hutool工具Word07Writer导出word文档提供下载

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原创 最新推荐文章于 2026-08-18 09:18:24 发布 5.9k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
Hutool - POI：让 Excel 与 Word 操作变得轻而易举 各位开发者们，在日常的 Java 开发工作里，处理 Excel 和 Word 文件是相当常见的需求。无论是从 Excel 里读取数据进行分析，还是将数据写入 Excel 生成报表，亦或是对 Word 文档进行内容编辑，传统的 Apache POI 库虽然功能强大，但使用起来往往比较复杂，代码量也不少。不过，有了 Hutool - POI 这个得力助手，一切都变得轻松起来了。它对 Apache POI 进行了封装，提供了简洁易用的 API，让我们可以更高效地操作 Excel 和 Word 文件。 阅读详情 
<!-- hutool -->
        <dependency>
            <groupId>cn.hutool</groupId>
            <artifactId>hutool-all</artifactId>
            <version>5.3.7</version>
        </dependency>

导出到指定文件目录(后面提供下载版)

 public static void main(String[] args) {
        /*
        * 行间距没有找到怎么设置的，用的换行？？？？
        * */
        Word07Writer writer = new Word07Writer();
        
        // 添加段落（标题）居中
        writer.addText(ParagraphAlignment.CENTER,new Font("方正小标宋简体", Font.PLAIN, 15), "18旅游政策法规");
        writer.addText(ParagraphAlignment.RIGHT,new Font("方正小标宋简体", Font.PLAIN, 10), "模拟");
        // 添加段落（正文）
        writer.addText(new Font("宋体", Font.PLAIN, 10), "一、单选题（共50题，每题1.00分）");
        for (int i=0;i<50;i++){ //单选
            writer.addText(new Font("宋体", Font.PLAIN, 10), i+1+".中国特色社会主义法律体系已经形成是在（ ）上宣布的。");
            writer.addText(new Font("宋体", Font.PLAIN, 8), "");
            writer.addText(new Font("宋体", Font.PLAIN, 10), "A:十一届全国人大三次会议");
            writer.addText(new Font("宋体", Font.PLAIN, 8), "");
            writer.addText(new Font("宋体", Font.PLAIN, 10), "B:十一届全国人大四次会议");
            writer.addText(new Font("宋体", Font.PLAIN, 8), "");
            writer.addText(new Font("宋体", Font.PLAIN, 10), "C:十二届全国人大三次会议");
            writer.addText(new Font("宋体", Font.PLAIN, 8), "");
            writer.addText(new Font("宋体", Font.PLAIN, 10), "D:十二届全国人大四次会议");
            writer.addText(new Font("宋体", Font.PLAIN, 8), "");
        }
        writer.addText(new Font("宋体", Font.PLAIN, 15), "二、多选题（共30题，每题1.00分）");
 
        for (int i=0;i<30;i++){ //多选
            writer.addText(new Font("宋体", Font.PLAIN, 12), i+1+".加强重点领域立法主要包括（ ）");
            writer.addText(new Font("宋体", Font.PLAIN, 8), "");
            writer.addText(new Font("宋体", Font.PLAIN, 10), "A:完善宪法监督制度");
            writer.addText(new Font("宋体", Font.PLAIN, 8), "");
            writer.addText(new Font("宋体", Font.PLAIN, 10), "B:推进社会主义民主政治法治化");
            writer.addText(new Font("宋体", Font.PLAIN, 8), "");
            writer.addText(new Font("宋体", Font.PLAIN, 10), "C:建立健全文化法律制度");
            writer.addText(new Font("宋体", Font.PLAIN, 8), "");
            writer.addText(new Font("宋体", Font.PLAIN, 10), "D:加强社会建设领域法制制度建设");
            writer.addText(new Font("宋体", Font.PLAIN, 8), "");
            writer.addText(new Font("宋体", Font.PLAIN, 8), "");
            writer.addText(new Font("宋体", Font.PLAIN, 10), "E:用严格的法律制度保护生态环境");
            writer.addText(new Font("宋体", Font.PLAIN, 8), "");
            writer.addText(new Font("宋体", Font.PLAIN, 8), "");
        }
        writer.addText(new Font("宋体", Font.PLAIN, 15), "三、判断题（共20题，每题1.00分）");
        for (int i=0;i<20;i++){ //判断
            writer.addText(new Font("宋体", Font.PLAIN, 12), i+1+".《“十三五”旅游业发展规划》是由国家旅游局独立编制和发布的“十三五”时期旅游业发展的行动纲领和基本遵循。（ ）");
            writer.addText(new Font("宋体", Font.PLAIN, 8), "");
            writer.addText(new Font("宋体", Font.PLAIN, 8), "");
        }
        // 写出到文件
        writer.flush(FileUtil.file("D:/wordWrite.docx"));
        // 关闭
        writer.close();
    }

提供前端页面下载

 public void exportExamTestPaper(HttpServletResponse response, @RequestParam(value = "testPaperId") Integer testPaperId) throws Exception {
		//中间逻辑省略



        // 导出到response输出流中
        ServletOutputStream os = response.getOutputStream();
        response.setCharacterEncoding("utf-8");
        response.setContentType("application/msword");
        String fileName = details.getClassificationName() + ".docx";
        response.setHeader("Content-Disposition", "attachment;filename=".concat(String.valueOf(URLEncoder.encode(fileName, "UTF-8"))));
        writer.flush(os);
        os.close();
        writer.close();
    }
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探索Word文档导入导出的前端实现方案 Word 文档的本质是一种电子文档格式，它主要用于创建、编辑和保存文本内容，同时还可以包含图片、表格、图表等多种元素。它是一种方便的工具，用于记录、整理和交流信息。为了与时俱进，我们优先考虑最新标准格式 docx， 那么如何解析 docx 呢，这就要进一步分析一下 docx文件的本质了。 阅读详情

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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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蓦然一笑的博客 4288

【Java用法】使用Java导出word文档的解决方案（适用于从服务器上下载到本地电脑）

本文目录 一、Controller 二、Service 接口类 三、ServiceImpl 实现类 四、Content-Type 类型与MIME Type类型对照表 最近在做一个word导出功能，需求非常简单，只需要将内容导出到word文件里即可，对于word的格式并没有要求。功能不复杂，想快速实现这个功能，但是使用POI的话，比较麻烦。本文记录一下通过一个工具类即可实现简单的word导出的功能，上一篇文章讲的是通过这个工具类实现服用在本地，word文档下载到本地的功能。本文将会实现项目部署到服务

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Chery Qi
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