探索Java中Excel读写的高效方法EasyExcel与Apache POI的对比分析

原创admin 分类：热门问答 2024-04-12 14:45:21 1

处理Excel文件是一项常见的任务。Java提供了多种库来实现这一功能，其中EasyExcel和Apache POI是两个非常流行的选择。本文将深入探讨这两个库的特点，并通过代码示例和表格对比，分析它们在读写Excel文件时的性能和易用性。

Apache POI概览

Apache POI是一个流行的开源库，用于处理Microsoft Office格式的文件。它支持.xls和.xlsx两种格式的Excel文件。Apache POI分为HSSF（用于.xls）和XSSF（用于.xlsx）两个子项目。

写入Excel文件

使用Apache POI写入Excel文件涉及以下步骤：

创建Workbook实例。
添加Sheet。
创建Row和Cell。
填充数据并写入文件。

Workbook workbook = new XSSFWorkbook();
Sheet sheet = workbook.createSheet("示例表");
Row row = sheet.createRow(0);
Cell cell = row.createCell(0);
cell.setCellValue("示例数据");
FileOutputStream out = new FileOutputStream("example.xlsx");
workbook.write(out);
out.close();
workbook.close();

读取Excel文件

读取Excel文件的步骤与写入类似，但顺序相反：

通过FileInputStream读取文件。
创建Workbook实例。
获取Sheet和Row。
读取Cell数据。

FileInputStream in = new FileInputStream("example.xlsx");
Workbook workbook = new XSSFWorkbook(in);
Sheet sheet = workbook.getSheetAt(0);
Row row = sheet.getRow(0);
Cell cell = row.getCell(0);
String value = cell.getStringCellValue();
in.close();
workbook.close();

EasyExcel概览

EasyExcel是阿里巴巴开源的一个基于Java的简单、省内存的读写Excel的框架。它提供了更为简洁的API，使得读写Excel变得更加高效。

写入Excel文件

使用EasyExcel写入数据时，你需要定义一个实体类，并使用@ExcelProperty注解标记属性。

@Data
public class ExampleData {
    @ExcelProperty("字符串标题")
    private String string;
    // 其他字段...
}

// 写入操作
EasyExcel.write("example.xlsx", ExampleData.class)
    .sheet("示例表")
    .doWrite(dataList);

读取Excel文件

读取操作同样简单，你只需要定义一个监听器类，继承AnalysisEventListener，并重写相关方法。

public class ExampleDataListener extends AnalysisEventListener<ExampleData> {
    @Override
    public void invoke(ExampleData data, AnalysisContext context) {
        // 处理每一行数据
    }

    @Override
    public void doAfterAllAnalysed(AnalysisContext context) {
        // 所有数据解析完成后的操作
    }
}

// 读取操作
EasyExcel.read("example.xlsx", ExampleData.class, new ExampleDataListener()).sheet().doRead();

对比分析

以下表格总结了EasyExcel和Apache POI在不同方面的对比。

特性	EasyExcel	Apache POI
易用性	提供简洁的API，易于上手	API较为繁琐，学习曲线较陡峭
性能	高效的读写性能，适合大数据处理	读写性能较慢，内存消耗较大
内存消耗	内存消耗较低，适合处理大数据	处理大数据时可能导致内存溢出
扩展性	支持自定义扩展	社区支持丰富，但需要额外配置
社区支持	阿里巴巴支持，活跃度较高	Apache基金会支持，社区成熟
适用场景	适合快速开发和大数据处理	适合需要高度定制化的场景