解析Txt文件的过程

解析Txt文件的过程

项目需要解析用逗号(,)分隔的文本文件,然后将其中的数据转换成xml文件进行导入到财务系统中....
考虑到以后可能文件格式会变化,因此使用了动态的创建方法,即通过格式文件来动态解析txt文件..本程序使用了apache的Digester来动态生成格式文件,使用CGLib动态生成目标类.步骤如下:
1、定义文件和字段的元数据格式,如果出现其他的文件格式只需要实现元数据接口即可..接口代码:

java 代码

public interface FileMeta {
public String getName();
public List<fieldmeta></fieldmeta> getFieldMeta();
}

public interface FieldMeta {
public String getName();
public String getType();
public int getLength();
public int getScale();
public String getComment();
public boolean isAllowNull();
}

通过两个接口描述文件的属性已经字段格式..

本例使用的是逗号分隔,如果出现其他分隔符怎么办?为此,定义了一个分隔符接口:LineSpliter

java 代码

public interface LineSpliter {
public String getSpliterRegx();
public String[] split(String lineData);
}

getSpliterRegx()同于返回当前的分隔符,split()用户处理各行文本数据.
此处缺省实现了此接口,用于逗号分隔DefaultLineSpliter,定义如下:

java 代码

public class DefaultLineSpliter implements {
public String defaultSpliterRegx = ",";
public String getSpliterRegx() {
return defaultSpliterRegx ;
}
public String[] split(String lineData) {
return StringUtils.splitPreserveAllTokens(lineData,defaultSpliterRegx );
}
}

这里使用apache的Lang包进行处理,没有使用JDK的String的split方法,因为jdk的实现会将末尾空的字段过滤掉,造成数据减少...
比如:如果行数据为aaa,bbb,,,,, 通过jdk的实现会返回aaa和bbb,而通过Lang包处理会返回包括后面空的字段.

2、接下来使用DigesterDigester包根据xml规则生成对象..
首先需要了解digester包的使用方法,这里简单的说一下:disgeter可以根据一定的规则将xml文件解析成一组对象...具体这里,我先定义
一个规则文件,

xml 代码

<digester-rules>
<pattern value='XXXFileMeta'>
<object-create-rule classname="com.xxx.file.DefaultFileMeta"/>
<set-properties-rule/>
<pattern value="field">
<object-create-rule classname="com.xxx.file.DefaultFieldMeta"/>
<set-properties-rule/>
<bean-property-setter-rule pattern="beanname1"/>
<bean-property-setter-rule pattern="beanname2"/>
<bean-property-setter-rule pattern="beanname3"/>
<bean-property-setter-rule pattern="beanname4"/>
<!---->pattern>
<!---->digester-rules>

这就是一个简单的规则定义,具体含义这里不详细讲了,想了解的可以给我回帖...
接着定义缺省的文件元数据文件,格式如下:

xml 代码

<DefaultFileMeta name="com.xxx.file.DefaultFileMeta">
    <field>
        <beanname1>Codebeanname1>
        <beanname2>Namebeanname2>
        <beanname3>Datebeanname3>
        <beanname4>Remakebeanname4>
    field>
DefaultFileMeta>

最后实例化digester对象,加载规则文件,解析文件元数据文件,则会动态生成根据元数据文件解析的格式定义.

代码如下:GeneratorObject.createObject(){}
初始化CGLib

java 代码

@SuppressWarnings("unchecked")
private void init(Class target, FileMeta fileMeta) {

List<fieldmeta></fieldmeta> fields = fileMeta.getFieldMeta();
String[] getters = new String[fields.size()];
String[] setters = new String[fields.size()];
Class[] types = new Class[fields.size()];
try {
for (int i=0; i < fields.size(); i++) {
FieldMeta fieldMeta = fields.get(i);
getters[i] = "get" + ConverterUtils.upperCaseFirstChar(fieldMeta.getName());
setters[i] = "set" + ConverterUtils.upperCaseFirstChar(fieldMeta.getName());
types[i] = Class.forName(fieldMeta.getType());
}
} catch(ClassNotFoundException e) {
logger.error("类没有找到.." + e.getMessage());
}

this.bulkBean = BulkBean.create(target, getters, setters, types);
}

根据指定的目标类动态生成对象

java 代码

@SuppressWarnings("unchecked")
private Object createObject(Class target, FileMeta fileMeta, Object[] values) {
Object targetObject = null;
try {
targetObject = target.newInstance();
} catch (Exception e){
logger.error("创建对象出错,目标类-->" + target.getName(), e);
}
bulkBean.setPropertyValues(targetObject, values);
return targetObject;
}

解析文本文件

java 代码

@SuppressWarnings("unchecked")
public List createObjects() {
//初始化BulkBean
init(targetClass, fileMeta);
List result = new ArrayList();
LineIterator iterator = null;
try {
iterator = FileUtils.lineIterator(this.dataFile, DEF_ENCODING);
while(iterator.hasNext()) {
String line = iterator.nextLine();
//过滤掉数据文件中的空行
if (StringUtils.isBlank(line)) {
continue;
}
Object[] values = this.parseLine(line, fileMeta);
Object object = createObject(this.targetClass, fileMeta, values);
result.add(object);
}
} catch (IOException e) {
logger.error("读取文件名出错!-->" + this.dataFile.getName(), e);
} finally {
LineIterator.closeQuietly(iterator);
}
return result;
}

最终返回解析好的文本文件对象列表..
本例综合使用了apache的代码包,灵活实现了文本文件的解析...