jxls1与jxls2区别

jxls是一个用于将Java对象映射到Excel文档中的Java库。jxls有两个版本：jxls1和jxls2。下面是它们之间的一些区别：

1.模板语法不同：

jxls1使用一种基于JSP标签的模板语法，而jxls2使用基于Excel公式的模板语法。

2.表达式语法不同：

jxls1使用${...}表示表达式，而jxls2使用$[...]表示表达式。

3.支持的数据类型不同：

jxls2支持更多的数据类型，包括枚举、日期、注释等。

4.性能不同：

jxls2相对于jxls1在性能上有所提升。

5.导出方式不同：

jxls2支持将数据导出为Excel、CSV、PDF等多种格式，而jxls1只支持导出为Excel格式。

6.代码结构不同：

jxls2将核心功能和扩展功能分离，代码结构更加清晰，易于维护和扩展。

总的来说，jxls2相对于jxls1在语法、性能、功能和扩展性方面都有所提升，但是需要注意的是，由于语法不同，迁移jxls1模板到jxls2需要一些改动。

相关问题

jxls1态慢

jxls1在处理大量数据时可能会出现性能问题，这是因为jxls1在处理Excel模板时采用了DOM方式读取和解析模板文件，这种方式会消耗大量内存，导致处理速度变慢。如果你的数据量较大，可以尝试以下方法来提高jxls1的性能：

1.减少模板中的公式

Excel中的公式会增加模板的解析时间，因此在模板中尽量减少使用公式。如果必须要使用公式，可以将公式计算的结果缓存起来，减少重复计算。

2.使用SXSSF

jxls1默认使用HSSFWorkbook来处理Excel文件，如果你的数据量很大，可以尝试使用SXSSF来处理Excel文件，它可以将数据写入到临时文件中，从而减少内存消耗。可以使用以下代码来创建SXSSFWorkbook：

Workbook workbook = new SXSSFWorkbook();

3.使用jxls1的批处理功能

jxls1提供了批处理功能，可以将大量数据分批写入Excel文件，从而避免内存消耗过大。可以使用以下代码来设置批处理大小：

JxlsHelper.getInstance().setUseFastFormulaProcessor(false).setBufferSize(4096).processTemplate(context, outputStream);

4.优化模板结构

优化模板结构可以减少模板解析时间。可以将一些重复的数据放在同一行或同一列中，从而减少模板的复杂度。

5.使用jxls2

jxls2相对于jxls1在性能和内存消耗方面都有所提升，可以考虑升级到jxls2。但是需要注意的是，jxls2的语法和jxls1不同，需要一定的学习成本。

jxls2自适应表格高度

jxls2是一个用于生成Excel报表的Java库。它提供了一种简单的方式来定义和填充Excel模板。然而，jxls2本身并不直接支持自适应表格高度的功能。要实现自适应表格高度，你可以使用POI库来操作Excel文件。

在POI中，你可以使用HSSFCellStyle类来设置单元格的样式。通过设置垂直对齐方式为居中，以及设置单元格的边框样式，可以使表格看起来更美观。例如，你可以使用以下代码来设置样式：

HSSFCellStyle style = workbook.createCellStyle();
style.setVerticalAlignment(HSSFCellStyle.VERTICAL_CENTER);
style.setBorderBottom(HSSFCellStyle.BORDER_THIN);
style.setBorderLeft(HSSFCellStyle.BORDER_THIN);
style.setBorderRight(HSSFCellStyle.BORDER_THIN);
style.setBorderTop(HSSFCellStyle.BORDER_THIN);

然后，你可以将这个样式应用到需要自适应高度的单元格上。具体的实现方式可能因你的需求而有所不同，但你可以通过设置单元格的行高来实现自适应高度。例如，你可以使用以下代码来设置行高：

row.setHeight((short) (row.getHeight() * 2));

这样，你就可以根据内容的多少来调整行高，从而实现自适应表格高度的效果。

需要注意的是，jxls2本身并不提供直接的方法来实现自适应表格高度。你需要结合POI库来实现这个功能。希望这个回答对你有帮助。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [jxl 操作模板，自适应高度HssfCellStyle 自适应。](https://blog.csdn.net/weixin_34112208/article/details/92079387)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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