Как записать List<String> в CSV-файл и прочитать его обратно, используя supercsv

Question

Я использую supercsv CsvBeanWriter для записи значений в CSV-файл.

образец класса:

public class Employee {
    private String name;

    private int empId;

    List<String> phoneNumbers;
}

Вывод, который я получаю:

name,empId,phoneNumbers
vijay,1,"[123, 456]"

Обратите внимание, как List<String> phoneNumbers выписан в []

Мой вопрос заключается в том, как мне прочитать его обратно в класс Employee (bean), используя supercsv.

Я пытался с помощью CsvBeanReader & CsvDozerBeanReader но не умеет читать List<String>,

Получаю незаконное исключение. Буду благодарен за любые указатели!

Полный код:

public class DozerBeanReader {
public static void main(String [] args){
    ICsvDozerBeanReader beanReader = null;

    try {
        beanReader = new CsvDozerBeanReader(new FileReader("Employee.csv"), 
                CsvPreference.STANDARD_PREFERENCE);

        String [] header = beanReader.getHeader(true); // ignore the header

        Class<?> [] hintTypes = {String.class, Integer.class, List.class};

        beanReader.configureBeanMapping(Employee.class, header, hintTypes);

        Employee readEmp1 = beanReader.read(Employee.class);
        readEmp1.toString();
    } catch (FileNotFoundException e) {
        // TODO Auto-generated catch block
        e.printStackTrace();
    } catch (IOException e) {
        // TODO Auto-generated catch block
        e.printStackTrace();
    }


}
}

Answer 1

Вы полагаетесь на то, что ваш List телефонных номеров записывается в виде одного столбца CSV с использованием списка toString()формат, например [123, 456],

Вы получите исключение примерно так:

org.dozer.MappingException: Illegal object type 
for the method 'setPhoneNumbers'. 
Expected types: 
java.util.List
Actual types: 
java.lang.String

потому что Dozer не знает, как преобразовать строку [123, 456] к List, Вы можете сделать это, но вам нужно написать процессор ячейки, чтобы преобразовать эту строку обратно в List, Если ваши телефонные номера являются чисто номерами, которые не должны быть слишком жесткими, но если ваши телефонные номера имеют запятые, то все будет грязно!

Я бы порекомендовал записать каждый номер телефона в виде отдельной колонки - это значительно облегчает задачу (для всех, кто читает ваш файл, включая вас!).

Все, что вам нужно сделать, это использовать CsvDozerBeanReader и CsvDozerBeanWriter с индексированным отображением.

Вот пример - ключевой частью является индексированное отображение:

String[] fieldMapping = new String[] { "name",
    "empId", "phoneNumbers[0]", "phoneNumbers[1]" };

• Я определил 2 столбца телефонных номеров - если ваш список будет иметь больше, то просто добавьте больше столбцов
• Я мог бы использовать fieldMapping для заголовка, но решил использовать более читаемый пользовательский заголовок
• Вам не нужны подсказки, как у вас в вопросе
• Я использовал StringReader/StringWriter только для упрощения примера

Пример:

// create employee to write/read
Employee employee = new Employee();
employee.setEmpId(1234);
employee.setName("Vijay");
employee.setPhoneNumbers(Arrays.asList("123", "456"));

// the CSV header
String[] header = new String[] { "name",
    "empId", "phoneNumber1", "phoneNumber2" };

// the field mapping
String[] fieldMapping = new String[] { "name",
    "empId", "phoneNumbers[0]", "phoneNumbers[1]" };

// write the employee
StringWriter out = new StringWriter();
ICsvDozerBeanWriter writer = 
    new CsvDozerBeanWriter(out,
    CsvPreference.STANDARD_PREFERENCE);
writer.configureBeanMapping(Employee.class, fieldMapping);
writer.writeHeader(header);
writer.write(employee);
writer.flush();

// read the employee
ICsvDozerBeanReader reader = 
    new CsvDozerBeanReader(new StringReader(out.toString()),
    CsvPreference.STANDARD_PREFERENCE);
reader.configureBeanMapping(Employee.class, fieldMapping);
reader.getHeader(true); // ignore header
Employee e = reader.read(Employee.class);
System.out.println(e);

Предполагая, что вы написали toString() метод, это должно напечатать

Employee [name=Vijay, empId=1234, phoneNumbers=[123, 456]]