实体字段integer 但是无法映射到excel的值 @ExcelProperty
时间: 2024-03-08 17:48:26 浏览: 124
这个问题可能是由于导出时类型不匹配导致的。Excel中只能显示数字类型的数据,如果你的实体字段是 Integer 类型,但是在导出时没有通过转换成数字类型,就会导致无法映射到 Excel 的值。你可以尝试在对应的字段上添加注解 @NumberFormat,指定数字格式,或者在导出时将 Integer 类型转换成数字类型。例如:
```
@ExcelProperty(value = "实体字段", converter = IntegerConverter.class)
private Integer entityField;
```
其中,IntegerConverter 是一个自定义的转换器,实现了将 Integer 类型转换成数字类型的逻辑。
相关问题
@ExcelProperty读取日期
### 使用 `@ExcelProperty` 注解读取日期
为了正确读取和解析 Excel 中的日期字段,在 Spring Boot 应用程序中可以利用 `@ExcelProperty` 和其他辅助注解来完成这一操作。具体来说,对于日期类型的属性,除了基本配置外还需要额外的时间格式化支持。
当使用 `@ExcelProperty` 来映射 Excel 列中的日期时,可以通过组合使用 `@DateTimeFormat` 或者自定义 Converter 的方式来确保日期能够被正确定义和解释。下面是一个具体的例子:
#### 定义实体类
```java
import com.alibaba.excel.annotation.ExcelProperty;
import lombok.Data;
@Data
public class DateExample {
@ExcelProperty("标号")
private Integer id;
@ExcelProperty(value = "时间", format = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss") // 直接通过format参数指定日期格式
private LocalDateTime dateTimeField;
}
```
如果遇到更复杂的场景比如需要处理不同的时区或是特殊的日期表示形式,则可能需要用到 EasyExcel 提供的自定义转换器机制[^1]。
#### 自定义日期转换器
创建一个新的类继承于 `DefaultConverter` 并重写相应的方法以适应特定需求:
```java
import com.alibaba.excel.converters.Converter;
import com.alibaba.excel.metadata.CellData;
import com.alibaba.excel.metadata.GlobalConfiguration;
import com.alibaba.excel.util.DateUtils;
import java.time.LocalDateTime;
public class CustomLocalDateTimeConverter implements Converter<LocalDateTime> {
@Override
public Class<?> supportJavaTypeKey() {
return LocalDateTime.class;
}
@Override
public CellData<String> convertToExcelData(LocalDateTime value, GlobalConfiguration globalConfiguration) {
if (value == null){
return new CellData<>(null);
}
return new CellData<>(DateUtils.format(value,"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"));
}
@Override
public LocalDateTime convertToJavaData(CellData cellData, GlobalConfiguration globalConfiguration) {
try{
return DateUtils.parse(cellData.getStringValue(), "yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
}catch(Exception e){
throw new RuntimeException(e.getMessage());
}
}
}
```
之后可以在全局范围内注册此转换器以便在整个项目内生效,或者仅应用于某个特定字段上作为局部解决方案。
最后一步是在启动类或其他合适位置添加如下代码片段用于注册上述自定义转换器:
```java
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.stereotype.Component;
@Component
public class AppConfig {
@Bean
public CustomLocalDateTimeConverter customLocalDateTimeConverter(){
return new CustomLocalDateTimeConverter();
}
}
```
这样就完成了对 Excel 文件中日期列的有效读取与解析工作[^2]。
public void invokeHeadMap(Map<Integer, String> headMap, AnalysisContext context) { Integer rowIndex = context.readRowHolder().getRowIndex(); Integer headRowNumber = context.readSheetHolder().getHeadRowNumber(); // 判断当前行是否为表头行 if (rowIndex == headRowNumber - 1) { int count = 0; // 获取数据实体的字段列表 Field[] fields = entityClass.getDeclaredFields(); for (Field field : fields) { count++; // 获取当前字段上的ExcelProperty注解信息 ExcelProperty fieldAnnotation = field.getAnnotation(ExcelProperty.class); // 判断当前字段上是否存在ExcelProperty注解 if (fieldAnnotation != null) { // 根据注解的index索引到表头中获取对应的表头名 String expectedHeadName = fieldAnnotation.value()[0]; if (!headMap.containsValue(expectedHeadName)) { throw new BizException(500, "excel文件表头不一致:" + expectedHeadName); } } } // 判断用户导入表格的标题头是否完全符合模板 if (count != headMap.size()) { throw new BizException(500, "excel文件表头不一致"); } } }
这段代码是用于校验 Excel 文件的表头是否与预期的字段列表中的注解信息匹配。它接收一个 `headMap` 参数,表示当前读取的表头映射关系,以及一个 `AnalysisContext` 参数,表示当前的解析上下文。
首先,代码获取当前行的索引 `rowIndex` 和表头所在的行号 `headRowNumber`。
然后,代码判断当前行是否为表头行,即 `rowIndex` 是否等于 `headRowNumber - 1`。如果是表头行,则继续执行校验逻辑。
接下来,代码定义一个计数器 `count`,用于记录实体类中存在的字段数量。
然后,通过反射获取实体类 `entityClass` 中的字段列表 `fields`。
接下来,使用增强的 `for` 循环遍历字段列表 `fields`。
在循环中,首先增加计数器 `count` 的值。
然后,通过 `field.getAnnotation(ExcelProperty.class)` 获取当前字段上的 `ExcelProperty` 注解信息。
接下来,判断当前字段上是否存在 `ExcelProperty` 注解。如果存在,则继续执行校验逻辑。
在校验逻辑中,通过注解的索引 `fieldAnnotation.value()[0]` 在表头映射关系 `headMap` 中获取对应的表头名 `expectedHeadName`。
然后,检查 `headMap` 是否包含了该表头名。如果不包含,则抛出一个自定义异常 `BizException`,提示 "excel文件表头不一致:" 加上预期的表头名。
循环结束后,代码判断实体类中的字段数量 `count` 是否与表头映射关系 `headMap` 的大小相等。如果不相等,则抛出一个自定义异常 `BizException`,提示 "excel文件表头不一致"。
总的来说,这段代码通过反射和注解,校验了 Excel 文件的表头是否与预期的字段列表中的注解信息匹配,并在不一致的情况下抛出异常。
阅读全文
相关推荐
















