uniVocity-parsers：速度最快功能最全的CSV开发库

项目主页 https://github.com/uniVocity/univocity-parsers

uniVocity-parsers是一组可靠快速的Java解析器集合，包含多种文件类型的处理接口，为开发新解析器提供一个坚实的框架。

解析器（Parser）

uniVocity-parsers 目前支持的解析器：

1. CSV文件（你能找到的最快的Java解析器）
2. 固定宽度格式文件
3. TSV文件

CSV解析器可以处理很多分隔符格式，比如竖线分隔、CSV的子类型等。接下来，uniVocity-parsers会支持更多格式。如果有需要支持的格式，可以向 [e-mail] 发邮件。我们会根据大家的要求加入新的解析器。

我们还提供了每个类的说明，可以根据你的需要自己创建自定义解析器。我们还为构建解析器提供商业支持（可以向 [e-mail] 发邮件）。

安装

使用maven，在 pom.xml 中添加下列依赖：

<!-- csv --><dependency>   <groupId>com.univocity</groupId>   <artifactId>univocity-parsers</artifactId>   <version>2.5.7</version>   <type>jar</type></dependency>

需求背景

uniVocity-parsers实现了以下功能需求：

• 支持读写表格格式的文本文件，尤其是

1.1 CSV文件

1.2 固定宽度文件

1.3 TSV文件

• 支持通用非标准函数，例如

2.1 File注释

2.2 部分读取

2.3 跳跃读取

• 列选择
• 基于注解映射，带数据转换功能
• 处理边界情况，例如字段内容支持多行和换行
• 并行处理输入
• 下面是非功能性需求：

1. 快速、灵活
2. 无外部依赖
3. 易于使用
4. 为不同的解析器提供一致性接口
5. 灵活可配置
6. 超级快速，内存占用低：是的，在细节之处进行优化。
7. 提供灵活可扩展的架构：用大约200行代码完成自己的解析器。

示例demos

CSV读操作

下面的示例，会使用 example.csv 作为输入文件。这远没有看上去那么简单。一些现有的其它CSV解析器都无法正确读取下面的文件。

# 这个示例从Wikipedia截取（en.wikipedia.org/wiki/Comma-separated_values）## 2 根据RFC4180标准，使用双引号 ("") 作为字段引用的转义符#   Year,Make,Model,Description,Price1997,Ford,E350,"ac, abs, moon",3000.001999,Chevy,"Venture ""Extended Edition""","",4900.00 # 下面是包含多行的值以及空行的例子 1996,Jeep,Grand Cherokee,"MUST SELL!air, moon roof, loaded",4799.001999,Chevy,"Venture ""Extended Edition, Very Large""",,5000.00,,"Venture ""Extended Edition""","",4900.00

所有解析器都是java.io.Reader的实例，你可看到诸如 getReader("/examples/example.csv") 的调用。这是用来构建示例的帮助方法（源码参见这里）：

    public Reader getReader(String relativePath) {        ...        return new InputStreamReader(this.getClass().getResourceAsStream(relativePath), "UTF-8");        ...    }

读取CSV中的所有行（最快速简便的方法）

    CsvParserSettings settings = new CsvParserSettings();    // 文件中使用 '\n' 作为行分隔符    // 确保像MacOS和Windows这样的系统    // 也可以正确处理（MacOS使用'\r'；Windows使用'\r\n'）    settings.getFormat().setLineSeparator("\n");     // 创建CSV解析器    CsvParser parser = new CsvParser(settings);     // 一行语句处理所有行    List<String[]> allRows = parser.parseAll(getReader("/examples/example.csv"));

输出：

    1 [Year, Make, Model, Description, Price]    -----------------------    2 [1997, Ford, E350, ac, abs, moon, 3000.00]    -----------------------    3 [1999, Chevy, Venture "Extended Edition", null, 4900.00]    -----------------------    4 [1996, Jeep, Grand Cherokee, MUST SELL!    air, moon roof, loaded, 4799.00]    -----------------------    5 [1999, Chevy, Venture "Extended Edition, Very Large", null, 5000.00]    -----------------------    6 [null, null, Venture "Extended Edition", null, 4900.00]    -----------------------

读取CSV中所有行（基于迭代器 iterator）

   // 创建CSV解析器    CsvParser parser = new CsvParser(settings);     // 调用beginParsing逐个读取记录，使用迭代器iterator    parser.beginParsing(getReader("/examples/example.csv"));     String[] row;    while ((row = parser.parseNext()) != null) {        println(out, Arrays.toString(row));    }     // 在读取结束时自动关闭所有资源，    // 或者当错误发生时，可以在任何使用调用stopParsing()     // 只有在不是读取所有内容的情况下调用下面方法    // 但如果不调用也没有非常严重的问题    parser.stopParsing();

 跳过转义字符

在CSV文件中，值内部的引号必须跳过。例如，[\”] 的内容包含了一个引号。但如果引用的值内部已反斜线结尾要怎么处理？这种情况下需要跳过该转义符。比如下面展示的 escape.csv 内容：

    

"You are \"beautiful\""    "Yes, \\\"in the inside\"\\"

要正确解析，需要定义CharToEscapeQuoteEscaping：

// 引号内部的值，如果包含引号需要用反斜线转义 \"    settings.getFormat().setQuoteEscape('\\');     // 如果发现引号内部有两个反斜线，表示值中包含了一个反斜线    settings.getFormat().setCharToEscapeQuoteEscaping('\\');

这样，上面的例子会正确地解析为：

    [You are "beautiful"]    [Yes, \"in the inside"\]

读取CSV中所有行（高级版）

要更好地控制解析过程，可以使用RowProcessor。uniVocity-parsers会提供一些好用的默认实现，但是你也可以自己定义。
下面的示例中使用了 RowListProcessor，将文件中的内容读取后存储到List：

    // settings对象提供了很多配置选项    CsvParserSettings parserSettings = new CsvParserSettings();     // 可以将解析器配置成自动检测输入中的行分隔符    parserSettings.setLineSeparatorDetectionEnabled(true);     // RowListProcessor将每一行解析的内容存储到一个List    RowListProcessor rowProcessor = new RowListProcessor();     // 可以配置解析器为每行解析的内容使用RowProcessor处理    // 可以在 'com.univocity.parsers.common.processor' 包中找到RowProcessors，也可以自己定义    parserSettings.setRowProcessor(rowProcessor);     // 考虑文件中的第一行内容解析为列标题    parserSettings.setHeaderExtractionEnabled(true);     // 为每个指定配置创建一个解析器实例    CsvParser parser = new CsvParser(parserSettings);     // 'parse'方法能够解析文件并将结果转给你指定的RowProcessor    parser.parse(getReader("/examples/example.csv"));     // 从RowListProcessor中获取解析的记录    // 注意，不同的RowProcessor实现会提供不同的功能组合    String[] headers = rowProcessor.getHeaders();    List<String[]> rows = rowProcessor.getRows();

每一行包含：

    [Year, Make, Model, Description, Price]    =======================    1 [1997, Ford, E350, ac, abs, moon, 3000.00]    -----------------------    2 [1999, Chevy, Venture "Extended Edition", null, 4900.00]    -----------------------    3 [1996, Jeep, Grand Cherokee, MUST SELL!    air, moon roof, loaded, 4799.00]    -----------------------    4 [1999, Chevy, Venture "Extended Edition, Very Large", null, 5000.00]    -----------------------    5 [null, null, Venture "Extended Edition", null, 4900.00]    -----------------------

你还可以使用ObjectRowProcessor，这个类会生成行内容对象。你可以使用Conversion接口进行转换。Conversions类提供了一些有用的默认值。方便起见，ObjectRowListProcessor用来将所有行对象存储到List。

// ObjectRowProcessor会把解析的值进行转换，然后输出    ObjectRowProcessor rowProcessor = new ObjectRowProcessor() {        @Override        public void rowProcessed(Object[] row, ParsingContext context) {            //对行内容处理，这里只进行打印            println(out, Arrays.toString(row));        }    };     // 将"Price"列（索引号4）的值转换为BigDecimal    rowProcessor.convertIndexes(Conversions.toBigDecimal()).set(4);     // 将"Make, Model and Description"列的值转成小谢，把"chevy"的值转为null    rowProcessor.convertFields(Conversions.toLowerCase(), Conversions.toNull("chevy")).set("Make", "Model", "Description");     // 将索引号0(year)的值转成BigInteger，Nulls会转为BigInteger.ZERO    rowProcessor.convertFields(new BigIntegerConversion(BigInteger.ZERO, "0")).set("year");     CsvParserSettings parserSettings = new CsvParserSettings();    parserSettings.getFormat().setLineSeparator("\n");    parserSettings.setRowProcessor(rowProcessor);    parserSettings.setHeaderExtractionEnabled(true);     CsvParser parser = new CsvParser(parserSettings);     // rowProcessor在这里执行    parser.parse(getReader("/examples/example.csv"));

转换后的输出：

    [1997, ford, e350, ac, abs, moon, 3000.00]    [1999, null, venture "extended edition", null, 4900.00]    [1996, jeep, grand cherokee, must sell!    air, moon roof, loaded, 4799.00]    [1999, null, venture "extended edition, very large", null, 5000.00]    [0, null, venture "extended edition", null, 4900.00]

使用注解映射Java Bean

使用Parsed注解可以将CSV文件中的属性与字段建立映射。可以用标题中声明的字段名映射属性，也可以用输入中的列索引号进行映射。
每个注解操作都可以映射一个Conversion，按照他们声明的顺序执行。
下面的示例使用这个csv文件测试：bean_test.csv

    class TestBean {     // 如果quantity列中的值为"?"或"-"，会被替换为null    @NullString(nulls = { "?", "-" })    // 如果值解析为null，会被转换成字符串"0"    @Parsed(defaultNullRead = "0")    private Integer quantity;   // 根据属性值的类型会选择对应的转换器进行处理    // 上面的情况会使用IntegerConversion    // 字段名会与文件中的列标题自动匹配     @Trim    @LowerCase    // comments字段的值与索引号为4的列匹配（0表示第一列，也就是说对应文件中的第5列）    @Parsed(index = 4)    private String comments;     // 还可以为字段指定列名    @Parsed(field = "amount")    private BigDecimal amount;     @Trim    @LowerCase    // "no"、"n"和"null"会转换为false；"yes"和"y"会转换为true    @BooleanString(falseStrings = { "no", "n", "null" }, trueStrings = { "yes", "y" })    @Parsed    private Boolean pending;     //

使用 BeanProcessor 和 BeanListProcessor创建注解类的实例：

  

  // BeanListProcessor将每个解析后的行转换为指定类的一个实例，将结果存储到一个list    BeanListProcessor<TestBean> rowProcessor = new BeanListProcessor<TestBean>(TestBean.class);     CsvParserSettings parserSettings = new CsvParserSettings();    parserSettings.setRowProcessor(rowProcessor);    parserSettings.setHeaderExtractionEnabled(true);     CsvParser parser = new CsvParser(parserSettings);    parser.parse(getReader("/examples/bean_test.csv"));     // BeanListProcessor从输入中提取出一个对象列表    List<TestBean> beans = rowProcessor.getBeans();

这里是每个 TestBean 实例调用 toString() 方法的输出：

 [TestBean [quantity=1, comments=?, amount=555.999, pending=true], TestBean [quantity=0, comments=" something ", amount=null, pending=false]]

使用注解自定义转换

Conversion的实现类都可以被Parsed注解标记的字段使用。 下面这个类将分隔后的字符串（在读取时）转换为一组单词，（在写入时）把一组单词转换为带分隔符的字符串。要实现这个功能，需要为你的类引入带varargs的构造函数， 初始化时用String... args作为参数：

    class WordsToSetConversion implements Conversion<String, Set<String>> {     private final String separator;    private final boolean toUpperCase;     public WordsToSetConversion(String... args) {    String separator = ",";    boolean toUpperCase = true;     if (args.length == 1) {        separator = args[0];    }     if (args.length == 2) {        toUpperCase = Boolean.valueOf(args[1]);    }     this.separator = separator;    this.toUpperCase = toUpperCase;    }     public WordsToSetConversion(String separator, boolean toUpperCase) {    this.separator = separator;    this.toUpperCase = toUpperCase;    }     @Override    public Set<String> execute(String input) {    if (input == null) {        return Collections.emptySet();    }     if (toUpperCase) {        input = input.toUpperCase();    }     Set<String> out = new TreeSet<String>();    for (String token : input.split(separator)) {        // 提取空格分隔的单词        for (String word : token.trim().split("\\s")) {            out.add(word.trim());        }    }     return out;    }     //

回到之前的例子，让我们为example.csv记录中的Car对象进行修改。现在，我们想要对 description 字段的内容进行提取，转为一组单词。方法如下：

class Car {    @Parsed    private Integer year;     @Convert(conversionClass = WordsToSetConversion.class, args = { ",", "true" })    @Parsed    private Set<String> description;     //

 
uniVocity-parsers会用给定的参数创建WordsToSetConversion的实例。现在，让我们用之前的 BeanListProcessor 解析文件并生成 Car 列表。

 BeanListProcessor<Car> rowProcessor = new BeanListProcessor<Car>(Car.class);    parserSettings.setRowProcessor(rowProcessor);     CsvParser parser = new CsvParser(parserSettings);    parser.parse(getReader("/examples/example.csv"));     // 获取car对象    List<Car> cars = rowProcessor.getBeans();    for (Car car : cars) {        // 只处理带有描述的car对象        if (!car.getDescription().isEmpty()) {            println(out, car.getDescription() + " - " + car.toString());        }    }

   
到这里，会得到带有描述的car对象。输出：

    [ABS, AC, MOON] - year=1997, make=Ford, model=E350, price=3000.00    [AIR, LOADED, MOON, MUST, ROOF, SELL!] - year=1996, make=Jeep, model=Grand Cherokee, price=4799.00

主从关系文件读操作

使用MasterDetailProcessor或MasterDetailListProcessor可以生成MasterDetailRecord对象。一个简单的主从关系文件：master_detail.csv。
每个MasterDetailRecord存储了记录的主信息以及关联的详细信息。

  

  // 首先，创建RowProcessor处理所有的“详细”信息    ObjectRowListProcessor detailProcessor = new ObjectRowListProcessor();     // 将“Amount”列（文件中的第1个位置）值转换为integer    detailProcessor.convertIndexes(Conversions.toInteger()).set(1);     // 接着，创建MasterDetailProcessor识别行是否为“主信息”    // 行位置参数表明主信息行是在“详细”信息的前面或者后面出现    MasterDetailListProcessor masterRowProcessor = new MasterDetailListProcessor(RowPlacement.BOTTOM, detailProcessor) {        @Override        protected boolean isMasterRecord(String[] row, ParsingContext context) {            // 如果行内容为主信息，返回true            // 在这个例子中，行开头带有”Total“字样的列是主信息            return "Total".equals(row[0]);        }    };    // 我们要在主信息行的“Amount”列存储BigIntegers值    masterRowProcessor.convertIndexes(Conversions.toBigInteger()).set(1);     CsvParserSettings parserSettings = new CsvParserSettings();    parserSettings.setHeaderExtractionEnabled(true);     // 将RowProcessor设为masterRowProcessor    parserSettings.setRowProcessor(masterRowProcessor);     CsvParser parser = new CsvParser(parserSettings);    parser.parse(getReader("/examples/master_detail.csv"));     // 获取MasterDetailRecord元素    List<MasterDetailRecord> rows = masterRowProcessor.getRecords();    MasterDetailRecord masterRecord = rows.get(0);     // 主记录包含了主信息行和多行详细信息    Object[] masterRow = masterRecord.getMasterRow();    List<Object[]> detailRows = masterRecord.getDetailRows();

打印主信息和详细信息，输出：

    [Total, 100]    =======================    1 [Item1, 50]    -----------------------    2 [Item2, 40]    -----------------------    3 [Item3, 10]    -----------------------

固定宽度文件解析

CSV文件解析的所有功能都可以在固定宽度文件解析器上找到（同样也适用于后面介绍的其它解析器）。
在固定宽度example.txt文件中，我们为没有文字的空格加上了下划线 (‘_’)。在解析器配置中，我们设置下划线作为填充：

    YearMake_Model___________________________________Description_____________________________Price___    1997Ford_E350____________________________________ac, abs, moon___________________________3000.00_    1999ChevyVenture "Extended Edition"______________________________________________________4900.00_    1996Jeep_Grand Cherokee__________________________MUST SELL!    air, moon roof, loaded_______4799.00_    1999ChevyVenture "Extended Edition, Very Large"__________________________________________5000.00_    _________Venture "Extended Edition"______________________________________________________4900.00_

只需要初始化一个不同的解析器：

    // 创建待解析文件中的字段长度    FixedWidthFieldLengths lengths = new FixedWidthFieldLengths(4, 5, 40, 40, 8);     // 创建固定宽度解析器的默认配置    FixedWidthParserSettings settings = new FixedWidthParserSettings(lengths);     // 设置文件中未写入内容的填充字符    settings.getFormat().setPadding('_');     // 示例文件中采用'\n'作为行分隔符    // 行分隔符确保了像MacOS和Windows这样的系统    // 能够正确处理文件（MacOS使用'\r'；Windows使用uses '\r\n'）    settings.getFormat().setLineSeparator("\n");     // 使用给定配置创建固定宽度的解析器    FixedWidthParser parser = new FixedWidthParser(settings);     // 一次解析所有行    List<String[]> allRows = parser.parseAll(getReader("/examples/example.txt"));

使用FixedWidthFieldLengths在输入中定义每个字段的长度。有了这个信息，就可以创建FixedWidthParserSettings。
输出：

 1 [Year, Make, Model, Description, Price]    -----------------------    2 [1997, Ford, E350, ac, abs, moon, 3000.00]    -----------------------    3 [1999, Chevy, Venture "Extended Edition", null, 4900.00]    -----------------------    4 [1996, Jeep, Grand Cherokee, MUST SELL!    air, moon roof, loaded, 4799.00]    -----------------------    5 [1999, Chevy, Venture "Extended Edition, Very Large", null, 5000.00]    -----------------------    6 [null, null, Venture "Extended Edition", null, 4900.00]    -----------------------

   
接下来与CSV解析器一样。可以用RowProcessor处理注解、转换、主从记录和任何你希望加入的功能。
我们在FixedWidthParserExamples.java文件中创建了固定宽度文件解析示例。

TSV文件解析

要解析TSV文件，只要使用一个TsvParser。正如我们提到的，所有解析器的API基本上是一致的。输入：

# TSV也可以有注释# 多行记录由\n分隔# 可以接受的分隔符有：\n、\t、\r和\\    Year    Make    Model    Description    Price1997    Ford    E350    ac, abs, moon    3000.001999    Chevy    Venture "Extended Edition"        4900.00 # 值包含多行及空行示例！ 1996    Jeep    Grand Cherokee    MUST SELL!\nair, moon roof, loaded    4799.001999    Chevy    Venture "Extended Edition, Very Large"        5000.00        Venture "Extended Edition"        4900.00

解析器代码：

    TsvParserSettings settings = new TsvParserSettings();    // 示例文件中使用'\n'作为行分隔符    // 行分隔符确保了像MacOS和Windows这样的系统    // 能够正确处理文件（MacOS使用'\r'；Windows使用uses '\r\n'）    settings.getFormat().setLineSeparator("\n");     // 创建TSV解析器    TsvParser parser = new TsvParser(settings);     // 一次处理所有行    List<String[]> allRows = parser.parseAll(getReader("/examples/example.tsv"));

输出：

    1 [Year, Make, Model, Description, Price]    -----------------------    2 [1997, Ford, E350, ac, abs, moon, 3000.00]    -----------------------    3 [1999, Chevy, Venture "Extended Edition", null, 4900.00]    -----------------------    4 [1996, Jeep, Grand Cherokee, MUST SELL!    air, moon roof, loaded, 4799.00]    -----------------------    5 [1999, Chevy, Venture "Extended Edition, Very Large", null, 5000.00]    -----------------------    6 [null, null, Venture "Extended Edition", null, 4900.00]    -----------------------

列选择

在不关心某些列的情况下，解析整个文档是对CPU和内存资源的浪费。uniVocity-parsers可以选择你关心的列，其它的值会直接忽略。
下面的示例可以在SettingsExamples中找到：
例如example.csv文件：

Year,Make,Model,Description,Price    1997,Ford,E350,"ac, abs, moon",3000.00    1999,Chevy,"Venture ""Extended Edition""","",4900.00     ...

    
选择：

 // 值选择"Price"、"Year"和"Make"列    // 解析器会跳过其它字段    parserSettings.selectFields("Price", "Year", "Make");     // 让我们解析这些配置并输出解析的行    List<String[]> parsedRows = parseWithSettings(parserSettings);

输出：

1 [3000.00, 1997, Ford]    -----------------------    2 [4900.00, 1999, Chevy]    -----------------------    ...

可以通过索引达到同样的效果。

 // 这里只根据索引号选择    // 解析器会跳过其它列    parserSettings.selectIndexes(4, 0, 1);     // 根据配置进行解析并输出结果    List<String[]> parsedRows = parseWithSettings(parserSettings);

你也可以保持原来带所有列的行信息，但只输出你关心的值：

// 这里只选择"Price"、"Year"和"Make"列    // 解析器会跳过其它字段    parserSettings.selectFields("Price", "Year", "Make");     // 默认会对列重新排序    // 禁用后，所有列会按照文件中定义的顺序输出    // 未选择的字段不会解析，输出null    parserSettings.setColumnReorderingEnabled(false);     // 使用上面的配置解析并输出    List<String[]> parsedRows = parseWithSettings(parserSettings);

    
输出：

 [1997, Ford, null, null, 3000.00]    -----------------------    2 [1999, Chevy, null, null, 4900.00]    -----------------------    3 [1996, Jeep, null, null, 4799.00]    ...

按列读取

自uniVocity-parsers 1.3.0版本开始，引入一些特殊类型的RowProcessor，支持按列非按行读取数据：
ColumnProcessor：所有列读取为字符串。
ObjectColumnProcessor：列值读取为对象。支持将解析的内容使用Conversion转换为需要的对象。
为了避免大文件读取带来的内存问题，我们引入了下面的列处理器。处理完给定的行信息后，会返回对应列的值：
BatchedColumnProcessor
BatchedObjectColumnProcessor
下面是使用示例：
从CSV文件中解析列

CsvParserSettings parserSettings = new CsvParserSettings();    parserSettings.getFormat().setLineSeparator("\n");    parserSettings.setHeaderExtractionEnabled(true);     // 使用列处理器读取所有列的值    ColumnProcessor rowProcessor = new ColumnProcessor();    parserSettings.setRowProcessor(rowProcessor);     CsvParser parser = new CsvParser(parserSettings);     // 送入列处理器    parser.parse(getReader("/examples/example.csv"));     // 最后，得到列解析的值    Map<String, List<String>> columnValues = rowProcessor.getColumnValuesAsMapOfNames();

让我们看看输出。每行都显示了列名和对应的值：

    

Year -> [1997, 1999, 1996, 1999, null]    Description -> [ac, abs, moon, null, MUST SELL!    air, moon roof, loaded, null, null]    Model -> [E350, Venture "Extended Edition", Grand Cherokee, Venture "Extended Edition, Very Large", Venture "Extended Edition"]    Price -> [3000.00, 4900.00, 4799.00, 5000.00, 4900.00]    Make -> [Ford, Chevy, Jeep, Chevy, null]

为固定宽度输入批量列处理

    

// 处理大文件，可以使用批量列处理器    // 批量值大小设置为3，每一批最多读取3行记录    settings.setRowProcessor(new BatchedColumnProcessor(3) {         @Override        public void batchProcessed(int rowsInThisBatch) {            List<List<String>> columnValues = getColumnValuesAsList();             println(out, "Batch " + getBatchesProcessed() + ":");            int i = 0;            for (List<String> column : columnValues) {                println(out, "Column " + (i++) + ":" + column);            }        }    });     FixedWidthParser parser = new FixedWidthParser(settings);    parser.parse(getReader("/examples/example.txt"));

下面每3行打印一组输出。由于我们有5行内容，最后一批打印2行：

    

Batch 0:    Column 0:[1997, 1999, 1996]    Column 1:[Ford, Chevy, Jeep]    Column 2:[E350, Venture "Extended Edition", Grand Cherokee]    Column 3:[ac, abs, moon, null, MUST SELL!    air, moon roof, loaded]    Column 4:[3000.00, 4900.00, 4799.00]    Batch 1:    Column 0:[1999, null]    Column 1:[Chevy, null]    Column 2:[Venture "Extended Edition, Very Large", Venture "Extended Edition"]    Column 3:[null, null]    Column 4:[5000.00, 4900.00]

读取TSV文件转换成Object对象
    

// ObjectColumnProcessor将解析的值进行转换并存储到列中    // 使用BatchedObjectColumnProcessor用作每一批的列处理    ObjectColumnProcessor rowProcessor = new ObjectColumnProcessor();     // 把"Price"列（索引号4）解析的内容转换为BigDecimal    rowProcessor.convertIndexes(Conversions.toBigDecimal()).set(4);     // 把"Make, Model and Description"列中的值转为小写，将"chevy"的值置为null    rowProcessor.convertFields(Conversions.toLowerCase(), Conversions.toNull("chevy")).set("Make", "Model", "Description");     // 把索引号0（year）的值转为BigInteger。Null会转为BigInteger.ZERO    rowProcessor.convertFields(new BigIntegerConversion(BigInteger.ZERO, "0")).set("year");     parserSettings.setRowProcessor(rowProcessor);     TsvParser parser = new TsvParser(parserSettings);     // 这里会调用rowProcessor    parser.parse(getReader("/examples/example.tsv"));     // 获取列值：    Map<Integer, List<Object>> columnValues = rowProcessor.getColumnValuesAsMapOfIndexes();

现在，打印列索引和对应的值：
   

 0 -> [1997, 1999, 1996, 1999, 0]    1 -> [ford, null, jeep, null, null]    2 -> [e350, venture "extended edition", grand cherokee, venture "extended edition, very large", venture "extended edition"]    3 -> [ac, abs, moon, null, must sell!    air, moon roof, loaded, null, null]    4 -> [3000.00, 4900.00, 4799.00, 5000.00, 4900.00]v

并行处理列

在uniVocity-parsers 1.4.0中，可像线程那样对行进行处理。所有的工作就是将RowProcessor包装为ConcurrentRowProcessor：

    parserSettings.setRowProcessor(new ConcurrentRowProcessor(rowProcessor));

注意，这么做并不总会加快处理速度。uniVocity-parsers经过了高度优化，通常顺序执行会比并发执行更快。推荐在使用这个功能钱对自己的使用场景进行分析，而不是盲目并行。
解析单个字符串
如果想要从文件读取每一行内容，然后逐条进行处理，可以使用 parseLine(String) 方法。 下面的例子用来解析TSV内容：

// 创建一个TSV解析器    TsvParser parser = new TsvParser(new TsvParserSettings());     String[] line;    line = parser.parseLine("A    B    C");    println(out, Arrays.toString(line));     line = parser.parseLine("1    2    3    4");    println(out, Arrays.toString(line));v

输出：

[A, B, C][1, 2, 3, 4]

   

配置

每个解析器都有自己的配置类，但是很多配置选项对所有解析器是通用的。下面的脚本展示了如何使用每个选项：

    // 可以配置解析器自动检测输入中的行分隔符    parserSettings.setLineSeparatorDetectionEnabled(true);     // 设置解析结果为null时填入的默认值    parserSettings.setNullValue("<NULL>");     // 设置解析结果为空时填入的默认值    parserSettings.setEmptyValue("<EMPTY>"); // for CSV only     // 设置解析文件的标题。如果需要处理标题，那么 'setHeaderExtractionEnabled(true)'    // 会让解析器忽略第一行内容    parserSettings.setHeaders("a", "b", "c", "d", "e");     // 按照逆序打印列信息    // 注意：如果选中指定的字段，列输出的顺序与实际相同    parserSettings.selectFields("e", "d", "c", "b", "a");     // 不跳过开始的空格    parserSettings.setIgnoreLeadingWhitespaces(false);     // 不跳过结尾的空格    parserSettings.setIgnoreTrailingWhitespaces(false);     // 读取固定长度的记录，停止后关闭资源    parserSettings.setNumberOfRecordsToRead(9);     // 不跳过空行    parserSettings.setSkipEmptyLines(false);     // 为每一列设置最大字符个数，<span style="color: #333333;font-family: 'Courier 10 Pitch', Courier, monospace;font-size: 12px;font-style: normal;font-weight: normal">默认为4096字符。</span>    // 这么做可以避免文件格式错误时报告OutOfMemoryErrors错误。    // 在这种情况下会一直读取输入的内容直到文件结束或者内存耗尽。    // 设置限制能避免医疗之外的JVM崩溃。    parserSettings.setMaxCharsPerColumn(100);     // 处于上面相同的原因，设置输入的最大列数    // 默认为512    parserSettings.setMaxColumns(10);     // 设置解析器的缓冲大小    parserSettings.setInputBufferSize(1000);     // 禁用单独线程加载输入缓冲。默认情况下，会根据输入内容增多逐渐增加处理线程个数。    // 当处理大文件时(> 100 Mb)，可设置为true以获得更好的性能。    parserSettings.setReadInputOnSeparateThread(false);     // 解析配置并输出解析的行信息    List<String[]> parsedRows = parseWithSettings(parserSettings);

上面的设置输出结果如下：

   

    1 [<NULL>, <NULL>, <NULL>, <NULL>, <NULL>]    -----------------------    2 [Price, Description, Model, Make, Year]    -----------------------    3 [3000.00, ac, abs, moon, E350, Ford, 1997]    -----------------------    4 [4900.00, <EMPTY>, Venture "Extended Edition", Chevy, 1999]    -----------------------    5 [<NULL>, <NULL>, <NULL>, <NULL>,    ]    -----------------------    6 [<NULL>, <NULL>, <NULL>, <NULL>,      ]    -----------------------    7 [4799.00, MUST SELL!    air, moon roof, loaded, Grand Cherokee, Jeep, 1996]    -----------------------    8 [5000.00, <NULL>, Venture "Extended Edition, Very Large", Chevy, 1999]    -----------------------    9 [4900.00, <EMPTY>, Venture "Extended Edition", <NULL>, <NULL>]    -----------------------    ...v

固定宽度设置

    

    // 在这个例子中，我们不会读取最后8个字符（Year这一列）    // 也不会为填充字符设为'_'，这样输出看起来更容易理解    // 这样可以看到正在处理的字符    FixedWidthParserSettings parserSettings = new FixedWidthParserSettings(new FixedWidthFieldLengths(4, 5, 40, 40 /*, 8*/));     // 示例文件中使用'\n'作为行分隔符    // 行分隔符确保了像MacOS和Windows这样的系统    // 能够正确处理文件（MacOS使用'\r'；Windows使用uses '\r\n'）    parserSettings.getFormat().setLineSeparator("\n");     // 固定宽度解析器设置与CSV设置相似，只有一些额外的配置需要了解：     // 如果行内容长度超过定义，超出部分会跳过    parserSettings.setSkipTrailingCharsUntilNewline(true);     // 如果行内容长度小于定义，认为已正确解析。下一行的内容会作为新记录处理    parserSettings.setRecordEndsOnNewline(true);     RowListProcessor rowProcessor = new RowListProcessor();     parserSettings.setRowProcessor(rowProcessor);    parserSettings.setHeaderExtractionEnabled(true);     FixedWidthParser parser = new FixedWidthParser(parserSettings);    parser.parse(getReader("/examples/example.txt"));     List<String[]> rows = rowProcessor.getRows();

根据上述配置解析器会对example.txt给出以下输出：

    1 [1997, Ford_, E350____________________________________, ac, abs, moon___________________________]    -----------------------    2 [1999, Chevy, Venture "Extended Edition"______________, ________________________________________]    -----------------------    3 [1996, Jeep_, Grand Cherokee__________________________, MUST SELL!]    -----------------------    4 [air,, moon, roof, loaded_______4799.00_]    -----------------------    5 [1999, Chevy, Venture "Extended Edition, Very Large"__, ________________________________________]    -----------------------    6 [____, _____, Venture "Extended Edition"______________, ________________________________________]    -----------------------

由于 recordEndsOnNewline = true，第3行和第4行被看做不同的记录，而非一条多行记录。进一步的解释：第4行，第一列的值为‘air’，第二列的值为’moon’，第三列的值为’roof, loaded_4799.00_’。

格式设置

所有解析器都有默认格式，下面这些属性适用于所有的解析器：
lineSeparator （默认为System.getProperty(“line.separator”);）：标识行结束的字符数组，可能包含1个或2个字符。通过这个参数，可以处理不同操作系统中编辑的文件。当然，你也可以自定义行分隔符，比如”#$”。
normalizedNewline（默认为 \n）： 表示行分隔符序列（例如 Windows下是 \r\n）。这个设置会被 parser/writer 用来处理可移植的行分隔符。
在解析过程中，如果发现 lineSeparator 中定义的字符，会自动替换为normalizedNewline 字符。
在写入过程中，normalizedNewline 会替换为 lineSeparator 序列。
comment （默认为 #）： 如果第一个字符匹配了注释符，那么这一行会作为注释不做解析。
CSV格式
delimiter （默认为 ,）：区分输入中的字段。
quote （默认为 “）： 引号，字段内容包含在引号中（例如 ” a , b ” 会被解析为 a , b）。
quoteEscape （默认为 “）：用来取消转义符，当转义符作为字段值出现时需要用该字符取消转义（例如” “” a , b “” ” 会解析为 " a , b "）。
固定宽度格式
除了默认的格式定义，固定宽度文件格式还包含：
padding （默认为 ‘ ‘）：填写空白的地方的字符。

TSV格式

TSV格式可以设置默认转义符，比如包含了 \n、\r、\t 和 \.的值。
escapeChar （默认\）： 用来转义TSV文件中的特殊字符。
写操作
正如你在WriterExamples.java中看到的那样，写操作非常直观。所有需要做的就是创建一个 java.io.Writer 示例（将你提供的内容写入到输出的资源中）并且准备好写入时采用的配置。

简单快捷的写操作示例

可以用下面3行代码将数据作为CSV格式写入：

    // 所有要做的就是创建一个 CsvWriter 实例，带默认配置的 CsvWriterSettings    // 默认情况下，只有包含了字段分隔符的值会在引号中出现    // 如果引号是内容的一部分，会自动转义    // 会自动抛弃空行    CsvWriter writer = new CsvWriter(outputWriter, new CsvWriterSettings());     // 写入文件标题    writer.writeHeaders("Year", "Make", "Model", "Description", "Price");     // 将所有内容写入并关闭 Writer 实例    writer.writeRowsAndClose(rows);    // 所有要做的就是创建一个 CsvWriter 实例，带默认配置的 CsvWriterSettings    // 默认情况下，只有包含了字段分隔符的值会在引号中出现    // 如果引号是内容的一部分，会自动转义    // 会自动抛弃空行    CsvWriter writer = new CsvWriter(outputWriter, new CsvWriterSettings());     // 写入文件标题    writer.writeHeaders("Year", "Make", "Model", "Description", "Price");     // 将所有内容写入并关闭 Writer 实例    writer.writeRowsAndClose(rows);

得到下面输出：

    Year,Make,Model,Description,Price    1997,Ford,E350,"ac, abs, moon",3000.00    1999,Chevy,Venture "Extended Edition",,4900.00    1996,Jeep,Grand Cherokee,"MUST SELL!    air, moon roof, loaded",4799.00    1999,Chevy,"Venture ""Extended Edition, Very Large""",,5000.00    ,,Venture "Extended Edition",,4900.00

如果要将相同的内容写为固定宽度格式的文件，只要创建一个 FixedWidthWriter 实例。其余的代码和上面一样。
以后介绍的其它writer/parser用法与上面相同。

写TSV文件示例

下面的示例与CSV文件完全一样，需要做的只是初始化新的writer：

    // 使用CsvWriter时，只要创建一个TsvWriter实例，带上TsvWriterSettings配置    TsvWriter writer = new TsvWriter(outputWriter, new TsvWriterSettings());     // 向文件写入标题    writer.writeHeaders("Year", "Make", "Model", "Description", "Price");     // 将所有内容写入并关闭输出的Writer实例    writer.writeRowsAndClose(rows);

输出：

    Year    Make    Model    Description    Price    1997    Ford    E350    ac, abs, moon    3000.00    1999    Chevy    Venture "Extended Edition"        4900.00    1996    Jeep    Grand Cherokee    MUST SELL!\nair, moon roof, loaded    4799.00    1999    Chevy    Venture "Extended Edition, Very Large"        5000.00    Venture "Extended Edition"        4900.00

逐行带注释的写操作

  CsvWriterSettings settings = new CsvWriterSettings();    // 为值为null的字段设置写入的字符    settings.setNullValue("?");     // 将注释字符设置为 -     settings.getFormat().setComment('-');     // 设置空值写入的字符    settings.setEmptyValue("!");     // 要求写入空行    settings.setSkipEmptyLines(false);     // 根据上面的配置创建writer    CsvWriter writer = new CsvWriter(outputWriter, settings);     // 写标题    writer.writeHeaders("a", "b", "c", "d", "e");     // 逐行写（跳过第一行）    for (int i = 1; i < rows.size(); i++) {        // 可以为每一行写注释        writer.commentRow("This is row " + i);        // 写行内容        writer.writeRow(rows.get(i));    }     // 必须关闭writer。确保关闭CsvWriter示例用到的所有java.io.Writer    // 注意，这里不会抛出任何受检异常。如果出现错误，会得到带有原始错误信息的IllegalStateException    writer.close();

输出：

    a,b,c,d,e    -This is row 1    1999,Chevy,Venture "Extended Edition",!,4900.00    -This is row 2    1996,Jeep,Grand Cherokee,"MUST SELL!...

列选择的写操作

在保持输出格式一致性的同时，可以“透明地”将一些字段写入CSV文件。假设你有一个CSV文件包含了5列，但是只有3列有数据而且顺序不同。只需要为文件配置标题信息并选择需要写值的字段即可。

CsvWriterSettings settings = new CsvWriterSettings();     // 写文件时，null会输出空值（默认为""）    // 这里将writer配置为，用?表示null值    settings.setNullValue("?");     // 如果写入的值不是null，但是空字符串（例如""），writer可以配置成 will can be configured to    // 为非null或空值打印默认的表示内容    settings.setEmptyValue("!");     // 为所有记录内容加上引号    settings.setQuoteAllFields(true);     // 设置文件标题（针对选择的内容，不会自动写入）    settings.setHeaders("Year", "Make", "Model", "Description", "Price");     // 选择哪些输入的字段应该写入。在这个例子中，"make"和"model"字段都是空值    // 选择字段时不区分大小写    settings.selectFields("description", "price", "year");     // 为上面的配置创建一个writer    CsvWriter writer = new CsvWriter(outputWriter, settings);     // 为上面的配置写入指定的标题    writer.writeHeaders();     // 为选择的字段在每一行写值（注意，写入的值与选择的字段必须顺序一致）    writer.writeRow("ac, abs, moon", 3000.00, 1997);    writer.writeRow("", 4900.00, 1999); // 注意：根据emptyQuotedValue的配置，空字符串会替换成 "!"    writer.writeRow("MUST SELL!\nair, moon roof, loaded", 4799.00, 1996);     writer.close();

输出：

    "Year","Make","Model","Description","Price"    "1997","?","?","ac, abs, moon","3000.0"    "1999","?","?","!","4900.0"    "1996","?","?","MUST SELL!    ...

带值转换的写操作（使用ObjectRowWriterProcessor）

所有writer都有一个settings对象，可以接受 RowWriterProcessor 实例。writer可以调用带“processRecord”前缀的方法，为输入的内容调用 RowWriterProcessor。
下面的例子中，会为行对象中的每个元素执行 ObjectRowWriterProcessor 进行自定义值转换。该对象在将元素写入钱会调用一组 Conversion 方法。

   FixedWidthFieldLengths lengths = new FixedWidthFieldLengths(15, 10, 35);    FixedWidthWriterSettings settings = new FixedWidthWriterSettings(lengths);     // 所有null值会写成？    settings.setNullValue("nil");    settings.getFormat().setPadding('_');    settings.setIgnoreLeadingWhitespaces(false);    settings.setIgnoreTrailingWhitespaces(false);     // 创建 ObjectRowWriterProcessor 对象，处理 TestBean 类中带注解的字段    ObjectRowWriterProcessor processor = new ObjectRowWriterProcessor();    settings.setRowWriterProcessor(processor);     // 将“date”字段转换为 yyyy-MMM-dd 格式    processor.convertFields(Conversions.toDate(" yyyy MMM dd "), Conversions.trim()).add("date");     // 为输入行中第2个位置的字符串执行trim操作    processor.convertIndexes(Conversions.trim(), Conversions.toUpperCase()).add(2);     // 设置文件标题（header）信息，这样writer能够知道TestBean示例中写值的正确顺序    settings.setHeaders("date", "quantity", "comments");     // 根据上面的配置创建writer    FixedWidthWriter writer = new FixedWidthWriter(outputWriter, settings);     // 写入配置中的标题信息    writer.writeHeaders();     // 写入“bean”中固定宽度的值信息。请注意：这里没有带注解    // “date”列的属性，值为null（会被转换为? a）    writer.processRecord(new Date(0), null, "  a comment  ");    writer.processRecord(null, 1000, "");     writer.close();

 
输出：

    date___________quantity__comments___________________________    1970 Jan 01____nil_______A COMMENT__________________________    nil____________1000_________________________________________

带注解的Java Bean写操作

如果为类的字段使用 com.univocity.parsers.annotations 包中定义的注解，可以通过 BeanWriterProcessor 将字段直接映射到输出。
RowWriterProcessor 是一个接口，可以“知道”如何将给定对象银蛇到值序列。默认的情况下，uniVocity-parsers会提供 BeanWriterProcessor 将带注解的bean映射到行。
下面的示例展示了如何编写 TestBean 实例：

   FixedWidthFieldLengths lengths = new FixedWidthFieldLengths(10, 10, 35, 10, 40);    FixedWidthWriterSettings settings = new FixedWidthWriterSettings(lengths);     // Any null values will be written as ?    settings.setNullValue("?");     // Creates a BeanWriterProcessor that handles annotated fields in the TestBean class.    settings.setRowWriterProcessor(new BeanWriterProcessor<TestBean>(TestBean.class));     // Sets the file headers so the writer knows the correct order when writing values taken from a TestBean instance    settings.setHeaders("amount", "pending", "date", "quantity", "comments");     // Creates a writer with the above settings;    FixedWidthWriter writer = new FixedWidthWriter(outputWriter, settings);     // Writes the headers specified in the settings    writer.writeHeaders();     // writes a fixed width row with empty values (as nothing was set in the TestBean instance).    writer.processRecord(new TestBean());     TestBean bean = new TestBean();    bean.setAmount(new BigDecimal("500.33"));    bean.setComments("Blah,blah");    bean.setPending(false);    bean.setQuantity(100);     // writes a Fixed Width row with the values set in "bean". Notice that there's no annotated    // attribute for the "date" column, so it will just be null (an then converted to ?, as we have settings.setNullValue("?");)    writer.processRecord(bean);     // you can still write rows passing in its values directly.    writer.writeRow(BigDecimal.ONE, true, "1990-01-10", 3, null);     writer.close();

上面的代码执行结果如下：

    amount    pending   date                               quantity  comments    ?         ?         ?                                  ?         ?    500.33    no        ?                                  100       blah,blah    1         true      1990-01-10                         3         ?

逐个写入值
写入数据时，如果没有整行信息，可以逐行定义写值。

    TsvWriter writer = new TsvWriter(outputWriter, new TsvWriterSettings());    writer.writeHeaders("A", "B", "C", "D", "E");    // 写第一列值    writer.writeValue(10);    // 写第二列值    writer.writeValue(20);    // 写第四列值（索引号3表示第4列——标题为D）    writer.writeValue(3, 40);    // 覆盖第一列的值，标题为A    writer.writeValue("A", 100.0);    // 将所有值输出到缓冲，创建列    writer.writeValuesToRow();

输出：

    A    B    C    D    E    100.0    20        40

// 行分隔符确保了像MacOS和Windows这样的系统    // 能够正确处理文件（MacOS使用’\r’；Windows使用uses ‘\r\n’）
开源地址：https://github.com/uniVocity/univocity-parsers