springboot后端导入导出excel接口

时间: 2023-10-09 13:07:08 浏览: 45
实导入导出Excel功能可以使用Apache POI库,这里提供一个基于Spring Boot的简单示例代码。 1.添加依赖 在pom.xml文件中添加以下依赖: ```xml <!--excel导入导出--> <dependency> <groupId>org.apache.poi</groupId> <artifactId>poi</artifactId> <version>4.1.2</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.poi</groupId> <artifactId>poi-ooxml</artifactId> <version>4.1.2</version> </dependency> ``` 2.实现导出Excel接口 ```java @GetMapping("/export") public void export(HttpServletResponse response) throws IOException { // 创建工作簿 XSSFWorkbook workbook = new XSSFWorkbook(); // 创建工作表 XSSFSheet sheet = workbook.createSheet("Sheet1"); // 设置表头 String[] headers = {"姓名", "年龄", "性别"}; XSSFRow headerRow = sheet.createRow(0); for (int i = 0; i < headers.length; i++) { XSSFCell cell = headerRow.createCell(i); cell.setCellValue(headers[i]); } // 填充数据 List<User> userList = userService.getAll(); for (int i = 0; i < userList.size(); i++) { User user = userList.get(i); XSSFRow row = sheet.createRow(i + 1); row.createCell(0).setCellValue(user.getName()); row.createCell(1).setCellValue(user.getAge()); row.createCell(2).setCellValue(user.getGender()); } // 输出Excel文件 response.setContentType("application/vnd.ms-excel"); response.setHeader("Content-disposition", "attachment;filename=user.xlsx"); workbook.write(response.getOutputStream()); workbook.close(); } ``` 3.实现导入Excel接口 ```java @PostMapping("/import") public void importExcel(@RequestParam("file") MultipartFile file) throws IOException { // 读取Excel文件 XSSFWorkbook workbook = new XSSFWorkbook(file.getInputStream()); XSSFSheet sheet = workbook.getSheetAt(0); // 解析数据 List<User> userList = new ArrayList<>(); for (int i = 1; i <= sheet.getLastRowNum(); i++) { XSSFRow row = sheet.getRow(i); User user = new User(); user.setName(row.getCell(0).getStringCellValue()); user.setAge((int) row.getCell(1).getNumericCellValue()); user.setGender(row.getCell(2).getStringCellValue()); userList.add(user); } // 批量插入数据库 userService.batchInsert(userList); workbook.close(); } ``` 以上代码仅供参考,具体实现可根据自己的业务需求进行修改。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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