我整理的jcsv工具类库简介：csv导入导出组件jcsv jcsv可以支持导入校验规则动态扩展，以及导出规则动态扩展。 下面来介绍下扩展思路
问题
我们支持文件校验、题头校验、列校验等，规则已经多样化，已经覆盖了绝大多数场景，但是难免有一些个性化的校验需要与业务挂钩，这种该怎么办呢？每次都需要在jcsv组件中加规则？这个很容易导致规则越来越多，越来越难以维护。
jcsv导入动态扩展思路
导入配置如下：
csv-config:
importc:
- id: aa
desc: "通用上传"
max-size: 30 #单位m
separator: ","
start-row: 2
col-from-header: true
check-column-size: false
header-validcate: throngBaseTdHeaderValidator
valicate:
- { col: 0, name: email,required: true,validateRegex: "^[éûàçùôîèíá¡N¿UóñúäöüßàèùåäöãáéàêçíşçöüğşàâäèéêëîïôœùûüÿçÀÂÄÈÉÊËÎÏÔŒÙÛÜŸÇA-Za-z0-9_\\-\\.\\u4e00-\\u9fa5]+@[a-zA-Z0-9_-]+(\\.[a-zA-Z0-9_-]+)+$", hint: "邮箱地址错误"}
- { col: 1, name: language ,required: true,hint: "语言错误" ,validator: throngBaseTdValidator ,td-id: 11}
- { col: 2, name: site_id,required: true,hint: "站点错误" ,validator: throngBaseTdValidator ,td-id: 13}
- { col: 4, name: member_id,validateRegex: "^\\d{1,10}$", hint: "请填写10位以内的数字",required: true}
- { col: 0, name: device_id,required: true}这里我们就需要设计一个接口来支持动态扩展，这里就是使用策略模式来进行动态扩展，规则可替换。
1、我们先定义一个动态的题头校验规则以及一个列校验规则 如下：
public interface HeaderValidator {
public boolean validcate(String[] headerStrs, List<ColValidcateProperties> valicates);
}
@FunctionalInterface
public interface Validator {
public boolean validcate(String value, ColValidcateProperties col, String[] row, Object params);
}个性化规则需要实现上面的两个接口 参考上面的配置参数 importc.header-validcate 与importc.valicate[0].valicate 这里有两种方式，1、bean交给spring托管，配置beanName，2、配置类全路径，通过class.forName来实例化对象，实例化的对象交给ValidcateFactory来进行管理。 这里我们是采用方案1，下面是组件中相关伪代码
for (int i = 0; i < colValues.length; i++) {
//上面若干代码省略
if (StringUtils.isNotBlank(v.getValidator())) {
Validator validator = (Validator) SpringContext.getSingleton().getBean(v.getValidator());
if (validator != null && !validator.validcate(colValues[i].trim(), v, colValues, request.getParams())) {
sb.append(errorRow + v.getName() + v.getHint()).append(enterLine);
bFlag=false;
continue;
}
}
//下面若干代码省略
}下面给一个详细实例来校验：我们需要根据数据库中的字典来校验规则，如下
@Service("aaValidator")
public class AAValidator implements Validator {
private ConcurrentHashMap<String, List<String>> tdListMap=new ConcurrentHashMap<>();
@Autowired
private DemoMapperdemoMapper;
@Override
public boolean validcate(String value, ColValidcateProperties v, String[] row, Object params) {
int product=0;
if(params!=null){
product=Integer.parseInt(params.toString());
}
List<String> values=null;
if("language".equals(v.getName())){
values=getTdList("11",product);
}else if("site_id".equals(v.getName())){
values=getTdList("13",product);
}
if(values!=null&&values.size()>0&&!values.contains(value)){
return false;
}
return true;
}
public List<String> getTdList(String id, int product){
List<String> list = demoMapper.queryValues();
return list;
}
}然后配置列如下：
- { col: 1, name: language ,required: true,hint: "语言错误" ,validator: aaValidator}jcsv导出动态扩展
下面也介绍下导出动态扩展，这里提供了一个分页接口，如下：
public interface Paging {
public List<Map> getList(long pageSize, int pageNum);
public long getTotal();
}下面就举个例子，使用游标查询es使用如下：
int total = getGoodsCount(tspManualValRule);
String path = csvContext.export("tag_val_detail_export", new Paging() {
private String cursor;
@Override
public List<Map> getList(long pageSize, int pageNum) {
List<Map> result = null;
if (pageNum == 1) {
JSONObject jsonObject = JSONObject.parseObject(aaRpc.getListPage(
params1, params2, (int) pageSize, null));
JSONObject data = (JSONObject) jsonObject.get("data");
JSONArray columns = (JSONArray) data.get("columns");
cursor = String.valueOf(data.get("cursor"));
if (ObjectUtils.isEmpty(columns)) {
return null;
}
result = converter.convert(jsonObject);
} else {
JSONObject jsonObject = JSONObject.parseObject(aaRpc.getListPageNext(cursor));
result = converter.convert(jsonObject);
}
return result;
}
@Override
public long getTotal() {
return total >= 500000 ? 10000 : total;
}
});