Apache POI无法从Excel单元格正确读取秒数

问题描述

我目前正在调试其他人的代码库。目的是将数据从Excel文件导入数据库。 excel文件中的每一行在第0列中包含一个时间戳记，在其他列中包含一些标签值。

时间戳记包含年，月，月的日，时，分和秒。要解析excel文件并读取单个单元格，请使用以下API和代码：

import java.time.LocalDateTime;
import java.time.OffsetDateTime;
import java.time.ZoneOffset;

import org.apache.poi.ss.usermodel.Cell;
import org.apache.poi.ss.usermodel.CellType;
import org.apache.poi.ss.usermodel.Row;
import org.apache.poi.ss.usermodel.Sheet;

...

// some loop

   LocalDateTime dateCellValue = cell.getLocalDateTimeCellValue();

在大多数情况下，日期解析都可以正常工作，但是我发现，这并不适用于所有情况。问题是Java有时会将时间戳的秒数延长了十亿分之一秒。例如，Java将时间戳“ 12.09.2018 12:39:11”解释为“ 2018-09-12T12：39：10.995”。问题直接转化为db：文件中的秒11被保存为db中的秒10（因此，纳秒级工件消失了）。

要了解问题的原因，我阅读了以下文档：https://github.com/apache/poi/blob/trunk/src/java/org/apache/poi/hssf/usermodel/HSSFCell.java

由此我得出结论，我的问题的原因是舍入错误：API将每个日期值解释为双精度。在Excel中，您可以通过转换日期时间值（例如，转换为文本或数字；例如“ 20.03.2019 08:36:39”变为“ 43544,3587847222”。因此，由于某些值的数据类型，四舍五入是不准确的，因此Java无法正确解析该值。

我的问题是，如何快速准确地解决此类问题。基本上，我想到了两种可能性：

我可以使用DateFormatter解析日期，而不是使用Apache POI。但是，这样做的缺点是，用户定义的日期始终必须使用与当前不同的相同格式。
在代码中，我可以尝试舍入以校正第二个值并削减纳秒级伪像。但是，我不确定是否总是需要四舍五入到上面的下一个第二个值（如上述示例中所示），或者在某些情况下（例如，小于0.5的纳秒级值）需要四舍五入到下一个下面的第二个值。我的问题是，对于舍入错误，我不完全了解程序行为背后的确切系统。

有人有建议吗？非常感谢您的帮助！

编辑：问题的原因是Excel表格中已经存在纳秒，但肉眼无法识别，因为相关的数据类型没有显示它们。

解决方法

我无法重现该问题。如果apache poi收到LocalDateTime 2018-09-12T12：39：10.995，则Excel单元格已存储该确切的日期时间。诅咒Excel可能无法完全显示出来，因为日期格式已经四舍五入了。例如，日期格式DD.MM.YYYY hh:mm:ss将显示2018-09-12T12：39：10.995的12.09.2018 12:39:11。但是存储的是确切的日期时间。

但是，如果只需要以秒为单位获取LocalDateTime，则可以增加0.5秒（50万分之一秒），然后将其截断为秒。这种方法会将LocalDateTime舍入到秒。

LocalDateTime dateCellValue = cell.getLocalDateTimeCellValue(); //got directly from Excel
dateCellValue  = dateCellValue.plusNanos(500000000).truncatedTo(ChronoUnit.SECONDS); //round to seconds

完整示例：

Excel工作表如下：

此处列B中的单元格值是日期时间值。单元号格式为TT.MM.YYYY hh:mm:ss.000。

代码：

import org.apache.poi.ss.usermodel.CellType;
import org.apache.poi.ss.usermodel.*;
import org.apache.poi.ss.util.*;

import java.time.LocalDateTime;
import java.time.temporal.ChronoUnit;

import java.io.FileInputStream;

class ExcelReadLocalDateTime {

 public static void main(String[] args) throws Exception {
  //Workbook workbook = WorkbookFactory.create(new FileInputStream("Workbook.xls")); String filePath = "WorkbookNew.xls";
  Workbook workbook = WorkbookFactory.create(new FileInputStream("Workbook.xlsx")); String filePath = "WorkbookNew.xlsx";

  Sheet sheet = workbook.getSheetAt(0);

  for (Row row : sheet) {
   for (Cell cell : row) {
    switch (cell.getCellType()) {
     case STRING:
      System.out.println(cell.getRichStringCellValue().getString());
      break;
     case NUMERIC:
      if (DateUtil.isCellDateFormatted(cell)) {
       LocalDateTime dateCellValue = cell.getLocalDateTimeCellValue(); //got directly from Excel
       System.out.println(dateCellValue);
       dateCellValue  = dateCellValue.plusNanos(500000000).truncatedTo(ChronoUnit.SECONDS); //round to seconds
       System.out.println(dateCellValue);
      } else {
       System.out.println(cell.getNumericCellValue());
      }
      break;    
     default:
      System.out.println();
    }
   }
  }

  workbook.close();
 }
}

结果：

Text
DateTime
DT 1
2018-09-12T12:39:10
2018-09-12T12:39:10
DT 2
2018-09-12T12:39:10.123
2018-09-12T12:39:10
DT 3
2018-09-12T12:39:10.245
2018-09-12T12:39:10
DT 4
2018-09-12T12:39:10.370
2018-09-12T12:39:10
DT 5
2018-09-12T12:39:10.495
2018-09-12T12:39:10
DT 6
2018-09-12T12:39:10.500
2018-09-12T12:39:11
DT 7
2018-09-12T12:39:10.620
2018-09-12T12:39:11
DT 8
2018-09-12T12:39:10.745
2018-09-12T12:39:11
DT 9
2018-09-12T12:39:10.870
2018-09-12T12:39:11
DT 10
2018-09-12T12:39:10.995
2018-09-12T12:39:11

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