Univocity - 将每个 TSV 文件行解析为不同类型的类对象答案

【问题标题】：Univocity - parse each TSV file row to different Type of class objectUnivocity - 将每个 TSV 文件行解析为不同类型的类对象
【发布时间】：2016-07-15 05:42:20
【问题描述】：

我有一个 tsv 文件，它有固定的行，但每一行都映射到不同的 Java 类。

例如。

recordType  recordValue1
recordType  recordValue1 recordValue2

对于第一行，我有以下课程：

public class FirstRow implements ItsvRecord {

    @Parsed(index = 0)
    private String recordType;

    @Parsed(index = 1)
    private String recordValue1;

    public FirstRow() {
    }
}

第二行我有：

public class SecondRow implements ItsvRecord {

    @Parsed(index = 0)
    private String recordType;

    @Parsed(index = 1)
    private String recordValue1;

    public SecondRow() {
    }
}

我想将 TSV 文件直接解析为相应的对象，但我没有想法。

【问题讨论】：

标签： univocity

【解决方案1】：

使用InputValueSwitch。这将匹配每一行的特定列中的值，以确定要使用的RowProcessor。示例：

为您需要处理的每种类型的记录创建两个（或更多）处理器：

final BeanListProcessor<FirstRow> firstProcessor = new BeanListProcessor<FirstRow>(FirstRow.class);
final BeanListProcessor<SecondRow> secondProcessor = new BeanListProcessor<SecondRow>(SecondRow.class);

创建一个`InputValueSwitch`:

//0 means that the first column of each row has a value that 
//identifies what is the type of record you are dealing with
InputValueSwitch valueSwitch = new InputValueSwitch(0);

//assigns the first processor to rows whose first column contain the 'firstRowType' value
valueSwitch.addSwitchForValue("firstRowType", firstProcessor);

//assigns the second processor to rows whose first column contain the 'secondRowType' value
valueSwitch.addSwitchForValue("secondRowType", secondProcessor);

照常解析：

TsvParserSettings settings = new TsvParserSettings(); //configure...
// your row processor is the switch
settings.setProcessor(valueSwitch);

TsvParser parser = new TsvParser(settings);

Reader input = new StringReader(""+
        "firstRowType\trecordValue1\n" +
        "secondRowType\trecordValue1\trecordValue2");

parser.parse(input);

从你的处理器中获取解析的对象：

List<FirstRow> firstTypeObjects = firstProcessor.getBeans();
List<SecondRow> secondTypeObjects = secondProcessor.getBeans();

输出将是*：

[FirstRow{recordType='firstRowType', recordValue1='recordValue1'}]

[SecondRow{recordType='secondRowType', recordValue1='recordValue1', recordValue2='recordValue2'}]

假设您在类中实现了一个健全的 toString()

如果你想管理被解析对象之间的关联：

如果您的FirstRow 应该包含为SecondRow 类型的记录解析的元素，只需覆盖rowProcessorSwitched 方法：

    InputValueSwitch valueSwitch = new InputValueSwitch(0) {
    @Override
    public void rowProcessorSwitched(RowProcessor from, RowProcessor to) {
        if (from == secondProcessor) {
            List<FirstRow> firstRows = firstProcessor.getBeans();
            FirstRow mostRecentRow = firstRows.get(firstRows.size() - 1);

            mostRecentRow.addRowsOfOtherType(secondProcessor.getBeans());
            secondProcessor.getBeans().clear();
        }
    }
};

以上假设您的FirstRow 类有一个addRowsOfOtherType 方法，该方法将SecondRow 列表作为参数。

就是这样！

您甚至可以混合搭配其他类型的RowProcessor。还有另一个例子here 证明了这一点。

希望这会有所帮助。

【讨论】：