把HTML无嵌套表格完美导出为Excel文件的方法

原文地址:http://www.java2000.net/viewthread.jsp?tid=1977

此方法生成xls文件,不是那种简单的通过文件头来实现的那种。而是真正的Excel文件。

此方法支持那种合并的单元格,需要jxl类库的支持。

jxl 的下载地址 http://sourceforge.net/project/showfiles.php?group_id=79926 

如果打不开了,我想优快云的下载频道一定有。或者到我的网站【下载资源】里面下载。

 

如果代码看不清楚,或者有问题,请到原始地址,或者到底部看截图

 



1 我们先看页面的部分

 

<script type="text/javascript">
function exportExcel(id){
  var forum = document.forms["ExcelExportor"];
  forum.c.value=eval(id+".innerHTML");
  forum.submit();
}
</script>
...
行号客户编号合同类型客户名称事业部签订日期有效期起始有效期终止信用额度收货人收货人身份证收货省收货城市收货地址备注

唯一需要修改的,就是你的要导出的Table的ID 必须和Form里面的ID相同,比如都叫 "MAIN_TABLE";
当然,你换成任何其它名字都是可以的。

2 下面我们来看那个被影射成的/export/excel.jsp 的 servlet

import java.io.IOException;
import java.io.OutputStream;
import java.io.UnsupportedEncodingException;
import java.io.Writer;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

import javax.servlet.http.HttpServlet;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;

import jxl.Workbook;
import jxl.write.Label;
import jxl.write.WritableSheet;
import jxl.write.WritableWorkbook;
import jxl.write.WriteException;
import jxl.write.biff.RowsExceededException;

/**
* 解析页面并导出为Excel格式。
* 
* @author JAVA世纪网,www.java2000.net,赵学庆
* 
*/
public class ExcelExportor extends HttpServlet {

  private static final long serialVersionUID = 8563623076707865788L;

  @Override
  public void doPost(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws IOException {
    request.setCharacterEncoding("GBK");
    String content = request.getParameter("c");
    if (content == null) {
      Writer out = response.getWriter();
      response.setCharacterEncoding("GBK");
      out.write("No Content");
      return;
    }
    try {
      export(content, response);
    } catch (Exception ex) {
      ex.printStackTrace();
    }
  }

  private WritableWorkbook wwb = null;

  private WritableSheet sheet = null;

  private void export(String content, HttpServletResponse response) throws IOException, RowsExceededException, WriteException {
    response.setContentType("application/ms-excel");
    String sheetName = getCaption(content);
    if (sheetName == null) {
      sheetName = "Sheet1";
    }
    sheetName = sheetName.replaceAll(":", "").replaceAll("[)]", "").replaceAll("[(]", "");
    response.addHeader("Content-Disposition", "attachment; filename=" + new String(sheetName.getBytes("GBK"), "ISO-8859-1")
        + ".xls");

    OutputStream os = response.getOutputStream();
    wwb = Workbook.createWorkbook(os);
    wwb.setProtected(true);

    sheet = wwb.createSheet(sheetName, 0);
    int row = 0;
    int col = 0;
    Label label = null;

    if (sheetName.trim().length() > 30) {
      label = new Label(col, row, sheetName);
      sheet.addCell(label);
      row++;
    }

    List listBody = getContent(content);
    Map<string, boolean=""> map = new HashMap<string, boolean="">();
    for (TD td : listBody) {
      if (td == null) {
        row++;
        col = 0;
        continue;
      }

      while (map.get(col + "-" + row) != null) {        
        col++;
      }

      if (td.colspan > 1 || td.rowspan > 1) {
        sheet.mergeCells(col, row, col + td.colspan - 1, row + td.rowspan - 1);
        for (int i = col; i <= col + td.colspan - 1; i++) {
          for (int j = row; j <= row + td.rowspan - 1; j++) {
            map.put(i + "-" + j, true);
          }
        }
      }

      label = new Label(col, row, td.content);
      sheet.addCell(label);

      map.put(col + "-" + row, true);
      col += td.colspan;
    }
    wwb.write();
    wwb.close();
  }

  private String getCaption(String content) {
    int begin = content.indexOf("<caption"); end="'&amp;amp;apos;&amp;amp;apos;content.indexOf(&quot;&lt;/CAPTION&amp;amp;apos;&amp;amp;apos;'" int="">");
    if (begin == -1 || end == -1) {
      return null;
    }
    begin = content.indexOf(">", begin);
    if (begin == -1) {
      return null;
    }
    return content.substring(begin + 1, end);
  }

  public List getContent(String content) throws UnsupportedEncodingException {
    int begin = -1;
    int end = -1;
    int index = -1;
    String numberStr;
    int number;
    String[] tables = content.split("");
    List list = new ArrayList();
    for (String table : tables) {
      String[] trs = table.split("");
      for (String tr : trs) {

        number = 1;
        String[] ss = tr.split("");
        for (String s : ss) {
          begin = s.indexOf("<td"); index="'&amp;amp;apos;&amp;amp;apos;s.indexOf(&quot;&amp;amp;apos;&amp;amp;apos;'" 3);="" +="" s="s.substring(begin" }="" continue;="" {="" -1)="" (begin="=" if="">");
          TD td = new TD();
          begin = s.indexOf("rowSpan=");
          if (begin != -1) {
            end = s.indexOf(" ", begin);

            if (end == -1) {
              end = index;
            }
            numberStr = s.substring(begin + 8, end).replace(&apos;"&apos;, &apos; &apos;).replace(&apos;\&apos;&apos;, &apos; &apos;).trim();
            number = Integer.parseInt(numberStr);
            td.rowspan = number;
          }

          begin = s.indexOf("colSpan=");
          if (begin != -1) {
            end = s.indexOf(" ", begin);
            index = s.indexOf(">", begin);
            if (end == -1) {
              end = index;
            }
            if (end > index) {
              end = index;
            }
            numberStr = s.substring(begin + 8, end).replace(&apos;"&apos;, &apos; &apos;).replace(&apos;\&apos;&apos;, &apos; &apos;).trim();
            number = Integer.parseInt(numberStr);
            td.colspan = number;
          }
          td.content = s.substring(index + 1).replaceAll("\\<.*?\\>", "").replaceAll(" ", "").trim();
          list.add(td);
        }
        list.add(null);
      }
      list.add(null);
      list.add(null);
    }
    return list;
  }
}

class TD {
  int rowspan = 1;

  int colspan = 1;

  String content;
}</td");></caption");></string,></string,>

详细的我就不多解释了,基本就是解析Table的语法,唯一需要注意的,里面的CharacterEncoding() 需要你根据自己的情况进行修改。

3 最后那个web.xml的影射我就顺便给了,其实大家都知道怎么做


 

 
 <servlet>
  <servlet-name>ExcelExportor</servlet-name>
  <servlet-class>ExcelExportor</servlet-class>
 </servlet>
 <servlet-mapping>
  <servlet-name>ExcelExportor</servlet-name>
  <url-pattern>/export/excel.jsp</url-pattern>
</servlet-mapping>
 

========================================================================
============================以下是截图,不是文字 ========================
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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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把HTML无嵌套表格完美导出为Excel文件(转)

此方法生成xls文件,不是那种简单的通过文件头来实现的那种。而是真正的Excel文件。 此方法支持那种合并的单元格,需要jxl类库的支持。 jxl 的下载地址 http://sourceforge.net/project/showfiles.php?group_id=79926 1 我们先看页面的部分<SCRIPT type=text/javascript> function exportExce...

卧龙小山 166

怎么让智谱清言做表格?AI导出鸭苹果版将智谱清言输出的表格智能解析为二维结构,一键导出为Excel或Word标准表格。

摘要:智谱清言生成的Markdown/HTML表格无法直接用于Excel/Word,而AI导出鸭苹果版通过四阶段智能解析(边界检测→结构解析→类型推断→多格式输出),将智谱清言的表格转换为标准Excel/Word格式,保留公式、格式和合并单元格等属性,解决复制粘贴导致的格式混乱问题,实现一键导出,提升工作效率。

2601_95832060的博客 679

Qt桌面应用数据导出全攻略:Excel、CSV、PDF与Word表格生成方案

在桌面应用开发中,数据持久化与交换是核心需求,而表格数据导出是实现这一功能的关键技术。其原理在于将程序内部数据结构(如Qt的模型/视图架构)转换为通用文件格式,以满足不同场景下的使用需求。这项技术的价值在于提升软件的专业度和用户体验,使数据能够跨平台、跨应用无缝流转。常见的应用场景包括数据分析报告生成、系统间数据交换、文档归档与打印等。本文聚焦于**Qt框架**下,针对**Excel、CSV、PDF和Word**这四种主流格式,提供了从技术选型、核心原理到工程实践的完整导出方案,特别是深入探讨了使用Qt X

weixin_33725239的博客 385

豆包生成excel表格,AI导出鸭如何终结格式乱码?一份技术架构师的硬核测评

摘要: AI生成表格在导出至Excel/WPS时普遍存在格式乱码问题,根源在于视觉表格(HTML/CSS)与逻辑表格(单元格对象、公式AST)间的语义映射缺失。实测显示,传统方案(直接复制、WPS智能文档等)的格式损失率高达32%-67%,无法保留公式与单元格类型。行业报告指出,67.3%的企业因此放弃AI生成报告。虚构工具“AI导出鸭”通过AST解析、类型推断引擎和公式重写器,实现98.4%的公式保留率和96.7%的单元格准确率,18秒完成转换,填补了结构化数据迁移的技术缺口,成为工程级保真的优选方案。

aidssxz的博客 1219
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