解析word文档，获取相应的数据，并封装成相应的javaBean(一)

在实际开发环境中，我们经常会向数据库导入数据，但是通常都会从页面获取数导入数据库，但是这种方式效率低下，有时并不能满足我们的实际需求，因此我们需要将word文本中的数据解析出来，然后封装成相应的javaBean,这样通常效率更高。因此，作为一个java开发工程师，这可能是我们必备的技能，我这里使用的apache组织的开源框架poi解析word文档，这里只展示最初级的读取（文档中无图片，无公式），后续将展示带图片的文档解析！

package com.ilike.poi;

import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import org.apache.poi.hwpf.HWPFDocument;
import org.apache.poi.hwpf.usermodel.CharacterRun;
import org.apache.poi.hwpf.usermodel.Range;

import com.ilike.domain.Chapter;

/**
* 解析word文档，获取相应的数据，并封装成一个javaBean
*
* @author 桑伟东
*
*/
public class wordToHtmlDemo3 {
public static String readFile = “D:\tmp\old_doc\swdTest2.doc”;
public static String ziful = “【”;
public static String zifur = “】”;

public static void main(String[] args) throws Exception {
    List<Integer> points = readFilePoints(readFile);
    Map<String, String> map = AnalysePoints(points, readFile);
    assembleBean(new Chapter(), map);
}

/**
 * 1.获取文档中需要解析的所有节点
 * 
 * @param fileName
 * @throws Exception
 */
public static List<Integer> readFilePoints(String fileName) throws Exception {
    // 1.创建字节输入流读取要解析的文档
    FileInputStream in = new FileInputStream(new File(fileName));
    // 2.创建文档对象
    HWPFDocument doc = new HWPFDocument(in);
    // 3.取得文档中字符的总数
    int length = doc.characterLength();
    // 4.读取文档的所有要解析的节点
    List<Integer> indexs = new ArrayList<Integer>();
    for (int i = 0; i < length; i++) {
        // 4.1获取每一个字符
        Range range = new Range(i, i + 1, doc);
        CharacterRun cr = range.getCharacterRun(0);
        String text = cr.text();
        if (ziful.equals(text)) {
            indexs.add(i + 1);
        }
        if (zifur.equals(text)) {
            indexs.add(i);
        }
        if (i == length - 1) {
            indexs.add(i);
        }
    }
    System.out.println(indexs); // [4, 6, 20, 22, 35, 37, 62]
    return indexs;
}

/**
 * 2.获取对应节点的值,并封装在map集合中
 * 
 * @param points
 * @param fileName
 * @throws Exception
 */

// [4, 6, 20, 22, 35, 37, 62]
public static Map<String, String> AnalysePoints(List<Integer> points, String fileName) throws Exception {
    if (points.size() < 1) {
        System.out.println("节点异常，不能解析");
    }
    // 1.创建字节输入流读取要解析的文档
    FileInputStream in = new FileInputStream(new File(fileName));
    // 2.创建文档对象
    HWPFDocument doc = new HWPFDocument(in);
    // 3.获取对应节点的值，并封装在map集合中
    Map<String, String> map = new HashMap<String, String>();
    for (int i = 0; i < points.size() - 2; i += 2) {
        Range range1 = new Range(points.get(i), points.get(i + 1), doc);
        CharacterRun cr1 = range1.getCharacterRun(0);
        String key = cr1.text();// 获取key值
        Range range2 = new Range(points.get(i + 1) + 1, points.get(i + 2), doc);
        CharacterRun cr2 = range2.getCharacterRun(0);
        String value = cr2.text();// 获取value值
        map.put(key, value);
        System.out.println("key:" + key + "------" + "value:" + value);
    }
    return map;
}

/**
 * 3.将解析好的数据封装成相应的Bean
 * 
 * @param chapter
 * @param map
 */
public static void assembleBean(Chapter chapter, Map<String, String> map) {
    //遍历map集合，封装成相应的Bean
    for (String key : map.keySet()) {
        if (key.equals("分析")) {
            chapter.setAnalyse(map.get(key));
        } else if (key.equals("考点")) {
            chapter.setKeys(map.get(key));
        } else if (key.equals("解答")) {
            chapter.setAnswer(map.get(key));
        }
    }
    System.out.println(chapter);

}

}