导出数据到Excel 2007 多个Sheet页(NPOI)(web版)

C#操作Excel四大主流方案深度对比:OpenXml、NPOI、EPPlus与Spire.XLS 在.NET开发中,数据处理与报表生成是常见的业务需求,而Excel作为广泛使用的数据交换格式,其高效读写成为关键技术点。其原理在于通过解析或构建Office Open XML文件结构(.xlsx实为ZIP压缩的XML集合)来实现跨平台、无Office依赖的操作。这项技术的核心价值在于提升后端服务的自动化能力与数据处理效率,广泛应用于金融报表、业务数据导出、数据分析等场景。针对C#开发者,主流方案包括微软官方的底层OpenXml SDK、支持双格式的Apache NPOI、以API优雅著称的EPPlus,以及 阅读详情

泛型数据源:

public static string Export2007<T>(IList<T> sourceData)
        {
            if (sourceData == null) throw new ArgumentNullException("sourceData");

            IWorkbook workbook = new XSSFWorkbook();
            var properties = TypeDescriptor.GetProperties(typeof(T));

            //一个Sheet导出的记录数
            const int pageSize = 20000;
            //记录总数
            var rowCount = sourceData.Count;
            //总Sheet数
            var pageCount = (rowCount + pageSize - 1) / pageSize;
            var count = 1;
            while (count <= pageCount)
            {
                var list = count == 1
                    ? sourceData.Skip(0).Take(pageSize).ToList()
                    : sourceData.Skip((count - 1)*pageSize).Take(pageSize).ToList();

                if (list.Any())
                {
                    var sheet = workbook.CreateSheet(String.Format("Sheet{0}", count));
                    var row = sheet.CreateRow(0);

                    for (var i = 0; i < properties.Count; i++)
                    {
                        var cell = row.CreateCell(i);
                        cell.SetCellValue(String.IsNullOrEmpty(properties[i].Description)
                            ? properties[i].Name
                            : properties[i].Description);
                    }

                    for (var i = 0; i < list.Count; i++)
                    {
                        row = sheet.CreateRow(i + 1);

                        for (var j = 0; j < properties.Count; j++)
                        {
                            var cell = row.CreateCell(j);

                            var value = properties[j].GetValue(list[i]);

                            cell.SetCellValue(value == null ? String.Empty
                                : (value is DateTime ? ((DateTime)value).ToString("yyyy-MM-dd HH:mm") : value.ToString()));
                        }
                    }
                }

                count++;
            }
            var dir =
                HttpContext.Current.Server.MapPath(String.Format("~/Resources/{0}/", DateTime.Now.ToString("yyyyMMdd")));

            if (!Directory.Exists(dir))
            {
                Directory.CreateDirectory(dir);
            }
            var fileName = dir + DateTime.Now.ToString("yyyyMMddHHmmss") + ".xlsx";

            var fileStream = new FileStream(fileName, FileMode.Create, FileAccess.Write);
            workbook.Write(fileStream);
            return fileName;
        }

Datatable 数据源:

public static string RenderDataTableToExcel(DataTable SourceTable)
        {
            XSSFWorkbook workbook = null;
            ISheet sheet = null;
            XSSFRow headerRow = null;
            try
            {
                workbook = new XSSFWorkbook();
                sheet = workbook.CreateSheet();
                headerRow = (XSSFRow)sheet.CreateRow(0);
                foreach (DataColumn column in SourceTable.Columns)
                    headerRow.CreateCell(column.Ordinal).SetCellValue(column.ColumnName);
                int rowIndex = 1;
                foreach (DataRow row in SourceTable.Rows)
                {
                    XSSFRow dataRow = (XSSFRow)sheet.CreateRow(rowIndex);
                    foreach (DataColumn column in SourceTable.Columns)
                        dataRow.CreateCell(column.Ordinal).SetCellValue(row[column].ToString());
                    ++rowIndex;
                }
                //列宽自适应,只对英文和数字有效
                for (int i = 0; i <= SourceTable.Columns.Count; ++i)
                {
                    sheet.AutoSizeColumn(i);
                }

                var dir =
               HttpContext.Current.Server.MapPath(String.Format("~/Resources/{0}/", DateTime.Now.ToString("yyyyMMdd")));

                if (!Directory.Exists(dir))
                {
                    Directory.CreateDirectory(dir);
                }
                var fileName = dir + DateTime.Now.ToString("yyyyMMddHHmmss") + ".xlsx";

                var fileStream = new FileStream(fileName, FileMode.Create, FileAccess.Write);
                workbook.Write(fileStream);
                return fileName;
            }
            catch (Exception ex)
            {
                return null;
            }
            finally
            {
                sheet = null;
                headerRow = null;
                workbook = null;
            }
        }


前台代码:

            

public ActionResult ExportExecl(int? pid)
        {
            if (!pid.HasValue) return null;

            var list = _userinfoBo.GetAnswerByUser(pid.Value);

            if (null == list) return null;

            var newList = list.Select(question => new ResultExecl()
            {
              //加载数据
            }).ToList();

            var filePath = ExcelUtil.Export2007(newList);

            var fileName = Path.GetFileName(filePath);

            return File(filePath, "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet", fileName);
        }


C# Excel处理四大方案全解析:OpenXml、NPOI、EPPlus与Spire.Office选型指南 在.NET企业级应用开发中,数据处理与报表生成是核心需求,而Excel文件作为广泛使用的数据交换格式,其高效读写成为关键技术挑战。其原理在于通过解析或生成Office Open XML(OOXML)等文件结构,实现对单元格数据、样式、公式及图表的编程控制。这项技术的价值在于能够自动化业务流程,提升数据处理效率,并确保数据在不同系统间的准确流转。应用场景涵盖从简单的数据导出导入,到复杂的动态报表生成、财务数据分析以及批量文档处理。本文聚焦于C#生态中处理Excel的四大主流方案:微软官方的底层OpenXml 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")

基于C#语言MVC框架NPOI控件导出Excel表数据

控件bin文件下载地址:https://download.youkuaiyun.com/download/u012949335/10610726 @{ ViewBag.Title = "dcxx"; } &lt;script type="text/javascript" language="javascript"&gt; function excelport() { ...

u012949335的专栏 622

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在Camera2 的基础上进行封装,使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离,降低耦合度,完成预览拍照并保存的操作

深入解析NPOI:如何在.NET生态中构建无Office依赖的Excel处理方案

在当今数据驱动的商业环境中,Excel文件处理已成为企业应用开发中不可或缺的一环。传统的解决方案往往依赖于Microsoft Office COM组件,这不仅带来了版本兼容性问题,还增加了部署成本和复杂性。NPOI作为一个纯.NET实现的Office文档处理库,彻底改变了这一现状,让开发者能够在没有Office安装的环境中自由读写Excel、Word和PowerPoint文件。 ## 项目架构:

gitblog_00576的博客 793

visio安装包

Microsoft Office Visio 是一款专业的制图软件。利用经过更新的形状、协作工具和数据链接图表,创建专业级图表以简化复杂的信息。

Npoi导入导出Excel操作

之前公司的一个物流商系统需要实现对订单的批量导入和导出,翻阅了一些资料,最后考虑使用NPOI实现这个需求。 在winform上面实现excel操作:http://www.cnblogs.com/CallmeYhz/p/4920293.html,NPOI的主页:http://npoi.codeplex.com/ 简介 NPOI 是 POI 项目的 .NET 版本。POI是一个开源的Java读写Exc...

weixin_33929309的博客 344

C#操作Excel全方案解析:从OLE到EPPlus/NPOI选型与实战

在.NET企业级开发中,数据导入导出是高频刚需,而Excel作为通用数据交换格式,其处理能力直接影响系统稳定性和开发效率。其核心原理在于通过不同技术栈解析或生成Excel文件格式,技术价值在于实现自动化、提升数据处理准确性与效率。应用场景广泛覆盖后台报表生成、数据中台ETL、办公自动化工具等。本文聚焦C#生态,深入剖析包括OLE/COM Interop、Open XML SDK、EPPlus及NPOI在内的六种主流方案,针对**大数据量**处理和**服务器环境**部署等关键需求,提供清晰的选型指南与避坑实践

weixin_34116110的博客 399

ASP.NET导出Excel(利用NPOI和EPPlus库,无需安装Office)

网上提供了很多Asp.net中操作Excel的方法,其中大部分是调用微软的Office组件,下面提供三个无须安装Office即可从Asp.net输出Excel的方法。 1 简单方法 //下面代码输出的Excel有三列(姓名、年龄、性别)//列之间用\t隔开StringWriter sw = new StringWriter();sw.WriteLine("姓名\t年龄\t性别"); ...

weixin_34062329的博客 106

Excel转Datatable

using NPOI.HSSF.UserModel; using NPOI.SS.UserModel; using NPOI.XSSF.UserModel; using System; using System.Collections.Generic; using System.Data; using System.Globalization; using System...

weixin_30478923的博客 109
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