java-jackson-dataformat-csv：没有POJO的映射数字值

我正在尝试使用jackson-dataformat-csv解析CSV文件,我想将数字列映射到Number java类型.

CsvSchema schema = CsvSchema.builder().setUseHeader(true)
    .addColumn("firstName",CsvSchema.ColumnType.STRING)
    .addColumn("lastName",CsvSchema.ColumnType.STRING)
    .addColumn("age",CsvSchema.ColumnType.NUMBER)
    .build();

CsvMapper csvMapper = new CsvMapper();  

MappingIterator<Map<String,Object>> mappingIterator = csvMapper
        .readerFor(Map.class)
        .with(schema)
        .readValues(is);        

while (mappingIterator.hasNext()) {
    Map<String,Object> entryMap = mappingIterator.next();
    Number age = (Number) entryMap.get("age");
}       

我期望entryMap.get(“ age”)应该是一个数字,但是我却得到了String.

我的CSV文件：

firstName,lastName,age
John,Doe,21
Error,Name,-10

我知道CsvSchema可以很好地与POJO配合使用,但是我需要处理任意的CSV模式,因此我不能为每种情况创建一个新的java类.

有什么方法可以将CSV解析为类型化的Map或Array？

最佳答案

您可以将univocity-parsers用于此类事情.它更快,更灵活：

var settings = new CsvParserSettings(); //configure the parser if needed
var parser = new CsvParser(settings);

for (Record record : parser.iterateRecords(is)) {
    Short age = record.getShort("age");
}

要获取类型化的映射,请告诉解析器您正在使用的列的类型是什么：

parser.getRecordMetadata().setTypeOfColumns(Short.class,"age" /*,and other column names*/);

//to get 0 instead of nulls when the field is empty in the file:
parser.getRecordMetadata().setDefaultValueOfColumns("0","age",/*,and other column names*/);

// then parse
for (Record record : parser.iterateRecords(is)) {
    Map<String,Object> map = record.toFieldMap();
}

希望这可以帮助

免责声明：我是这个图书馆的作者.它是开源且免费的(Apache 2.0许可证)