java 生成 csv文件

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package csvdemo003;

import java.util.LinkedHashMap;

public class CouponCountBean {
	
	private String account_id;
	private String coupon_count;
	private String coupon_money;
	private String phone;
	
	public String getAccount_id() {
		return account_id;
	}
	public void setAccount_id(String account_id) {
		this.account_id = account_id;
	}
	public String getCoupon_count() {
		return coupon_count;
	}
	public void setCoupon_count(String coupon_count) {
		this.coupon_count = coupon_count;
	}
	public String getCoupon_money() {
		return coupon_money;
	}
	public void setCoupon_money(String coupon_money) {
		this.coupon_money = coupon_money;
	}
	public String getPhone() {
		return phone;
	}
	public void setPhone(String phone) {
		this.phone = phone;
	}
	
	/**
	 * 将当前对象封装为Map
	 * @return
	 */
	public LinkedHashMap<String ,String> getMap(){
		LinkedHashMap<String ,String>  map  = new LinkedHashMap<String ,String>();
		map.put("1", phone);
		map.put("2", coupon_count);
		map.put("3", coupon_money);
		return map;
	}
	
	/**
	 * 静态方法:获取csv文件的标题行
	 * @return
	 */
	public static LinkedHashMap<String ,String>  getTitleMap(){
		LinkedHashMap<String ,String>  map  = new LinkedHashMap<String ,String>();
		map.put("1", "phone");
		map.put("2", "coupon_count");
		map.put("3", "coupon_money");
		return map;
	}
	
	

}
package csvdemo003;

import java.io.BufferedWriter;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.io.OutputStream;
import java.io.OutputStreamWriter;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

import javax.servlet.http.HttpServletResponse;

/**
 * 文件操作
 * 
 * @author lizhiyong
 * @version $Id: CSVUtils.java, v 0.1 2014年7月22日 下午2:19:59 Exp $
 */
public class CSVUtils3 {

	/**
	 * 生成为CVS文件
	 * 
	 * @param exportData
	 *            源数据List
	 * @param map
	 *            csv文件的列表头map
	 * @param outPutPath
	 *            文件路径
	 * @param fileName
	 *            文件名称
	 * @return
	 */
	public static File createCSVFile(List<LinkedHashMap<String, String>> exportData, LinkedHashMap<String, String> titleMap,
			String outPutPath, String fileName) {  
        File csvFile = null;  
        BufferedWriter csvFileOutputStream = null;  
        try {  
            File file = new File(outPutPath);  
            if (!file.exists()) {  
                file.mkdir();  
            }  
            //定义文件名格式并创建  
            csvFile = File.createTempFile(fileName, ".csv", new File(outPutPath));  
            System.out.println("csvFile:" + csvFile);  
            // UTF-8使正确读取分隔符","    
            csvFileOutputStream = new BufferedWriter(new OutputStreamWriter(new FileOutputStream(  
                csvFile), "GBK"), 1024);  
            System.out.println("csvFileOutputStream:" + csvFileOutputStream);  
            
            // 写入文件头部-head头 
            for (Iterator propertyIterator = titleMap.entrySet().iterator(); propertyIterator.hasNext();) {  
                java.util.Map.Entry propertyEntry = (java.util.Map.Entry) propertyIterator.next();  
                csvFileOutputStream.write((String) propertyEntry.getValue() != null ? new String(  
                    ((String) propertyEntry.getValue()).getBytes("GBK"), "GBK") : "");  
                if (propertyIterator.hasNext()) {  
                    csvFileOutputStream.write(",");  
                }  
                System.out.println(new String(((String) propertyEntry.getValue()).getBytes("GBK"),  
                    "GBK"));  
            }  
            
            
            
            
            // 头和体之间的换行
            csvFileOutputStream.write("\r\n");  
            
            
            
            // 写入文件内容-body体     -- 循环list集合
            for (Iterator iterator = exportData.iterator(); iterator.hasNext();) {  
            	
            	// 每个内容是一个LinkedHashMap
            	LinkedHashMap<String,String>    row = (LinkedHashMap) iterator.next();  
            	// 循环LinkedHashMap -- 循环次数同标题次数相同       	
                for (Iterator propertyIterator = titleMap.entrySet().iterator(); propertyIterator.hasNext();) {  
                	// 次值为titleMap的数据 --  取得每一个数据 包含key-val 数据
                    java.util.Map.Entry propertyEntry = (java.util.Map.Entry) propertyIterator.next();  
                    // 写入val数据
                    csvFileOutputStream.write(   row.get(propertyEntry.getKey())  != null? row.get(propertyEntry.getKey()) : "") ;  
                    // 如果有数据,则继续拼接分隔符","
                    if (propertyIterator.hasNext()) {  
                        csvFileOutputStream.write(",");  
                    }  
                }  
                //如果有新行,则换行
                if (iterator.hasNext()) {  
                    csvFileOutputStream.write("\r\n");  
                }  
            }  
            csvFileOutputStream.flush();  
        } catch (Exception e) {  
            e.printStackTrace();  
        } finally {  
            try {  
                csvFileOutputStream.close();  
            } catch (IOException e) {  
                e.printStackTrace();  
            }  
        }  
        return csvFile;  
    }

	/**
	 * 下载文件
	 * 
	 * @param response
	 * @param csvFilePath
	 *            文件路径
	 * @param fileName
	 *            文件名称
	 * @throws IOException
	 */
	public static void exportFile(HttpServletResponse response, String csvFilePath, String fileName)
			throws IOException {
		response.setContentType("application/csv;charset=GBK");
		response.setHeader("Content-Disposition",
				"attachment;  filename=" + new String(fileName.getBytes("GBK"), "ISO8859-1"));
		// URLEncoder.encode(fileName, "GBK")

		InputStream in = null;
		try {
			in = new FileInputStream(csvFilePath);
			int len = 0;
			byte[] buffer = new byte[1024];
			response.setCharacterEncoding("GBK");
			OutputStream out = response.getOutputStream();
			while ((len = in.read(buffer)) > 0) {
				// out.write(new byte[] { (byte) 0xEF, (byte) 0xBB, (byte) 0xBF
				// });
				out.write(buffer, 0, len);
			}
		} catch (FileNotFoundException e) {
			System.out.println(e);
		} finally {
			if (in != null) {
				try {
					in.close();
				} catch (Exception e) {
					throw new RuntimeException(e);
				}
			}
		}
	}

	/**
	 * 删除该目录filePath下的所有文件
	 * 
	 * @param filePath
	 *            文件目录路径
	 */
	public static void deleteFiles(String filePath) {
		File file = new File(filePath);
		if (file.exists()) {
			File[] files = file.listFiles();
			for (int i = 0; i < files.length; i++) {
				if (files[i].isFile()) {
					files[i].delete();
				}
			}
		}
	}

	/**
	 * 删除单个文件
	 * 
	 * @param filePath
	 *            文件目录路径
	 * @param fileName
	 *            文件名称
	 */
	public static void deleteFile(String filePath, String fileName) {
		File file = new File(filePath);
		if (file.exists()) {
			File[] files = file.listFiles();
			for (int i = 0; i < files.length; i++) {
				if (files[i].isFile()) {
					if (files[i].getName().equals(fileName)) {
						files[i].delete();
						return;
					}
				}
			}
		}
	}

	/**
	 * 测试数据
	 * 
	 * @param args
	 */
	@SuppressWarnings({ "rawtypes", "unchecked" })
	public static void main(String[] args) {

		// 标题
		LinkedHashMap<String, String> titleMap =CouponCountBean.getTitleMap();

		List<LinkedHashMap<String, String>> exportData = new ArrayList<LinkedHashMap<String, String>>();
		for (int i = 0; i < 10; i++) {
			CouponCountBean bean = new CouponCountBean();
			bean.setAccount_id(i + "  id");
			bean.setCoupon_count(i + 10 + "  count");
			bean.setCoupon_money(i + 100 + "  money");
			bean.setPhone(i + 1000 + "  phone");
			exportData.add(bean.getMap());
		}

	 
		String path = "c:/export/";
		String fileName = "文件导出";
		File file = CSVUtils3.createCSVFile(exportData, titleMap, path, fileName);
		String fileName2 = file.getName();
		System.out.println("文件名称:" + fileName2);
	}
}


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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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java怎样写入一个csv文件所以你写csv表格,这么做就可以了,每写一列就加一个,就是第二列。 距离有个BufferWriter writer对象要写一个csv文件。 writer.wrtie("第一列"); writer.write(","); writer.write("第二列"); 这就是一个简单的用,分割的csv文件。用JAVA如何实现写CSV文件看你用来做什么了, 该功能可简单,可复杂...

weixin_30369779的博客 758

Java生成CSV文件的方法

http://www.cnblogs.com/dreammyle/p/5458280.html本文实例主要讲述了Java生成CSV文件的方法,具体实现步骤如下:1、新建CSVUtils.java文件:package com.saicfc.pmpf.internal.manage.utils; import java.io.BufferedWriter; import java.io.File; ...

伏虎游侠的博客 3586

java的csv格式文件的生成,以及获取,以及获取csv某一列

以下是共有方法,在赋值下列方法时将共有方法先拷进去 /** * 功能说明:获取UTF-8编码文本文件开头的BOM签名。 * BOM(Byte Order Mark),是UTF编码方案里用于标识编码的标准标记。例:接收者收到以EF BB BF开头的字节流,就知道是UTF-8编码。 * @return UTF-8编码文本文件开头的BOM签名 */ ...

Big_Viagra的博客 1806

java生成csv_java生成CSV文件

/*** 生成csv文件*@parampointsList*@return*/private void PointsToCsvFile(ListpointsList){if (pointsList!=null && pointsList.size() > 0){//表格头String[] headArr = new String[]{"PointId", "X", "Y"};...

weixin_29620579的博客 2204
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寒山空明月
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