Java采用opencsv解析csv文件以及解析中文乱码问题

参考资料: opencsv文档
写下本文时最新版的opencsv版本为4.0, maven坐标如下:

    <dependency>
      <groupId>com.opencsv</groupId>
      <artifactId>opencsv</artifactId>
      <version>4.0</version>
    </dependency>

测试用test.csv

id,date,name
1,2017-10-11,amy
2,2017-10-12,啊

与csv文件对应的java bean

public class TestBean {
    // 通过属性名绑定csv列名, 属性名必须与csv列名相同
    @CsvBindByName
    private Integer id;

    // 解析Date格式
    @CsvBindByName
    @CsvDate("yyyy-MM-dd")
    private Date date;

    // csv列名与字段名不同时
    @CsvBindByName(column = "name")
    private String name;

    // csv不存在列名时也可通过位置绑定, 如 `@CsvBindByPosition(position = 0)   `

    // getter, setter and toString() ...
}

使用opencsv解析

public class CsvParser {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        String path = "test.csv";
        List<TestBean> beans = new CsvToBeanBuilder<TestBean>(new FileReader(path))
            .withType(TestBean.class).build().parse();
        System.out.println(beans);
    }
}

结果中中文显示乱码

[TestBean [id=1, date=Wed Oct 11 00:00:00 CST 2017, name=amy], 
TestBean [id=2, date=Thu Oct 12 00:00:00 CST 2017, name=��]]

由于FileReader无法指定字符编码, 此时应当使用InputStreamReader设置字符编码

public class CsvParser {
    public static void main(String[] args) throws IllegalStateException, IOException {
        String path = "test.csv";
        String charset = "utf-8";
        FileInputStream fileInputStream = new FileInputStream(path);
        Reader reader = new InputStreamReader(fileInputStream, charset);
        List<TestBean> beans = new CsvToBeanBuilder<TestBean>(reader)
            .withType(TestBean.class).build().parse();
        System.out.println(beans);
    }
}

从结果来看, 中文解析以及正常了

[TestBean [id=1, date=Wed Oct 11 00:00:00 CST 2017, name=amy], 
TestBean [id=2, date=Thu Oct 12 00:00:00 CST 2017, name=啊]]

实际上csv列名为中文时, 只要在bean中对应属性配置了@CsvBindByName(column = "中文列名")也是可以解析的

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 158,560评论 4 361
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 67,104评论 1 291
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 108,297评论 0 243
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 43,869评论 0 204
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 52,275评论 3 287
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 40,563评论 1 216
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 31,833评论 2 312
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 30,543评论 0 197
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 34,245评论 1 241
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 30,512评论 2 244
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 32,011评论 1 258
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 28,359评论 2 253
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 33,006评论 3 235
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 26,062评论 0 8
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 26,825评论 0 194
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 35,590评论 2 273
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 35,501评论 2 268

推荐阅读更多精彩内容