【C#与Excel集成】:掌握大数据量处理的7大技巧
C#实现Excel导入数据到SQL Server数据库
摘要
C#与Excel集成是开发人员在进行桌面应用和数据处理时常用的技术组合。本文首先概述了C#与Excel集成的基本概念和数据交互基础,然后深入探讨了大数据量处理的技巧,包括性能优化、内存管理、分批处理和并发异步处理以避免内存溢出。接下来,本文介绍了高级数据处理技巧,如数据筛选、错误处理、数据验证以及复杂数据结构的处理。最后,本文探讨了C#与Excel集成的高级应用场景,如自动化报告生成、数据分析与可视化,以及与数据库和Web服务的集成。通过本文的学习,开发者可以掌握利用C#高效处理Excel数据和创建复杂应用程序的技能。
关键字
C#;Excel集成;数据交互;大数据处理;性能优化;异步处理
参考资源链接:C#高效导出大量数据到Excel及操作示例
1. C#与Excel集成概述
在现代IT行业中,数据管理和报告生成是不可或缺的一部分。企业和开发者都需要从海量的数据中提取有价值的信息,并有效地展示这些数据。这通常涉及到两种广泛使用的工具:C#和Excel。C#作为一种强大的编程语言,其与Excel的集成可以大大提高数据处理的自动化水平和灵活性。
1.1 Excel在数据处理中的重要性
作为一款功能丰富的电子表格软件,Excel在数据管理、数据分析、数据可视化等领域一直占据着举足轻重的地位。它不仅被商业用户广泛使用,同时也被程序员用于处理数据和创建原型。Excel的灵活性和易用性,使其成为数据处理的首选工具之一。
1.2 C#集成Excel的优势
C#作为一种高效的编程语言,其强大的类型系统、面向对象的特性以及丰富的类库,使得它在处理复杂的业务逻辑时非常得心应手。通过将C#与Excel集成,开发者可以使用C#来自动化Excel操作,实现复杂的数据处理逻辑,提升工作效率,同时也为Excel增加了更多的可编程性。
1.3 C#与Excel集成的应用场景
C#与Excel集成的应用场景非常广泛。从简单的数据报告生成、自动化办公到复杂的数据分析和预测模型,C#都能与Excel无缝集成,以满足各种各样的业务需求。例如,使用C#可以编写宏和脚本来自动执行日常的报告任务,或者构建复杂的模型来分析财务数据或市场趋势。此外,C#还能够帮助开发者将Excel集成到企业级应用程序中,实现数据的实时更新和分析。
在下一章中,我们将探讨如何选择合适的C#库来操作Excel,以及如何进行库的安装与配置。
2. C#与Excel数据交互基础
2.1 C#操作Excel的库选择与配置
2.1.1 常用的C# Excel操作库介绍
当需要在C#应用程序中操作Excel文件时,开发者可以选择多种不同的库。每种库都提供了不同的功能和易用性。以下是一些常用的库:
-
EPPlus:这个库以其简洁的API和优秀的性能而闻名。它支持.xlsx格式的Excel文件,并且可以轻松处理图表和图片的添加。
-
ClosedXML:它提供了全面的Excel文件操作能力,特别适合创建和编辑复杂的Excel文档。
-
NPOI:这是另一个流行的开源库,它支持多种Excel文件格式,包括.xls和.xlsx。它适用于.NET Framework和.NET Core。
-
Aspose.Cells:虽然这是一个商业产品,但提供了丰富的功能,比如创建复杂的Excel文件、模板生成等。
2.1.2 库的安装与配置步骤
以EPPlus为例,以下是库的安装和配置步骤:
-
首先,在Visual Studio中打开你的项目。
-
在“工具”菜单中选择“NuGet包管理器”,然后选择“管理解决方案的NuGet包”。
-
在NuGet包管理器界面,选择“浏览”,然后在搜索栏中输入
EPPlus
。 -
选择EPPlus包,并安装到你的项目中。
-
安装完成后,在项目中引入EPPlus包命名空间:
using OfficeOpenXml;
-
确保你的项目配置文件中包含了EPPlus的许可证文件。对于非商业用途,可以使用社区许可证。
2.2 C#中读写Excel文件的基本方法
2.2.1 创建和编辑Excel工作表
使用EPPlus,创建一个新的Excel文件并添加一个工作表,代码示例如下:
- using OfficeOpenXml;
- using OfficeOpenXml.Style;
- using System.IO;
- class Program
- {
- static void Main(string[] args)
- {
- // 创建一个文件流
- using (var package = new ExcelPackage())
- {
- // 添加一个新的工作表
- var worksheet = package.Workbook.Worksheets.Add("Sheet1");
- // 设置单元格A1的值
- worksheet.Cells["A1"].Value = "Hello, Excel!";
- worksheet.Cells["A1"].Style.Font.Size = 20;
- worksheet.Cells["A1"].Style.Font.Bold = true;
- // 保存Excel文件
- var fileInfo = new FileInfo(@"C:\path\to\your\file.xlsx");
- package.SaveAs(fileInfo);
- }
- }
- }
2.2.2 读取Excel文件中的数据
读取Excel文件中的数据时,可以使用以下代码:
- using OfficeOpenXml;
- using System.IO;
- using System.Linq;
- class Program
- {
- static void Main(string[] args)
- {
- var fileInfo = new FileInfo(@"C:\path\to\your\file.xlsx");
- using (var package = new ExcelPackage(fileInfo))
- {
- var worksheet = package.Workbook.Worksheets.First();
- var usedRange = worksheet.Dimension;
- var cellValues = usedRange.Cells
- .Select(c => new { Address = c.Address, Value = c.Value })
- .ToList();
- // 处理读取到的数据...
- }
- }
- }
2.2.3 向Excel文件写入数据
向已存在的Excel文件中写入数据,代码示例如下:
- using OfficeOpenXml;
- using System.IO;
- class Program
- {
- static void Main(string[] args)
- {
- var fileInfo = new FileInfo(@"C:\path\to\your\file.xlsx");
- using (var package = new ExcelPackage(fileInfo))
- {
- var worksheet = package.Workbook.Worksheets.First();
- worksheet.Cells["B2"].Value = "Another Value";
- // 可以继续添加或修改更多数据...
- package.Save();
- }
- }
- }
通过上述基础方法,你可以在C#程序中实现对Excel文件的简单读写操作。这些操作是进一步探索和实现复杂数据处理的基础。随着你对库的熟悉度加深,你将能够处理更复杂的场景,比如大数据量的处理和高级数据处理技巧。
3. 大数据量处理技巧
在处理涉及大量数据的Excel文件时,程序的性能和内存管理变得尤为重要。本章将重点介绍在C#中处理大数据量Excel文件时的性能优化、分批处理以及并发与异步处理技巧,以确保程序能够高效、稳定地运行。
3.1 性能优化:提高读写效率
性能优化是大数据量Excel处理中的关键因素。通过采用适当的策略,可以显著提高读写Excel文件的效率。
3.1.1 优化数据读取策略
在处理大型Excel文件时,应避免一次性加载整个工作簿到内存中,因为这会导致极大的内存消耗。相反,可以通过优化数据读取策略来逐步处理数据。
示例代码:逐行读取Excel文件
- using (var stream = File.Open(filePath, FileMode.Open, FileAccess.Read))
- {
- using (var excelPackage = new ExcelPackage(stream))
- {
- var worksheet = excelPackage.Workbook.Worksheets.First();
- foreach (var row in worksheet.Cells)
- {
- // 处理每一行数据
- }
- }
- }
在上述代码中,我们使用ExcelPackage
和Workbook
类逐行遍历Excel工作表中的数据。这种方式将读取过程分散到每一行,从而减少了内存的即时需求。
3.1.2 内存管理与释放技巧
内存管理是影响性能的另一个重要因素。在C#中,应当注意及时释放不再使用的对象,并使用内存分析工具来识别和优化内存使用峰值。
代码逻辑分析
在上面的示例中,我们使用了using
语句确保每个对象被适时地释放。using
语句在代码块执行完毕后会自动调用对象的Dispose
方法,从而释放资源。此外,尽量避免在循环中创建大型对象,可以减少内存的分配和回收次数。
3.2 分批处理:避免内存溢出
对于超大规模的数据集,分批处理是一个有效的策略,可以避免一次性加载过多数据导致的内存溢出问题。
3.2.1 分批读取数据的策略
实现分批读取数据的策略,可以有效控制内存消耗,并允许程序在读取和处理数据之间有时间进行其他操作。
示例代码:分批读取Excel文件数据
- using (var stream = File.Open(filePath, FileMode.Open, FileAccess.Read))
- {
- using (var excelPackage = new ExcelPackage(stream))
- {
- var worksheet = excelPackage.Workbook.Worksheets.First();
- int startRow = 0;
- int rowsPerBatch = 1000; // 假设每次处理1000行
- while (true)
- {
- var endRow = startRow + rowsPerBatch;
- var range = worksheet.Cells[startRow, 1, endRow, worksheet.Dimension.End.Column];
- // 处理当前批次的数据
- foreach (var row in range)
- {
- // 数据处理逻辑
- }
- // 检查是否已经到达文件末尾
- if (endRow >= worksheet.Dimension.End.Row)
- break;
- // 更新批次起始位置
- startRow += rowsPerBatch;
- }
- }
- }
3.2.2 分批写入数据的实现
分批写入数据不仅有助于管理内存,还能提供错误恢复点,以防在写入过程中发生异常。
示例代码:分批写入数据到Excel文件
- using (var stream = File.Open(filePath, FileMode.Create, FileAccess.Write))
- {
- using (var excelPackage = new ExcelPackage(stream))
- {
- var worksheet = excelPackage.Workbook.Worksheets.Add("Sheet1");
- int startRow = 1;
- int rowsPerBatch = 1000;
- int totalRows = // 数据总行数;
- while (startRow <= totalRows)
- {
- var endRow = Math.Min(startRow + rowsPerBatch - 1, totalRows);
- var range = worksheet.Cells[startRow, 1, endRow, columnsCount];
- // 填充数据到范围
- range.LoadFromCollection(yourDataList, true);
- // 保存并清理范围以避免内存问题
- range.Clear();
- excelPackage.Save();
- // 更新批次起始位置
- startRow += rowsPerBatch;
- }
- }
- }
3.3 并发与异步处理:提升处理速度
在处理大数据量时,采用并发和异步编程模型可以显著提升数据处理速度。
3.3.1 使用异步编程模型
异步编程允许程序在等待I/O操作(如读写文件)完成时,继续执行其他任务,提高程序的整体效率。
示例代码:异步读取Excel文件数据
- public async Task LoadExcelDataAsync(string filePath)
- {
- using (var stream = File.Open(filePath, FileMode.Open, FileAccess.Read))
- {
- using (var excelPackage = new ExcelPackage(stream))
- {
- var worksheet = excelPackage.Workbook.Worksheets.First();
- foreach (var row in worksheet.Cells)
- {
- // 异步处理每一行数据
- await ProcessRowAsync(row);
- }
- }
- }
- }
- private async Task ProcessRowAsync(ExcelRange row)
- {
- // 异步数据处理逻辑
- await Task.Delay(100); // 模拟异步操作
- }
3.3.2 多线程在数据处理中的应用
多线程允许程序同时执行多个任务,这在处理大型数据集时尤其有用。但是,当多线程涉及到共享资源时,必须谨慎管理以避免竞态条件。
代码逻辑分析
在LoadExcelDataAsync
示例中,我们使用了async
和await
关键字来实现异步读取数据。每个数据行的处理被封装在ProcessRowAsync
方法中,并通过Task.Delay
来模拟异步操作。通过这种方式,程序可以在单个线程上运行,但在等待耗时I/O操作时不会阻塞。
请注意,在多线程环境中访问共享资源时,需要使用诸如lock
、Semaphore
或Concurrent
集合等同步机制来确保数据的一致性和线程安全。
在本章节中,我们探索了在C#中处理大数据量Excel文件时的性能优化、分批处理以及并发与异步处理技巧。这些策略有助于提高数据处理的效率,并确保程序稳定运行,避免内存溢出的问题。通过逐步读取数据、控制内存使用、利用异步编程和多线程技术,开发者能够构建起健壮且性能优越的数据处理程序。在下一章节中,我们将进一步探讨高级数据处理技巧,包括数据筛选、汇总以及复杂的Excel数据结构操作等。
4. 高级数据处理技巧
4.1 数据筛选与汇总
4.1.1 利用C#实现Excel数据筛选
在处理大量数据时,能够快速筛选出所需信息至关重要。在C#中,我们可以使用多种库来实现对Excel数据的筛选。以EPPlus库为例,我们可以通过LINQ(语言集成查询)来筛选数据。
- using OfficeOpenXml;
- using System;
- using System.Linq;
- class Program
- {
- static void Main(string[] args)
- {
- ExcelPackage.LicenseContext = LicenseContext.NonCommercial;
- using (var package = new ExcelPackage(new FileInfo("example.xlsx")))
- {
- var worksheet = package.Workbook.Worksheets["Sheet1"];
- var range = worksheet.Cells["A1:C100"]; // 假设数据从A1开始到C100结束
- // 使用LINQ进行筛选,假设我们要筛选出第一列值大于50的行
- var filteredData = (from row in range rows
- where row[0].Value is int && (int)row[0].Value > 50
- select row).ToList();
- // 输出筛选结果
- foreach (var cell in filteredData)
- {
- Console.WriteLine($"{cell[0].Value}, {cell[1].Value}, {cell[2].Value}");
- }
- }
- }
- }
在上面的代码中,我们使用了LINQ查询语句来遍历Excel文件中的数据,并筛选出第一列值大于50的行。这段代码首先加载了一个名为example.xlsx
的Excel文件,并选取了Sheet1
工作表。接着,我们定义了一个范围range
,这个范围从A1
到C100
。然后,使用LINQ的查询语句筛选出符合条件的数据,并将其输出到控制台。
4.1.2 数据汇总与分组的C#实现
数据汇总是数据处理中的常见需求,可以使用C#进行更复杂的汇总操作。在C#中,我们可以结合LINQ的group by
语句来实现数据的分组和汇总。
- using OfficeOpenXml;
- using System;
- using System.Linq;
- class Program
- {
- static void Main(string[] args)
- {
- ExcelPackage.LicenseContext = LicenseContext.NonCommercial;
- using (var package = new ExcelPackage(new FileInfo("example.xlsx")))
- {
- var worksheet = package.Workbook.Worksheets["Sheet1"];
- var range = worksheet.Cells["A1:C100"]; // 假设数据从A1开始到C100结束
- // 按第一列的值分组并计算每组的行数
- var groupedData = (from row in range rows
- group row by row[0].Value into g
- select new { Key = g.Key, Count = g.Count() }).ToList();
- // 输出分组汇总结果
- foreach (var group in groupedData)
- {
- Console.WriteLine($"{group.Key}: {group.Count}");
- }
- }
- }
- }
在这段代码中,我们按照第一列的值对数据进行了分组,并计算了每个分组的行数。这非常适用于快速统计数据的分布情况,比如计算不同商品类别的销售数量、不同客户类型的订单数等。
4.2 错误处理与数据验证
4.2.1 错误处理策略
在进行C#与Excel数据交互时,可能会遇到各种各样的错误,例如文件未找到、数据格式错误等。因此,良好的错误处理机制是必不可少的。
- try
- {
- // 尝试执行数据操作代码
- }
- catch (EPPlusException ex)
- {
- // 处理EPPlus库抛出的异常
- Console.WriteLine("Excel处理错误:" + ex.Message);
- }
- catch (IOException ex)
- {
- // 处理文件访问错误
- Console.WriteLine("文件访问错误:" + ex.Message);
- }
- catch (Exception ex)
- {
- // 处理其他未预见的错误
- Console.WriteLine("未知错误:" + ex.Message);
- }
以上代码展示了如何使用try-catch结构来捕获和处理在操作Excel文件时可能出现的异常。例如,如果使用EPPlus库时发生错误,将捕获EPPlusException
异常;如果发生文件访问错误,将捕获IOException
异常;其他任何异常都将被捕获并记录。
4.2.2 数据验证技巧与实践
数据验证是在数据写入之前确保数据准确性和完整性的关键步骤。在C#中,可以在写入数据之前添加自定义的验证逻辑。
- public bool IsValidData(int value)
- {
- return value >= 0; // 简单示例:只允许非负数
- }
- // 假设我们要写入一个新的数据到Excel文件的某一行
- int newRow = worksheet.Dimension.End.Row + 1;
- int newData = 100; // 新数据值
- if (IsValidData(newData))
- {
- worksheet.Cells[newRow, 1].Value = newData; // 写入数据
- }
- else
- {
- throw new ArgumentException("数据验证失败:只允许非负数。");
- }
上述示例中,我们定义了一个IsValidData
方法来验证数据是否符合我们的要求。然后,在写入新数据之前,我们先调用了这个验证方法。如果数据验证失败,则抛出一个异常。
4.3 复杂数据结构处理
4.3.1 处理Excel中的复杂数据类型
在Excel文件中,我们经常会遇到需要特殊处理的复杂数据类型,例如公式、图表、图片等。在C#中,可以使用一些库提供的特定方法来处理这些类型。
- // 假设我们要读取Excel文件中的第一个公式
- var formula = worksheet.Cells["A2"].Formula;
- Console.WriteLine($"第一个单元格的公式是:{formula}");
- // 假设我们要删除Excel文件中的第一个图表
- var chart = worksheet.Drawings["Chart1"] as ExcelChart;
- chart.Delete();
4.3.2 高级数据结构如PivotTable的操作
PivotTable(数据透视表)是Excel中一个非常强大的数据处理工具。在C#中,虽然不能直接操作PivotTable,但我们可以添加、删除PivotTable中的字段,以及刷新PivotTable数据。
- // 添加PivotTable字段
- var pivotTable = worksheet.PivotTables["PivotTable1"];
- pivotTable.RowFields.Add(pivotTable.Fields["FieldName1"]);
- // 刷新PivotTable数据
- pivotTable.RefreshData();
- // 删除PivotTable中的字段
- pivotTable.ColumnFields.Remove(pivotTable.ColumnFields[0]);
这些高级数据结构的操作对于数据分析和报表制作尤其有用,可以帮助用户快速整理和分析大量数据。
5. C#与Excel集成的高级应用场景
5.1 自动化报告生成
在现代企业环境中,报告生成是日常运营的一个重要组成部分。使用C#自动化报告生成可以大大节省时间并减少手动操作的错误。我们可以利用C#编程来创建一个自动化脚本,该脚本可以生成带有定制化格式和内容的Excel报告。
5.1.1 利用C#自动化Excel报告生成
自动化报告的主要步骤包括定义报告的结构、填充数据、设置样式以及导出报告。这里我们以一个简单的销售报告为例进行说明。
首先,我们需要在C#项目中添加对Excel操作库的引用,如EPPlus或NPOI。
- // 引用EPPlus库
- using OfficeOpenXml;
接下来,我们初始化Excel工作簿,并设置基本样式。
- // 初始化工作簿
- FileInfo newFile = new FileInfo(@"C:\Reports\AutomatedSalesReport.xlsx");
- using (ExcelPackage package = new ExcelPackage(newFile))
- {
- // 创建一个工作表
- ExcelWorksheet worksheet = package.Workbook.Worksheets.Add("Sales Report");
- // 设置标题行样式
- var boldStyle = worksheet.Cells["A1"].Style;
- boldStyle.Font.Bold = true;
- // 添加标题
- worksheet.Cells["A1"].Value = "Date";
- worksheet.Cells["B1"].Value = "Item";
- worksheet.Cells["C1"].Value = "Quantity";
- worksheet.Cells["D1"].Value = "Total";
- // 填充一些示例数据
- worksheet.Cells["A2"].Value = DateTime.Now;
- worksheet.Cells["B2"].Value = "Widget";
- worksheet.Cells["C2"].Value = 10;
- worksheet.Cells["D2"].Value = 99.99;
- // 保存文件
- package.Save();
- }
上面的代码片段展示了如何创建一个新的Excel文件,并在其中创建一个包含标题和示例数据的工作表。通过编程方式,我们可以轻松地将数据库中的数据填充到报告中,自动调整格式,并保存到服务器或用户的指定位置。
5.1.2 报告生成中的交互与定制化
自动化报告可以进一步扩展,以允许用户自定义报告的内容和格式。这可以通过在C#中创建一个用户界面来实现,该界面允许用户选择报告的参数,如日期范围、销售区域等。这些参数随后可用于定义SQL查询和Excel报告的内容。
例如,我们可以使用WinForms创建一个用户界面,用户通过该界面可以输入报告的特定参数,并触发报告生成的按钮。
- // 用户界面代码(简化示例)
- public partial class ReportForm : Form
- {
- public ReportForm()
- {
- InitializeComponent();
- }
- private void btnGenerateReport_Click(object sender, EventArgs e)
- {
- string reportPath = GenerateAutomatedReport(reportParams);
- MessageBox.Show($"Report is generated at {reportPath}");
- }
- private string GenerateAutomatedReport(SalesReportParams reportParams)
- {
- // 使用reportParams中的信息来定制报告
- // ...
- // 返回生成报告的路径
- return "C:\\Reports\\CustomizedSalesReport.xlsx";
- }
- }
在实际的应用中,我们可以在后台逻辑中整合数据库查询逻辑和报告生成逻辑,根据用户输入的参数动态调整报告内容。
5.2 数据分析与可视化
数据分析和可视化是商业决策过程中的关键环节。C#可以与Excel中的数据分析工具和图表功能集成,提供强大的数据处理和可视化能力。
5.2.1 集成数据分析工具
借助如Excel Power Query或Power Pivot等数据分析工具,我们可以将C#用作自动化数据清洗、转换和加载(ETL)过程的一部分。
下面的代码展示了如何使用C#通过COM接口与Power Query集成,以自动化数据整理过程。
- // COM引用需要在项目中预先添加
- // 参考:https://docs.microsoft.com/en-us/office/client-developer/excel/application-object-excel
- // 连接到Excel应用程序
- Application excelApp = new Application();
- Workbook workbook = excelApp.Workbooks.Add(Type.Missing);
- Worksheet worksheet = workbook.Sheets[1];
- // 使用Power Query准备数据
- var powerQuery = excelApp.Queries;
- string queryName = "MyQuery";
- powerQuery.Add(queryName, null, null, Type.Missing);
- var queryTable = powerQuery.Item(queryName);
- queryTable.Formula = "[Data Source=(\"C:\\Data\\Raw.csv\"); Kind=Text; delimiter=\",\"]";
- // 加载数据到工作表
- queryTable.Refresh();
- queryTable.WebDisableRedirections = true;
- queryTable.QueryTables.Add(queryTable, queryTable.Application.ActiveCell, queryTable.Formula);
- // 保存工作簿
- workbook.SaveAs(@"C:\Reports\SalesData.xlsx");
- excelApp.Quit();
请注意,上述代码仅作为示例,实际应用时需要处理异常,并确保与Power Query的兼容性。
5.2.2 利用C#实现Excel数据可视化
利用C#操作Excel的高级库,比如EPPlus或Syncfusion,我们可以创建各种图表来可视化数据。以下是一个创建图表的简单示例。
- using (ExcelPackage package = new ExcelPackage(newFile))
- {
- ExcelWorksheet worksheet = package.Workbook.Worksheets.Add("Sales Chart");
- // 填充数据
- // ...
- // 创建一个柱状图
- var chart = worksheet.Drawings.AddChart("SalesChart", eChartType.BarClustered);
- chart.Title.Text = "Monthly Sales";
- chart.DataRange = worksheet.Cells["A2:D7"];
- chart.Series.Add(worksheet.Cells["A2:A7"], worksheet.Cells["D2:D7"]);
- // 设置图表位置和大小
- chart.SetPosition(1, 0, 5, 0);
- chart.SetSize(400, 300);
- // 保存工作簿
- package.Save();
- }
通过这些方法,C#不仅能够处理和分析大量数据,而且能够提供直观的图形展示,为决策者提供更强的数据支持。
5.3 扩展应用:与数据库和Web服务集成
利用C#与Excel集成的能力,可以构建与数据库和Web服务无缝集成的解决方案。这样,企业能够创建动态的报告,并将数据与现有的业务流程进行整合。
5.3.1 C#连接Excel与数据库的实践
C#能够将Excel文件作为数据源,与SQL Server、Oracle或其他数据库系统进行交互。这可以用于数据迁移、备份或者将Excel数据导入到企业数据库中。
下面的代码示例演示了如何使用C#从Excel文件中读取数据,并将其插入到SQL Server数据库中。
- using (SqlConnection conn = new SqlConnection("YourConnectionString"))
- {
- conn.Open();
- string insertQuery = "INSERT INTO SalesData (Date, Item, Quantity, Total) VALUES (@date, @item, @quantity, @total)";
- using (SqlCommand command = new SqlCommand(insertQuery, conn))
- {
- // 定义参数
- command.Parameters.Add("@date", SqlDbType.Date);
- command.Parameters.Add("@item", SqlDbType.VarChar);
- command.Parameters.Add("@quantity", SqlDbType.Int);
- command.Parameters.Add("@total", SqlDbType.Decimal);
- // 读取Excel数据
- using (ExcelPackage package = new ExcelPackage(newFile))
- {
- ExcelWorksheet worksheet = package.Workbook.Worksheets["Sales Report"];
- for (int row = 2; row <= worksheet.Dimension.End.Row; row++)
- {
- // 读取每一行的数据
- DateTime date = worksheet.Cells[row, 1].GetValue<DateTime>();
- string item = worksheet.Cells[row, 2].GetValue<string>();
- int quantity = worksheet.Cells[row, 3].GetValue<int>();
- decimal total = worksheet.Cells[row, 4].GetValue<decimal>();
- // 插入数据到数据库
- command.Parameters["@date"].Value = date;
- command.Parameters["@item"].Value = item;
- command.Parameters["@quantity"].Value = quantity;
- command.Parameters["@total"].Value = total;
- command.ExecuteNonQuery();
- }
- }
- }
- conn.Close();
- }
5.3.2 构建基于Excel数据的Web服务
C#允许我们构建Web服务,这些服务可以消费Excel数据,并以REST API或SOAP服务的形式提供给用户或第三方应用程序。一个简单的例子可以是一个提供销售数据概览的REST API。
以下是一个使用ASP.NET Web API 2和Entity Framework来构建服务的基础示例。
- public class SalesDataService : ApiController
- {
- public IEnumerable<SalesData> Get()
- {
- // 从Excel文件读取销售数据
- // ...
- // 使用Entity Framework加载数据模型
- var salesDbContext = new SalesDbContext();
- var salesData = salesDbContext.SalesData.ToList();
- // 将数据模型转换为API友好的格式
- // ...
- return salesData;
- }
- }
通过这种方式,我们可以将Excel数据转换为API支持的格式,并允许客户端通过HTTP请求与这些数据交互。
通过这些扩展应用场景,C#与Excel的集成不仅限于数据处理和分析,还能与企业中的其他系统进行整合,从而创建更加复杂和强大的解决方案。