POI读取EXCEL教程.docx
2.虚拟产品一经售出概不退款(资源遇到问题,请及时私信上传者)
Apache POI是一个强大的Java库,专门用于处理Microsoft的OLE2复合文档格式,其中包括Microsoft Excel的文件。本教程主要聚焦于如何使用POI读取和写入Excel文件,特别是HSSF(Horrible SpreadSheet Format)部分,它针对的是Excel 97至2003的BIFF8文件格式。 一、Excel基础 Excel 97文件格式,也被称作BIFF8,是Microsoft Excel早期版本广泛使用的格式。尽管后续的Excel版本有所更新,但对BIFF8的改动很小,因此支持BIFF8的库如HSSF仍然可以处理较新版本的Excel文件。 二、HSSF概述 HSSF是POI项目的一部分,它允许开发者通过纯Java代码来读取、写入和修改Excel文件。HSSF与POIFS(Portable Document Format for Office Documents)紧密协作,POIFS负责处理Excel文件的存储结构,而HSSF则专注于Excel的数据内容。HSSF提供了两种API:usermodel和eventusermodel。 1. 用户模型(usermodel) usermodel API提供了一种直观的方式来操作Excel文件,它将Excel的结构映射为一系列对象,如Workbook、Sheet、Row和Cell。用户可以直接操作这些对象,进行读写操作。例如,以下代码展示了如何使用usermodel读取Excel文件: ```java InputStream myxls = new FileInputStream("workbook.xls"); HSSFWorkbook wb = new HSSFWorkbook(myxls); HSSFSheet sheet = wb.getSheetAt(0); HSSFRow row = sheet.getRow(2); HSSFCell cell = row.getCell((short)3); ``` 然后,根据单元格的类型获取其值: ```java if (cell.getCellType() == HSSFCell.CELL_TYPE_STRING) { System.out.println("单元格是字符串,值是:" + cell.getStringCellValue()); } else if (cell.getCellType() == HSSFCell.CELL_TYPE_NUMERIC) { System.out.println("单元格是数字,值是:" + cell.getCellValue()); } ``` 2. 事件用户模型(eventusermodel) eventusermodel API是为提高性能而设计的,它采用事件驱动的方式处理Excel文件,适合处理大型文件。这种模型不需要将整个文件加载到内存中,而是按需读取。然而,eventusermodel只能用于读取文件,无法进行写入操作。 三、读取和写入文件 1. 通过usermodel写入文件 写入文件的过程与读取类似,但需要创建并设置各种对象,然后写入到OutputStream: ```java HSSFWorkbook wb = new HSSFWorkbook(); HSSFSheet sheet = wb.createSheet("新工作表"); HSSFRow row = sheet.createRow(0); HSSFCell cell = row.createCell(0); cell.setCellValue("测试数据"); FileOutputStream out = new FileOutputStream("output.xls"); wb.write(out); out.close(); ``` 2. 通过eventusermodel读取文件 使用eventusermodel需要实现一些事件监听器接口,如RecordListener或RowRecordListener,然后在读取文件时触发相应的事件。这种方式在处理大型文件时更为高效,但编程模式较为复杂。 四、HSSF电子表格结构 HSSF模型反映了Excel文件的内部结构,包括工作簿、工作表、行、单元格以及它们之间的关系。此外,还包含样式、公式、图表等元素。 五、通过HPSF读取文档属性 HPSF(Hierarchical Property Set Format)是POI中的另一个组件,用于处理OLE2文件的元数据,包括Excel文件的摘要信息和自定义属性。 总结: Apache POI的HSSF模块提供了全面的API来处理Excel文件,无论是读取还是写入,都能灵活应对。用户模型方便易用,适用于大多数场景;而事件用户模型则在处理大量数据时能显著提升性能。了解和熟练运用这些工具,对于在Java环境中处理Excel文件的工作至关重要。
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20241231044901.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20241231045053.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20241231045053.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20241231044955.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20241231045053.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20241231045053.png)
![txt](https://img-home.csdnimg.cn/images/20241231045021.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20241231045053.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20241231045053.png)
![xlsx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20241231045042.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20241231044955.png)
![gz](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083447.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20241231044930.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20241231045053.png)
![txt](https://img-home.csdnimg.cn/images/20241231045021.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20241231044955.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20241231044901.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20241231044930.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20241231044930.png)
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/86893347/bg1.jpg)
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/86893347/bg2.jpg)
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/86893347/bg3.jpg)
剩余14页未读,继续阅读
![avatar-default](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/lazyLogo2.1882d7f4.png)
![avatar](https://profile-avatar.csdnimg.cn/3c39599dc7cf4373a282763035024fb7_m0_62089210.jpg!1)
- 粉丝: 1w+
- 资源: 6万+
![benefits](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/vip-rights-1.c8e153b4.png)
![privilege](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/vip-rights-2.ec46750a.png)
![article](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/vip-rights-3.fc5e5fb6.png)
![course-privilege](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/vip-rights-4.320a6894.png)
![rights](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/vip-rights-icon.fe0226a8.png)
我的内容管理 展开
我的资源 快来上传第一个资源
我的收益
登录查看自己的收益我的积分 登录查看自己的积分
我的C币 登录后查看C币余额
我的收藏
我的下载
下载帮助
![voice](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/voice.245cc511.png)
![center-task](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/center-task.c2eda91a.png)
最新资源
- 【JCR一区级】鸽群算法PIO-Transformer-GRU负荷数据回归预测【含Matlab源码 6315期】.zip
- 【LSTM回归预测】粒子群优化注意力机制的长短时记忆神经网络PSO-attention-LSTM数据回归预测【含Matlab源码 3196期】.zip
- 【独家首发】麻雀搜索算法SSA优化Transformer-BiLSTM负荷数据回归预测【含Matlab源码 6564期】.zip
- 【独家首发】凌日算法TSOA优化Transformer-BiLSTM负荷数据回归预测【含Matlab源码 6562期】.zip
- 【独家首发】能量谷算法EVO优化Transformer-BiLSTM负荷数据回归预测【含Matlab源码 6565期】.zip
- 【JCR一区级】豪猪算法CPO-Transformer-GRU负荷数据回归预测【含Matlab源码 6319期】.zip
- 【JCR一区级】雪融算法SAO-Transformer-GRU负荷数据回归预测【含Matlab源码 6351期】.zip
- 【JCR一区级】黑猩猩算法Chimp-Transformer-GRU负荷数据回归预测【含Matlab源码 6320期】.zip
- 【独家首发】粒子群算法PSO优化Transformer-BiLSTM负荷数据回归预测【含Matlab源码 6561期】.zip
- 【JCR1区】阿基米德算法AOA-CNN-SVM故障诊断分类预测【含Matlab源码 5772期】.zip
- 【JCR一区级】蝗虫算法GOA-Transformer-GRU负荷数据回归预测【含Matlab源码 6322期】.zip
- 【JCR一区级】星雀算法NOA-Transformer-GRU负荷数据回归预测【含Matlab源码 6350期】.zip
- 【JCR一区级】花朵授粉算法FPA-Transformer-GRU负荷数据回归预测【含Matlab源码 6321期】.zip
- 【JCR1区】蝗虫算法GOA-CNN-SVM故障诊断分类预测【含Matlab源码 5794期】.zip
- 【JCR一区级】混沌博弈算法CGO-Transformer-GRU负荷数据回归预测【含Matlab源码 6324期】.zip
- 【JCR一区级】减法平均算法SABO-Transformer-GRU负荷数据回归预测【含Matlab源码 6325期】.zip
![feedback](https://img-home.csdnimg.cn/images/20220527035711.png)
![feedback-tip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20220527035111.png)
![dialog-icon](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/green-success.6a4acb44.png)