Java高效读取CSV文件的多种方法与分步实例_Java

在当今数据驱动的世界中，csv（comma separated values）文件作为一种轻量级、通用的数据交换格式，被广泛应用于数据导出、导入、配置存储等场景。然而，对于java开发者而言，高效、健壮地读取csv文件却常常伴随着性能瓶颈、内存占用过高、以及处理复杂格式（如带引号的字段、特殊分隔符、多行数据）时的兼容性挑战。如何才能用java优雅地应对这些痛点？本文将深入探讨多种java读取csv文件的方法，并特别介绍一款工具——spire.xls for java，帮助开发者在不同场景下选择最合适的解决方案。

java标准库的csv读取方法及其局限性

java标准库提供了基本的i/o操作，可以用于读取文本文件，自然也包括csv。最常见的方法是结合bufferedreader和string.split()：

import java.io.bufferedreader;
import java.io.filereader;
import java.io.ioexception;

public class simplecsvreader {
    public static void main(string[] args) {
        string csvfilepath = "data.csv"; // 假设有一个名为 data.csv 的文件

        try (bufferedreader br = new bufferedreader(new filereader(csvfilepath))) {
            string line;
            while ((line = br.readline()) != null) {
                // 假设以逗号作为分隔符
                string[] data = line.split(",");
                // 打印每一行的数据
                for (string field : data) {
                    system.out.print(field + "\t");
                }
                system.out.println();
            }
        } catch (ioexception e) {
            e.printstacktrace();
        }
    }
}

优点：

简单易学： 无需引入第三方库，代码直观，适合处理简单的、格式规范的csv。
资源占用低： 对于小文件，其内存占用相对较低。

局限性：

性能问题： string.split()方法在处理大型文件时效率较低，因为它会创建大量的string对象，可能导致频繁的垃圾回收。
复杂格式处理不佳：
- 带引号的字段： 如果字段内容包含逗号，并且该字段被双引号括起来（例如 "apple, inc."），split(",")会错误地将其拆分成两部分。
- 多行字段： 某些csv标准允许字段内容包含换行符，这使得readline()方法无法正确识别一行的边界。
- 特殊分隔符： 如果csv使用分号、制表符等作为分隔符，需要手动修改split()方法的参数。
内存占用： 尽管bufferedreader逐行读取，但如果需要将整个csv文件加载到内存中进行处理，string.split()生成的大量字符串对象仍可能导致内存溢出（oom）。

scanner类也可以用于读取文件，其usedelimiter()方法可以设置分隔符，但它更适用于逐个词法单元（token）的读取，对于结构化的csv数据处理并不如bufferedreader配合split直观，且同样面临复杂格式和性能问题，不适用于大型csv文件。

引入第三方库提升csv处理能力

为了克服标准库的局限性，社区涌现了许多优秀的第三方库，如apache commons csv。它们提供了更健壮、更高效的csv解析能力。在此，我们重点介绍一款功能强大、对复杂csv处理游刃有余的库——spire.xls for java。

spire.xls for java：csv处理的强大武器

spire.xls for java是一个专业的java excel组件，它不仅能够处理excel文件，在csv文件的读取和写入方面也表现出色。它在处理复杂csv文件时，展现出以下显著优势：

高性能： 针对大型csv文件进行了优化，能够以更低的内存消耗和更快的速度解析数据。
强大的兼容性： 自动处理各种复杂的csv格式，包括：
- 带引号的字段： 能够正确识别并解析被双引号括起来的字段内容，即使其中包含逗号或换行符。
- 特殊分隔符： 允许用户指定任意分隔符。
- 多行数据： 如果字段内容跨越多行，也能正确作为一个单元格数据进行处理。
易用性： 提供直观的api，将csv数据视为表格结构（行和列），使得数据访问和操作如同处理excel表格一样简单。
不仅仅是csv： 作为功能全面的excel处理库，它在数据导入导出、格式转换等方面也提供了强大的支持，意味着在处理csv时，可以无缝地将其转换为excel或其他格式，或从excel中读取数据后进行csv操作。

使用spire.xls for java读取csv文件的分步代码示例：

首先，您需要将spire.xls for java库添加到您的项目中。如果您使用的是maven，可以在pom.xml中添加以下依赖：

<dependency>
    <groupid>e-iceblue</groupid>
    <artifactid>spire.xls</artifactid>
    <version>版本号</version> <!-- 请替换为最新版本号 -->
</dependency>

然后，使用以下代码读取csv文件：

import com.spire.xls.fileformat;
import com.spire.xls.workbook;
import com.spire.xls.worksheet;
import java.io.filewriter;
import java.io.ioexception;

public class spirexlscsvreader {
    public static void main(string[] args) {
        string csvfilepath = "complex_data.csv"; // 假设有一个复杂的csv文件

        // 创建一个workbook实例
        workbook workbook = new workbook();

        try {
            // 从csv文件加载数据
            // 参数1: 文件路径
            // 参数2: 分隔符 (这里是逗号，可以根据实际情况修改)
            // 参数3: 起始行索引 (从1开始)
            // 参数4: 起始列索引 (从1开始)
            workbook.loadfromfile(csvfilepath, ",", 1, 1);

            // 获取第一个工作表
            worksheet sheet = workbook.getworksheets().get(0);

            // 遍历行和列，获取单元格数据
            // sheet.getlastrow() 获取最后一行的索引
            // sheet.getlastcolumn() 获取最后一列的索引
            for (int row = 1; row <= sheet.getlastrow(); row++) {
                for (int col = 1; col <= sheet.getlastcolumn(); col++) {
                    // 获取单元格的值
                    string cellvalue = sheet.getcellrange(row, col).gettext();
                    system.out.print(cellvalue + "\t");
                }
                system.out.println();
            }

            system.out.println("csv文件读取成功！");

        } catch (exception e) {
            e.printstacktrace();
        }
    }
}

注意： 上述代码片段中，spire.xls的loadfromfile方法能够智能处理带引号的字段和多行数据，无需额外的配置。

性能与适用场景对比分析

特性/方法	bufferedreader + split()	spire.xls for java
性能	中等（小文件尚可，大文件效率低）	高（尤其擅长处理大型csv）
内存占用	较高（大文件易oom）	低（优化内存使用）
复杂格式处理	差（不处理引号、多行、特殊分隔符）	优异（自动处理引号、多行、自定义分隔符）
易用性	简单（基础文本操作）	简单（提供结构化api）
依赖	无	需要引入第三方库
适用场景	小型、格式极其规范的csv文件	所有规模、各种复杂度的csv文件
额外功能（非csv）	无	excel处理、多种文件格式转换

选择建议：

对于小型、结构简单、格式严格统一的csv文件，且项目不希望引入额外依赖时，bufferedreader结合string.split()是一个快速实现的选择。
对于中大型、格式复杂多变（包含引号、特殊分隔符、多行字段等）的csv文件，以及对读取性能和内存占用有较高要求的场景，强烈推荐使用spire.xls for java。它不仅能确保数据解析的准确性，还能显著提升处理效率，同时其作为excel处理库的背景也为后续的数据操作提供了更多可能性。