist() { return RelDist; }
public double getTotalDist() { return TotalDist; }
public double getRate() { return Rate; }
public String getExtra1() { return Extra1; }
public String getExtra2() { return Extra2; }

public void setDate(Date Date) { this.Date = Date; }
public void setTime(Date Time) { this.Time = Time; }
public void setMsec(Date Msec) { this.Msec = Msec; }
public void setApplication(String Application) { this.Application = Application; }
public void setWindow(String Window) { this.Window = Window; }
public void setMessage(String Message) { this.Message = Message; }
public void setX(int X) { this.X = X; }
public void setY(int Y) { this.Y = Y; }
public void setRelDist(double RelDist) { this.RelDist = RelDist; }
public void setTotalDist(double TotalDist) { this.TotalDist = TotalDist; }
public void setRate(double Rate) { this.Rate = Rate; }
public void setExtra1(String Extra1) { this.Extra1 = Extra1; }
public void setExtra2(String Extra2) { this.Extra2 = Extra2; }

public Entry(){}
}

以及我收到的异常（注意，这与我上面的示例不同，缺少最后两列）：

线程“main”中的异常值数组（大小12）必须与处理器数组（大小13）匹配：您可能正在读取的CSV行的列数与指定的CellProcessor数不同上下文：行：2列：0原始行： [2012:07:2511:48:05740，uLog.exe，，日志记录已开始，-1，-1.00，-1.00，-1.00，-1.00，] 有问题的处理器：null 位于org.supercsv.util.util.processStringList（未知源） 位于org.supercsv.io.CsvBeanReader.read（未知来源） 在processing.ULogParser.parse处（ULogParser.java:59） 位于ui.ParseImplicitData.main（ParseImplicitData.java:15） 是的，编写所有这些getter和setter是一件让人头疼的事。另外，我很抱歉，我可能在使用SuperCSV时没有完美的约定（比如如果你只想使用未修改的字符串，那么使用什么CellProcessor），但你明白了。而且，这段代码显然不完整。现在，我只是想成功地检索一行数据

此时，我想知道是否可以使用CsvBeanReader来实现我的目的。如果没有，我有点失望，因为CsvListReader（我会发布超链接，但StackOverflow也不允许我这么做，也很愚蠢）与根本不使用API，只使用Scanner.next（）一样简单

---

任何帮助都将不胜感激。提前谢谢

超级SV是开源的。如果要添加功能，例如使用可变数量的尾随字段处理输入，基本上有两个选项：

在SourceForge网站上发布支持请求，希望作者同意并有时间这样做

下载源代码，根据您的喜好进行更改，并将更改贡献给项目

---

这就是开源的工作原理。

编辑：更新

请注意，Super CSV 2.0.0-beta-1中的API已更改（代码示例基于1.52）。所有读卡器上的

getCSVHeader（）

方法现在都是

getHeader（）

（与编写器上的

writeHeader

一致）

此外，

SuperCSVException

已重命名为

SuperCSVException

---

---

编辑：超级CSV 2.1.0的更新

从2.1.0版开始，可以使用新的

executeProcessors（）

方法在读取一行CSV后执行单元处理器。有关更多信息，请参见项目网站上的。请注意，这仅与

CsvListReader

相关，因为它是唯一允许可变列长度的读取器

---

您是正确的-

CsvBeanReader

不支持列数可变的CSV文件。根据大多数CSV规范（包括），每行的列数必须相同

出于这个原因（作为超级CSV开发人员），我不愿意将此功能添加到超级CSV中。如果您能想出一种优雅的方式来添加它，那么可以在项目的SourceForge站点上提出建议。它可能意味着一个扩展到

CsvBeanReader

的新读取器：它必须将读取和映射/处理分为两个单独的方法（除非知道有多少列，否则不能对bean的字段进行任何处理或映射）

简单解 解决这个问题的简单方法是（如果您控制了正在使用的CSV文件），在编写CSV文件时只需添加一个空白列（示例中的第一行末尾有一个逗号，表示最后一列为空）。这样，您的CSV文件将是有效的（每行上的列数相同），并且您可以使用

CsvBeanReader

如果这不可能，那么一切都不会失去

花式解决方案 您可能已经意识到，

CsvBeanReader

使用名称映射将CSV文件中的每一列与bean中的字段相关联，并使用CellProcessor数组处理每一列。换句话说，如果您想使用它，您必须知道有多少列（以及它们代表什么）

另一方面，

CsvListReader

非常原始，可以读取不同长度的行（因为它不需要处理或映射它们）

因此，您可以将

CsvBeanReader

的所有功能与

CsvListReader

结合起来（如下例所示），方法是使用两个读卡器并行读取文件：使用

CsvListReader

计算有多少列，使用

CsvBeanReader

进行处理/映射

注意，这使得假设只有生日列可能不存在（也就是说，如果你不知道缺少哪一列，它将不起作用）

我希望这有帮助

哦，那有什么理由让这个领域 Exception in thread "main" The value array (size 12) must match the processors array (size 13): You are probably reading a CSV line with a different number of columns than the number of cellprocessors specified context: Line: 2 Column: 0 Raw line: [2012:07:25, 11:48:05, 740, uLog.exe, , Logging started, -1, -1, -1.00, -1.00, -1.00, ] offending processor: null at org.supercsv.util.Util.processStringList(Unknown Source) at org.supercsv.io.CsvBeanReader.read(Unknown Source) at processing.ULogParser.parse(ULogParser.java:59) at ui.ParseImplicitData.main(ParseImplicitData.java:15)

package example;

import java.io.StringReader;
import java.util.Date;

import org.supercsv.cellprocessor.ParseDate;
import org.supercsv.cellprocessor.ift.CellProcessor;
import org.supercsv.exception.SuperCSVException;
import org.supercsv.io.CsvBeanReader;
import org.supercsv.io.CsvListReader;
import org.supercsv.io.ICsvBeanReader;
import org.supercsv.io.ICsvListReader;
import org.supercsv.prefs.CsvPreference;

public class VariableColumns {

    private static final String INPUT = "name,birthDate,city\n"
        + "John,New York\n" 
        + "Sally,22/03/1974,London\n" 
        + "Jim,Sydney";

    // cell processors
    private static final CellProcessor[] NORMAL_PROCESSORS = 
    new CellProcessor[] {null, new ParseDate("dd/MM/yyyy"), null };
    private static final CellProcessor[] NO_BIRTHDATE_PROCESSORS = 
    new CellProcessor[] {null, null };

    // name mappings
    private static final String[] NORMAL_HEADER = 
    new String[] { "name", "birthDate", "city" };
    private static final String[] NO_BIRTHDATE_HEADER = 
    new String[] { "name", "city" };

    public static void main(String[] args) {

        // using bean reader and list reader together (to read the same file)
        final ICsvBeanReader beanReader = new CsvBeanReader(new StringReader(
                INPUT), CsvPreference.STANDARD_PREFERENCE);
        final ICsvListReader listReader = new CsvListReader(new StringReader(
                INPUT), CsvPreference.STANDARD_PREFERENCE);

        try {
            // skip over header
            beanReader.getCSVHeader(true);
            listReader.getCSVHeader(true);

            while (listReader.read() != null) {

                final String[] nameMapping;
                final CellProcessor[] processors;

                if (listReader.length() == NORMAL_HEADER.length) {
                    // all columns present - use normal header/processors
                    nameMapping = NORMAL_HEADER;
                    processors = NORMAL_PROCESSORS;

                } else if (listReader.length() == NO_BIRTHDATE_HEADER.length) {
                    // one less column - birth date must be missing
                    nameMapping = NO_BIRTHDATE_HEADER;
                    processors = NO_BIRTHDATE_PROCESSORS;

                } else {
                    throw new SuperCSVException(
                            "unexpected number of columns: "
                                    + listReader.length());
                }

                // can now use CsvBeanReader safely 
                // (we know how many columns there are)
                Person person = beanReader.read(Person.class, nameMapping,
                        processors);

                System.out.println(String.format(
                        "Person: name=%s, birthDate=%s, city=%s",
                        person.getName(), person.getBirthDate(),
                        person.getCity()));

            }
        } catch (Exception e) {
            // handle exceptions here
            e.printStackTrace();
        } finally {
            // close readers here
        }
    }

    public static class Person {

        private String name;
        private Date birthDate;
        private String city;

        public String getName() {
            return name;
        }

        public void setName(String name) {
            this.name = name;
        }

        public Date getBirthDate() {
            return birthDate;
        }

        public void setBirthDate(Date birthDate) {
            this.birthDate = birthDate;
        }

        public String getCity() {
            return city;
        }

        public void setCity(String city) {
            this.city = city;
        }
    }

}

class TestBean {

// if the value parsed in the quantity column is "?" or "-", it will be replaced by null.
@NullString(nulls = { "?", "-" })
// if a value resolves to null, it will be converted to the String "0".
@Parsed(defaultNullRead = "0")
private Integer quantity;   // The attribute type defines which conversion will be executed when processing the value.
// In this case, IntegerConversion will be used.
// The attribute name will be matched against the column header in the file automatically.

@Trim
@LowerCase
// the value for the comments attribute is in the column at index 4 (0 is the first column, so this means fifth column in the file)
@Parsed(index = 4)
private String comments;

// you can also explicitly give the name of a column in the file.
@Parsed(field = "amount")
private BigDecimal amount;

@Trim
@LowerCase
// values "no", "n" and "null" will be converted to false; values "yes" and "y" will be converted to true
@BooleanString(falseStrings = { "no", "n", "null" }, trueStrings = { "yes", "y" })
@Parsed
private Boolean pending;
...
}

// BeanListProcessor converts each parsed row to an instance of a given class, then stores each instance into a list.
BeanListProcessor<TestBean> rowProcessor = new BeanListProcessor<TestBean>(TestBean.class);
CsvParserSettings parserSettings = new CsvParserSettings();
parserSettings.setRowProcessor(rowProcessor);
//Uses the first valid row of the CSV to assign names to each column
parserSettings.setHeaderExtractionEnabled(true);

CsvParser parser = new CsvParser(parserSettings);
parser.parse(new FileReader(yourFile));

// The BeanListProcessor provides a list of objects extracted from the input.
List<TestBean> beans = rowProcessor.getBeans();