Java解析word2007和Excel2007

本文介绍如何使用Apache POI 3.6版本解析Office 2007文档,包括Word和Excel,并提供代码示例。通过升级POI版本,实现了对新格式的支持。

这周额外分配的任务是对office2007的文档进行解析,以前采用的是poi3.0版本,其只能对office2003版本的文档进行解析,还无法解析office2007.网上查了一下有人提供了最原始的解决方法,但是发现其实poi在3.5版本已经解决了这个问题。

下面是网上搜的一篇文章:

其实不需要完全匹配下面该文章提供的jar包,本人就是下载了poi-bin-3.6-20091214包,然后把poi-bin-3.6-20091214\poi-3.6和poi-bin-3.6-20091214\poi-3.6\ooxml-lib目录下的jar包导入到项目就ok了。

package com.test;

/**
* 需要的jar包:
* poi-3.0.2-FINAL-20080204.jar
* poi-contrib-3.0.2-FINAL-20080204.jar
* poi-scratchpad-3.0.2-FINAL-20080204.jar
* poi-3.5-beta6-20090622.jar
* geronimo-stax-api_1.0_spec-1.0.jar
* ooxml-schemas-1.0.jar
* openxml4j-bin-beta.jar
* poi-ooxml-3.5-beta6-20090622.jar
* xmlbeans-2.3.0.jar
* dom4j-1.6.1.jar
*/

import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;

import org.apache.poi.POIXMLDocument;
import org.apache.poi.POIXMLTextExtractor;
import org.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFCell;
import org.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFRow;
import org.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFSheet;
import org.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFWorkbook;
import org.apache.poi.hwpf.extractor.WordExtractor;
import org.apache.poi.openxml4j.exceptions.OpenXML4JException;
import org.apache.poi.openxml4j.opc.OPCPackage;
import org.apache.poi.xssf.usermodel.XSSFCell;
import org.apache.poi.xssf.usermodel.XSSFRow;
import org.apache.poi.xssf.usermodel.XSSFSheet;
import org.apache.poi.xssf.usermodel.XSSFWorkbook;
import org.apache.poi.xwpf.extractor.XWPFWordExtractor;
import org.apache.xmlbeans.XmlException;

public class WordAndExcelExtractor {
public static void main(String[] args){
try{
String wordFile
= "D:/松山血战.docx";
String wordText2007
= WordAndExcelExtractor.extractTextFromDOC2007(wordFile);
System.out.println(
"wordText2007======="+wordText2007);

InputStream is
= new FileInputStream("D:/XXX研发中心技术岗位职位需求.xls");
String excelText
= WordAndExcelExtractor.extractTextFromXLS(is);
System.out.println(
"text2003==========" + excelText);

String excelFile
= "D:/Hello2007.xlsx";
String excelText2007
= WordAndExcelExtractor.extractTextFromXLS2007(excelFile);
System.out.println(
"excelText2007==========" + excelText2007);


}
catch(Exception e ){
e.printStackTrace();
}
}

/**
* @Method: extractTextFromDOCX
* @Description: 从word 2003文档中提取纯文本
*
*
@param
*
@return String
*
@throws
*/
public static String extractTextFromDOC(InputStream is) throws IOException {
WordExtractor ex
= new WordExtractor(is); //is是WORD文件的InputStream

return ex.getText();
}

/**
* @Method: extractTextFromDOCX
* @Description: 从word 2007文档中提取纯文本
*
*
@param
*
@return String
*
@throws
*/
public static String extractTextFromDOC2007(String fileName) throws IOException, OpenXML4JException, XmlException {
OPCPackage opcPackage
= POIXMLDocument.openPackage(fileName);
POIXMLTextExtractor ex
= new XWPFWordExtractor(opcPackage);

return ex.getText();
}

/**
* @Method: extractTextFromXLS
* @Description: 从excel 2003文档中提取纯文本
*
*
@param
*
@return String
*
@throws
*/
@SuppressWarnings(
"deprecation")
private static String extractTextFromXLS(InputStream is)
throws IOException {
StringBuffer content
= new StringBuffer();
HSSFWorkbook workbook
= new HSSFWorkbook(is); //创建对Excel工作簿文件的引用

for (int numSheets = 0; numSheets < workbook.getNumberOfSheets(); numSheets++) {
if (null != workbook.getSheetAt(numSheets)) {
HSSFSheet aSheet
= workbook.getSheetAt(numSheets); //获得一个sheet

for (int rowNumOfSheet = 0; rowNumOfSheet <= aSheet.getLastRowNum(); rowNumOfSheet++) {
if (null != aSheet.getRow(rowNumOfSheet)) {
HSSFRow aRow
= aSheet.getRow(rowNumOfSheet); //获得一行

for (short cellNumOfRow = 0; cellNumOfRow <= aRow.getLastCellNum(); cellNumOfRow++) {
if (null != aRow.getCell(cellNumOfRow)) {
HSSFCell aCell
= aRow.getCell(cellNumOfRow); //获得列值

if(aCell.getCellType() == HSSFCell.CELL_TYPE_NUMERIC){
content.append(aCell.getNumericCellValue());
}
else if(aCell.getCellType() == HSSFCell.CELL_TYPE_BOOLEAN){
content.append(aCell.getBooleanCellValue());
}
else {
content.append(aCell.getStringCellValue());
}
}
}
}
}
}
}

return content.toString();
}

/**
* @Method: extractTextFromXLS2007
* @Description: 从excel 2007文档中提取纯文本
*
*
@param
*
@return String
*
@throws
*/
private static String extractTextFromXLS2007(String fileName) throws Exception{
StringBuffer content
= new StringBuffer();

//构造 XSSFWorkbook 对象,strPath 传入文件路径
XSSFWorkbook xwb = new XSSFWorkbook(fileName);

//循环工作表Sheet
for(int numSheet = 0; numSheet < xwb.getNumberOfSheets(); numSheet++){
XSSFSheet xSheet
= xwb.getSheetAt(numSheet);
if(xSheet == null){
continue;
}

//循环行Row
for(int rowNum = 0; rowNum <= xSheet.getLastRowNum(); rowNum++){
XSSFRow xRow
= xSheet.getRow(rowNum);
if(xRow == null){
continue;
}

//循环列Cell
for(int cellNum = 0; cellNum <= xRow.getLastCellNum(); cellNum++){
XSSFCell xCell
= xRow.getCell(cellNum);
if(xCell == null){
continue;
}

if(xCell.getCellType() == XSSFCell.CELL_TYPE_BOOLEAN){
content.append(xCell.getBooleanCellValue());
}
else if(xCell.getCellType() == XSSFCell.CELL_TYPE_NUMERIC){
content.append(xCell.getNumericCellValue());
}
else{
content.append(xCell.getStringCellValue());
}
}
}
}

return content.toString();
}

}

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/gaoyoubo/archive/2010/06/17/1965064.html

【轴承故障诊断】加权多尺度字典学习模型(WMSDL)及其在轴承故障诊断上的应用(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了加权多尺度字典学习模型(WMSDL)在轴承故障诊断中的应用,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型结合多尺度分析与字典学习技术,能够有效提取轴承振动信号中的故障特征,提升故障识别精度。文档重点阐述了WMSDL模型的理论基础、算法流程及其在实际故障诊断中的实施步骤,展示了其相较于传统方法在特征表达能力诊断准确性方面的优势。同时,文中还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的技术合集,包括智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域的Matlab仿真案例。; 适合人群:具备一定信号处理机器学习基础,从事机械故障诊断、工业自动化、智能制造等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习并掌握加权多尺度字典学习模型的基本原理与实现方法;②将其应用于旋转机械的轴承故障特征提取与智能诊断;③结合实际工程数据复现算法,提升故障诊断系统的准确性鲁棒性。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注字典学习的训练过程与多尺度分解的实现细节,同时可参考文中提到的其他相关技术(如VMD、CNN、BILSTM等)进行对比实验与算法优化。
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