如何优雅的实现Excel导入通用处理流程

1.业务背景

对于一个内部使用的交付系统来说,业务场景大多需要录入数据,时常的导入Excel业务数据是常态,交付人员通过批量的导入业务数据替代页面表单录入,可大幅提升工作效率。

业务的多样性往往也会伴随着个性化的导入Excel逻辑,例如我们的业务系统来说,导入数据场景是最常见的case,而且随着业务的不断发展,场景也在逐步增加。

导入财务数据导入人员数据导入众包订单数据导入外包人员发薪数据等等。导入完毕后需要数据进行校验,然后回显校验结果。

在这里插入图片描述

2.业务导入流程

对于我们的业务系统来说,导入数据一般需要以下的步骤:

  1. 解析Excel
  2. 校验Excel
  3. 展示校验结果
  4. 校验成功后确认导入数据

还需要两类表模型:

1.导入数据的临时表

数据可以多次导入,然后进行校验,只有校验成功的数据才能进入下一步。

2.导入数据的实际业务数据表

导入校验成功后,生成业务数据,如果导入数据有唯一编码,业务数据表只会生成一条

每种业务场景如果都单独写一遍导入流程,再单独建立临时表的话,对于程序员来说无疑是一种折磨。

如何将上述场景流程通用化,当新增导入数据场景时,可以忽略通用部分,只需要聚焦于实际的业务逻辑呢?


3.流程优化

对于复杂的业务场景,如果要做到模块化、低耦合,我理解大部分时候还是需要围绕封装抽象来进行。

封装不变部分抽象不变部分来用于后续的拓展

就本文讨论的业务场景,核心不变的部分是整体的导入流程,无论业务场景怎么多变,数据进入到系统中的如下步骤是固定的。

  1. 解析Excel
  2. 校验Excel
  3. 展示校验结果
  4. 校验成功后确认导入数据

3.1 模板模式

设计模式中模板模式无疑是解决重复代码的一大利器,应用在当前场景再合适不过了。

主要实现

在父类中定义了算法的骨架,并允许子类在不改变算法结构的前提下重定义算法的某些特定步骤。

设计意图

解决在多个子类中重复实现相同的方法的问题,通过将通用方法抽象到父类中来避免代码重复。

整体代码
在这里插入图片描述

通用的临时表模型
所有导入的数据在解析校验后都会存储到此表中,不同的业务实体转为json后存储在Import_data字段中。
不同的业务表需要根据相应的业务进行创建,此处就不进行展示了。

create table import_data_tmp
(
    id                 bigserial
        primary key,
    batch_id           varchar(50)              not null,
    operator_id        bigint                   not null,
    operation_time     timestamp with time zone not null,
    line_num           bigint,
    import_data        text                     not null,
    import_result      integer,
    import_description varchar(500),
    create_time        timestamp with time zone not null,
    update_time        timestamp with time zone not null
);

comment on table import_data_tmp is '导入信息临时表';

comment on column import_data_tmp.id is '主键ID';

comment on column import_data_tmp.batch_id is '批次号';

comment on column import_data_tmp.operator_id is '操作人Id';

comment on column import_data_tmp.operation_time is '操作时间';

comment on column import_data_tmp.line_num is '导入文件行号';

comment on column import_data_tmp.import_data is '导入数据';

comment on column import_data_tmp.import_result is '导入结果';

comment on column import_data_tmp.import_description is '导入描述';

comment on column import_data_tmp.create_time is '创建时间';

comment on column import_data_tmp.update_time is '更新时间';

create index import_data_tmp_batch_id
    on import_data_tmp (batch_id);

create index import_data_tmp_operator_id
    on import_data_tmp (operator_id);

3.1.1 导入处理器接口ImportProcessor

ImportProcessor在此类中,定义抽象父类方法的处理函数ImportResultDTO process(String url, R r);定义一些子类需要自己实现的方法(这些方法也可在抽象父类中定义)。

public interface ImportProcessor<T, R> {
   

    /**
     * 核心导入处理流程
     * @param url 导入的excel地址
     * @param r 请求入参数据
     * @return 处理结果
     */
    ImportResultDTO process(String url, R r);

    /**
     * 生成批次号
     * @return 批次号
     */
    String createBatchId();

    /**
     * 读取excel数据
     * @param r – 请求入参数据
     * @return 解析出的数据
     */
    List<T> readData(R r);

    /**
     * 组装需要存储的实体
     * @param dataList 解析出的数据
     * @param r 请求入参数据
     * @return 需要存储的实体
     */
    List<ImportDataTmpDO> assembleData(List<T> dataList, R r);

    /**
     * 导入成功的数据,生成真正的业务数据
     * @param batchId 成功的批次号
     * @return 导入结果
     */
    boolean doImportSuccessData(String batchId);
}


3.1.2 抽象父类 AbstractImportProcessor

核心类AbstractImportProcessor,process方法定义算法骨架,即导入流程

在这里插入图片描述

根据不同的业务,子类需要实现的方法。

整体代码如下:

@Component
@Slf4j
public abstract class AbstractImportProcessor<T, R> implements ImportProcessor<T, R> {
   
    @Resource
    private ImportDataTmpGateway importGateway;
    @Resource
    protected DistributeIDGenerator idGenerator;
    @Resource
    protected RuleEngineCmdExe ruleEngine;

    /**
     * 导入类型
     */
    protected ImportTypeEnum importType
<think>好的,我现在需要帮助用户解决关于Dify循环实现的问题。首先,我需要明确用户的具体需求。他们提到“dify 循环实现”或“dify 如何处理循环”,但Dify本身可能没有直接称为“循环”的功能,所以需要结合现有文档中的信息来推断可能的解决方案。 根据用户提供的引用内容,Dify工作流中有迭代节点[^1]。这可能类似于编程中的循环结构,用于重复执行某个任务。例如,在处理列表数据或需要多次执行同一操作时,迭代节点可以派上用场。我需要详细解释迭代节点的配置和使用步骤,确保用户能够理解如何设置循环次数或遍历数据集。 另外,用户可能对如何处理循环中的错误或性能问题感兴趣。引用[2]提到在Dify中处理PEM文件的问题,这可能涉及在循环中正确处理数据格式,避免错误积累。需要提醒用户在循环中注意错误处理和资源管理,确保每次迭代的稳定性。 引用[3]中的例子展示了如何结合FastAPI和Selenium进行实时监控并生成GIF,这可能涉及循环截取浏览器内容。虽然Dify本身可能不直接控制这类循环,但可以通过外部脚本或定时任务触发工作流,模拟循环执行。这部分需要说明如何将外部循环机制与Dify结合使用。 接下来,我需要组织回答结构。首先介绍迭代节点的基本概念和配置步骤,然后讨论循环中的数据处理和错误处理,最后补充外部触发循环的方法。同时,生成相关问题以帮助用户进一步探索,比如优化循环性能或处理复杂数据结构。 需要确保回答符合格式要求,使用正确的中文表达,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,但当前问题不涉及数学公式,所以可能不需要使用。同时,引用标识要自然地添加到相关段落末尾,如、[^2]、[^3]。 最后,检查是否有遗漏点,比如Dify的其他循环相关功能或用户可能遇到的常见问题,确保回答全面且易于理解。</think>在Dify中处理循环逻辑主要通过**迭代节点**实现,以下是具体实现方式和应用场景的解析: ### 一、Dify循环实现机制 Dify通过**工作流设计器**中的迭代节点处理循环需求,其核心原理类似编程中的`for循环`。迭代节点可遍历以下数据类型: - 数组列表:`["A","B","C"]` - 字典集合:`{"key1":"value1", "key2":"value2"}` - 数值范围:通过`range()`函数生成序列 配置示例: ```python # 模拟迭代节点的数据输入 input_data = { "dataset": [1,2,3,4,5], "process_logic": "item * 2" # 对每个元素执行乘以2的操作 } ``` ### 二、迭代节点的关键配置步骤 1. **数据源绑定**:将数组/字典类型变量连接到迭代节点的输入端口 2. **循环变量命名**:设定当前元素的变量名(默认为`item`) 3. **子流程设计**:在迭代节点内部构建需要重复执行的逻辑模块 4. **结果聚合**:通过`outputs`收集所有迭代结果,支持数组或对象格式 $$ \text{总耗时} = \sum_{i=1}^{n}(单次迭代时间_i) + 系统开销 $$ ### 三、循环中的特殊处理 1. **错误中断控制**: - 启用`continueOnError`参数可跳过失败迭代 - 通过`try-catch`模块包裹敏感操作 2. **并行优化**: ```python # 伪代码示例 Parallel.forEach(dataset, lambda item: process(item)) ``` 3. **结果过滤**: ```python filtered = filter(lambda x: x%2==0, processed_results) ``` ### 四、应用场景案例 1. **批量文件处理**:遍历存储桶中的文件列表进行格式转换 2. **数据清洗**:对数据库查询结果集进行逐条校验 3. **API轮询**:定时循环调用第三方接口直到满足特定条件
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