Excel导入导出的最好办法

excel百万数据如何导入导出? 因为你所创建的book,Sheet,row,cell等在写入到Excel之前,都是存放在内存中的(这还没有算Excel的一些样式格式等等),可想而知,内存不溢出就有点不科学了!限制了用户的下载数量每次最多只能有四个人同时下载,并且控制每个用户最大的导出数据最多只能是20w,与此同时他们也是使用的JDBC分批导入,但是并没有手动控制事务。2、其次就是往DB里插入,怎么去插入这20w条数据,当然不能一条一条的循环,应该批量插入这20w条数据,同样也不能使用Mybatis的批量插入语,因为效率也低。 阅读详情

 用了几个月调用COM组件导入导出Excel十分的郁闷,可重用性太差对客户的要求太苛刻,这些天换了个角度去思考做了个不用调用COM组件导入导出的方法,看后感觉不错大家帮忙顶呀!!!

供大家参考:   

导入

    /// <summary>
    /// 得到导入数据,返回DataSet 。
    /// </summary>
    /// <param name="p">Excel文件路径</param>
    /// <returns></returns>
    private DataSet ExcelToDs(string p)
    {
        DataSet ds = new DataSet();
        string strConn = "Provider=Microsoft.Jet.Oledb.4.0;Data Source=" + p + ";Extended Properties=ExceL 8.0;";
        OleDbConnection conn = new OleDbConnection(strConn);
        conn.Open();
        string strExcel = "SELECT * FROM [Sheet1$]";
        try
        {
            OleDbDataAdapter myCommand = new OleDbDataAdapter(strExcel, strConn);
            myCommand.Fill(ds);
            conn.Close();
            conn.Dispose();
        }
        catch (Exception ex)
        {
            Response.Write(ex.Message.ToString());
        }
        return ds;
    }

导出

    protected void butExecl_Click(object sender, EventArgs e)
    {
        string path = Server.MapPath(ConfigurationManager.AppSettings["UploadRoot"]) + @"temp/temp" + UserID.ToString() + @".xls";          //存放临时Excel文件的路径。
        ExportExcel(path);

        HttpResponse response = HttpContext.Current.Response;
        response.Clear();

       /*写到客户端并删除服务器端临时文件*/

        response.WriteFile(path);
        string httpHeader = "attachment;filename=test.Xls";
        response.AppendHeader("Content-Disposition", httpHeader);
        response.Flush();
        System.IO.File.Delete(path);//删除临时文件
        response.End();

    }
    /// <summary>
    /// 导出到Excel。
    /// </summary>
    private void ExportExcel(string path)
    {

        string strConn = "Provider=Microsoft.Jet.Oledb.4.0;Data Source=" + path + ";Extended Properties=ExceL 8.0;";
        OleDbConnection conn = new OleDbConnection(strConn);

        string strExcel = "CREATE TABLE test( 件号 VARCHAR ,责任者 VARCHAR,  文号 VARCHAR ,  题名 VARCHAR ,成文日期 Date,文件页数 Integer,备注 VARCHAR)";
        OleDbCommand myCommand = new OleDbCommand();
        conn.Open();
        myCommand.Connection = conn;
        myCommand.CommandText = strExcel;
        try
        {
            myCommand.ExecuteNonQuery();

            /*把Excel当做数据库往里写数据*/
            myCommand.CommandText = "INSERT INTO test(件号,责任者,文号,题名,成文日期,文件页数,备注) VALUES (@Serial,@Owner,@FileNO,@FileName,@CreateDate,@PageSize,@Remark)";
            OA.Archives.Entities.TList<OA.Archives.Entities.OAArchivesFile> archivesList = printfList;
            for (int i = 0; i < archivesList.Count; i++)
            {
                myCommand.Parameters.Add(new OleDbParameter("@Serial", OleDbType.VarChar));
                myCommand.Parameters["@Serial"].Value = archivesList[i].Serial;
                myCommand.Parameters.Add(new OleDbParameter("@Owner", OleDbType.VarChar));
                myCommand.Parameters["@Owner"].Value = archivesList[i].Owner;
                myCommand.Parameters.Add(new OleDbParameter("@FileNO", OleDbType.VarChar));
                myCommand.Parameters["@FileNO"].Value = archivesList[i].FileNO;
                myCommand.Parameters.Add(new OleDbParameter("@FileName", OleDbType.VarChar));
                myCommand.Parameters["@FileName"].Value = archivesList[i].FileName;
                myCommand.Parameters.Add(new OleDbParameter("@CreateDate", OleDbType.Date));
                myCommand.Parameters["@CreateDate"].Value = archivesList[i].CreateDate.Value.ToShortDateString();
                myCommand.Parameters.Add(new OleDbParameter("@PageSize", OleDbType.Integer));
                myCommand.Parameters["@PageSize"].Value = archivesList[i].PageSize.ToString();
                myCommand.Parameters.Add(new OleDbParameter("@Remark", OleDbType.VarChar));
                myCommand.Parameters["@Remark"].Value = archivesList[i].Remark;
                myCommand.ExecuteNonQuery();
            }
            conn.Close();
        }
        catch (Exception ex)
        {
            conn.Close();
            Response.Write("<script language='javascript'>alert('此表已存在!" + ex.Message + "')</script>");
        }
        Response.Write("<script language='javascript'>alert('导出成功!')</script>");
    }
}

 

精通Excel数据导入导出技术 本文还有配套的精品资源,点击获取 简介:在IT领域,高效处理Excel数据是数据分析和数据库管理等任务的常态。本教程将深入讲解如何通过Python、Java和C#编程语言结合相应库来实现Excel文件的数据导入和导出。涵盖使用pandas、Apache POI和Microsoft.Office.Interop.Excel等工具库,并探讨处理公式、图表、样式、格式以及大数据的... 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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