FastExcel快速入门

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一、FastExcel原理及与EasyExcel的区别

FastExcel是一款高性能、轻量级的Java库,专门用于读取和写入Excel文件(包括.xlsx和.xls格式)。其原理主要是通过直接操作字节流的方式,避免了在内存中创建大量对象,从而大大提高了读写速度。据官方宣称,其性能可以达到Apache POI的20倍。

与EasyExcel相比,FastExcel具有以下区别:

  • 性能方面:FastExcel的读写速度更快,能够更高效地处理大型Excel文件,尤其在处理包含大量数据的文件时,优势更为明显。

  • 依赖情况:FastExcel不依赖Apache POI等其他库,而EasyExcel底层是基于POI进行封装的,因此FastExcel的体积更小,集成到项目中时对项目依赖的影响更小。

  • 资源占用:FastExcel对内存等系统资源的占用更低,在处理大文件时,不会像一些其他库那样容易出现内存溢出等问题,更加稳定可靠。

  • 功能侧重点:EasyExcel在易用性方面做得很好,提供了丰富的注解等功能,让使用者可以非常方便地将Java对象与Excel数据进行映射。而FastExcel则更侧重于性能和轻量级,在一些对性能要求极高且不需要复杂映射关系的场景下,FastExcel可能是更好的选择。

二、FastExcel快速入门

1. 引入依赖

在Maven项目的pom.xml文件中添加以下依赖:

<dependency>
    <groupId>org.dhatim</groupId>
    <artifactId>fastexcel</artifactId>
    <version>0.18.4</version>
</dependency>

如果是Gradle项目,在build.gradle文件中添加:

implementation 'org.dhatim:fastexcel:0.18.4'

2. 创建数据模型

首先定义一个简单的数据模型,用于存储要导出的数据。例如,我们有一个Product类,表示产品信息:

public class Product {
    private String name;
    private double price;
    private int stock;

    // 省略构造方法、getter和setter方法
}

3. 准备数据

创建一个Product对象的列表,作为要导出的数据源:

List<Product> products = new ArrayList<>();
products.add(new Product("产品A", 99.9, 100));
products.add(new Product("产品B", 199.9, 50));
products.add(new Product("产品C", 299.9, 200));

4. 结合Spring Boot实现数据导出

在Spring Boot项目中,我们可以创建一个Controller来处理数据导出的请求。以下是一个简单的示例:

4.1 创建Controller
import org.dhatim.fastexcel.Workbook;
import org.dhatim.fastexcel.Worksheet;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
import java.io.OutputStream;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

@RestController
public class ExcelExportController {

    @GetMapping("/export-products")
    public void exportProducts(HttpServletResponse response) {
        List<Product> products = prepareData();  // 准备数据的方法
        String fileName = "products.xlsx";  // 导出的文件名

        // 设置响应头
        response.setContentType("application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet");
        response.setHeader("Content-Disposition", "attachment; filename=" + fileName);

        try (OutputStream os = response.getOutputStream();
             Workbook wb = new Workbook(os, "Product Export", "1.0")) {
            Worksheet ws = wb.newWorksheet("Products");

            // 写入表头
            ws.value(0, 0, "产品名称");
            ws.value(0, 1, "价格");
            ws.value(0, 2, "库存");

            // 写入数据
            for (int i = 0; i < products.size(); i++) {
                Product product = products.get(i);
                ws.value(i + 1, 0, product.getName());
                ws.value(i + 1, 1, product.getPrice());
                ws.value(i + 1, 2, product.getStock());
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    private List<Product> prepareData() {
        List<Product> products = new ArrayList<>();
        products.add(new Product("产品A", 99.9, 100));
        products.add(new Product("产品B", 199.9, 50));
        products.add(new Product("产品C", 299.9, 200));
        return products;
    }
}
4.2 运行项目
  1. 启动Spring Boot项目。

  2. 打开浏览器,访问http://localhost:8080/export-products

  3. 浏览器会自动下载一个名为products.xlsx的Excel文件,文件内容包含产品数据。

通过以上步骤,我们就使用FastExcel结合Spring Boot成功地将产品数据导出到了一个Excel文件中。FastExcel的简洁API和高性能特点,使其在处理Excel数据导出任务时非常高效和方便。无论是简单的数据导出,还是需要处理大量数据的复杂场景,FastExcel都能提供良好的支持。

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### FastExcel 库简介 FastExcel 是一个用于高效读写 Excel 文件的 Python 库[^1]。该库旨在提供快速处理大量数据的能力,同时保持简单易用的接口。 #### 安装方法 为了使用 FastExcel 库,在项目环境中安装此库是必要的。可以通过 pip 工具来完成这一操作: ```bash pip install fastexcel ``` #### 基本功能展示 ##### 创建并保存工作簿 下面的例子展示了如何创建一个新的 Excel 文件,并向其中添加一些简单的数据: ```python from fastexcel import Workbook, Sheet workbook = Workbook() sheet = workbook.add_sheet('Sheet1') data = [ ['Name', 'Age'], ['Alice', 30], ['Bob', 25] ] for row_idx, row_data in enumerate(data): for col_idx, cell_value in enumerate(row_data): sheet.write(row_idx, col_idx, cell_value) workbook.save('example.xlsx') ``` ##### 加载现有文件 当需要加载现有的 Excel 文件时,可以利用 `Workbook.load` 方法轻松实现这一点: ```python workbook = Workbook.load('existing_file.xlsx') sheet_names = workbook.sheet_names() print(f'Sheets found: {", ".join(sheet_names)}') first_sheet = workbook.get_sheet_by_name(sheet_names[0]) cell_value = first_sheet.read(0, 0) # Read the value at A1 (row=0, column=0) print(f'Value of A1 is "{cell_value}"') ``` #### 性能优化技巧 对于非常大的数据集,建议采用分批读取的方式以减少内存占用。这不仅提高了程序运行效率,还降低了因一次性加载过多数据而导致崩溃的风险[^2]。 ```python batch_size = 1000 with open('large_dataset.csv') as f: reader = csv.reader(f) header = next(reader) wb = Workbook() ws = wb.add_sheet('Data') batch_rows = [] for i, row in enumerate(reader): batch_rows.append([str(i)] + list(row)) if (i + 1) % batch_size == 0 or not row: start_row = ((i // batch_size) * batch_size) + 1 for ridx, record in enumerate(batch_rows[start_row:], start=start_row): for cidx, val in enumerate(record): ws.write(ridx, cidx, val) batch_rows.clear() # Clear after writing to save memory wb.save('output_large.xlsx') ```
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