SV to SQL Converter是一款文件格式转换工具,用户能够使用这款软件方便的将CSV格式的文件转换为SQL文件进行保存。软件使用方式简单,具有简单的使用界面,并且支持输出为UTF-8或者ANSI两种不同的编码格式,并且能够自定义文件的保存名称。
转载自当游网,原文地址:http://www.3h3.com/soft/218449.html
在日常运维的过程中,执行脚本,生成excel报表并发送邮件到邮箱是不可避免的,python生成excel的库有很多,这里选择生成csv格式,因为python内置,不需要额外安装模块,而且使用简单。
# encoding: utf-8
import codecs
import csv
import datetime
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding( "utf-8" )
def to_csv(datas, env):
headers=['ip', u'操作系统', u'分区属性', u'输出返回', u'执行结果']
# newline=''避免出现空行
today=datetime.date.today()
filename="{}-{}.csv".format(env, today)
try:
with open(filename, 'wb') as f:
f.write(codecs.BOM_UTF8)
# 标头在这里传入,作为第一行数据
writer=csv.DictWriter(f, headers)
writer.writeheader()
writer.writerows(datas)
except Exception as e:
print (u'写入csv错误:' + str(e))
finally:
return filename
if __name__=='__main__':
data=[{"ip": "192.168.1.2", u'操作系统': "LINUX", u'分区属性': u"x86物理机", u'输出返回': "ok", u'执行结果': u"成功"},
{"ip": "192.168.1.3", u'操作系统': "LINUX", u'分区属性': u"x86物理机", u'输出返回': "error:xxxxxxxxxxx", u'执行结果': u"成功"},
{"ip": "192.168.1.4", u'操作系统': "LINUX", u'分区属性': u"x86虚拟机", u'输出返回': "ok", u'执行结果': u"成功"},
{"ip": "192.168.1.5", u'操作系统': "LINUX", u'分区属性': u"x86虚拟机", u'输出返回': "ok", u'执行结果': u"成功"}]
env="dev"
to_csv(data, env)
生成的文件:
> 简单、好用且轻量级的海量excel,csv文件导入导出解决方案。解决火狐浏览器中文编码问题。
> 注:excel的合并功能及复杂功能,使用代码实现比较复杂,框架只提供单行的导入导出。
引入Maven依赖或下载jar包
<dependency> <groupId>com.github.fartherp</groupId> <artifactId>framework-poi</artifactId> <version>3.0.4</version> </dependency>
CSV常用例子:
CSVRead.read(CSVReadTest.class.getResourceAsStream("/a.csv"), new CSVReadDeal<CsvReadDto>() { // 单条数据处理(每一行对应一个javabean) public CsvReadDto dealBean(String[] arr) { CsvReadDto dto=new CsvReadDto(); dto.setId(Long.valueOf(arr[0])); dto.setName(arr[1]); dto.setAge(Integer.valueOf(arr[2])); return dto; } // 批量数据处理(可以批量入库) public void dealBatchBean(List<CsvReadDto> list) { Assert.assertEquals("name1";, list.get(0).getName()); Assert.assertEquals("name2", list.get(1).getName()); Assert.assertEquals("name3", list.get(2).getName()); } // 批量加载多少数据,统一处理(默认1000) public int getBatchCount() { return super.getBatchCount(); } // 从第几行开始加载(默认跳过第一行) public int skipLine() { return super.skipLine(); } });
2.CSV文件导出:
String filename="TEST"; String[] title=SheetsTitlesEnum.USER_LOGIN_LOG.getTitle(); List<String[]> bodyList=new ArrayList<>(); CsvUtil.writeCsvFile(filename, title, bodyList);
3.浏览器下载CSV文件:
HttpServletResponse response=null; HttpServletRequest request=null; String filename="TEST"; String[] title=SheetsTitlesEnum.USER_LOGIN_LOG.getTitle(); List<String[]> bodyList=new ArrayList<>(); CsvUtil.writeCsvFile(response, request, filename, title, bodyList);
Excel常用例子:
1.Excel文件导入:
ExcelRead.read(ExcelReadTest.class.getResourceAsStream("/a.xls"), new ExcelReadDeal<ExcelReadDto>() { // 单条数据处理(每一行对应一个javabean) public ExcelReadDto dealBean(Row row) { ExcelReadDto dto=new ExcelReadDto(); dto.setId(new BigDecimal(row.getCell(0).toString()).longValue()); dto.setName(row.getCell(1).toString()); dto.setAge(Integer.valueOf(row.getCell(2).toString())); return dto; } // 批量数据处理(可以批量入库) public void dealBatchBean(List<ExcelReadDto> list) { Assert.assertEquals("name1", list.get(0).getName()); Assert.assertEquals("name2", list.get(1).getName()); Assert.assertEquals("name3", list.get(2).getName()); } // 批量加载多少数据,统一处理(默认1000) public int getBatchCount() { return super.getBatchCount(); } // 从第几行开始加载(默认跳过第一行) public int skipLine() { return super.skipLine(); } });
2.Excel文件导出:
String[] title=new String [6]; title[0]="登录时间"; title[1]="用户名"; title[2]="访问端"; title[3]="版本系统"; title[4]="登录IP"; title[5]="状态"; String fileName="D:\\style1.xls"; FileExcelWrite.<ExcelDto>build(title, fileName) .setLargeDataMode(false) .deal(obj -> { String[] result=new String[6]; result[0]=obj.getTime(); result[1]=obj.getName(); result[2]=obj.getClient(); result[3]=obj.getVersion(); result[4]=obj.getIp(); result[5]=obj.getStatus() + ""; return result; }) .list(ExcelWriteStyleTest.getList())// 默认情况下导出数据达到excel最大行,自动切换sheet,(xlsx=1048576,xls=65536) .list(ExcelWriteStyleTest.getList1()) .write();
3.Excel文件导出(风格,可以自定义风格):
Map<String, Object> map=new HashMap<>(); map.put("quoteCurrency", "ETH"); map.put("symbol", "USDT_ETH"); map.put("startTime", "2019-01-09 00:00:00"); map.put("endTime", "2019-01-09 12:00:00"); String fileName="D:\\styleInputStream.xls"; FileExcelWrite.<ExcelDto>build(this.getClass().getResourceAsStream("/c.xls"), fileName) .additional(map) .deal(new WriteDeal<ExcelDto>() { public String[] dealBean(ExcelDto obj) { String[] result=new String[3]; result[0]=obj.getId() + ""; result[1]=obj.getName(); result[2]=obj.getAge() + ""; return result; } public int skipLine() { return 4; } }) .list(getList()) .write();
4.浏览器下载Excel文件:
String[] title=new String [6]; title[0]="登录时间"; title[1]="用户名"; title[2]="访问端"; title[3]="版本系统"; title[4]="登录IP"; title[5]="状态"; String fileName="D:\\style1.xls"; HttpServletResponseExcelWrite.<ExcelDto>build(title, fileName, request, response) .setLargeDataMode(false) .deal(obj -> { String[] result=new String[6]; result[0]=obj.getTime(); result[1]=obj.getName(); result[2]=obj.getClient(); result[3]=obj.getVersion(); result[4]=obj.getIp(); result[5]=obj.getStatus() + ""; return result; }) .list(ExcelWriteStyleTest.getList())// 默认情况下导出数据达到excel最大行,自动切换sheet,(xlsx=1048576,xls=65536) .list(ExcelWriteStyleTest.getList1()) .write();
公告模块框架 framework-common
包括各种util,例如:日期DateUtil,BigDecimalUtil等等
压缩框架 framework-compress
提供各种压缩方式 1.bzip2 2.gzip 3.jar 4.tar 5.zip 6.zlib 7.shell命令(gzip,targz)
核心框架 framework-core
1.整合easyui分页功能 2.验证码 3.整合easyui树结构 4.统一前端请求后的返回参数 5.发送邮件,包括html邮件
db操作框架 framework-database
封装操作数据库的基本操作(增删改查)
异常体系框架 framework-exception
1.mysql数据库返回的错误信息,转成可识别信息 2.oracle数据库返回的错误信息,转成可识别信息 3.通用的异常返回的错误信息,转成可识别信息
文件处理框架 framework-file
1.ftp 2.nfs
net框架 framework-net
1.ftp 2.sftp
poi框架 framework-poi
1.csv读取及下载 2.excel读取
加密解密框架 framework-security
1.不可逆:base64,MD5 2.对称密钥:AES,DES,3DES 3.非对称密钥:RSA
framework-filter
1、支持切面过滤 2、和spring环境集成 配置方式是: web.xml <filter> <filter-name>frameworkFilter</filter-name> <filter-class>org.springframework.web.filter.DelegatingFilterProxy</filter-class> <init-param> <param-name>targetFilterLifecycle</param-name> <param-value>true</param-value> </init-param> </filter> <filter-mapping> <filter-name>frameworkFilter</filter-name> <url-pattern>/*</url-pattern> </filter-mapping> spring 配置文件 <bean id="frameworkFilter" class="cn.vanskey.filter.web.FrameworkFilterFactoryBean"> <property name="filters"> //过滤器配置 <util:map> <entry key="myfilter"> <bean class="com.zrj.pay.cashier.action.demo.MyFilter"/> </entry> </util:map> </property> <property name="filterChainDefinitions"> <value> /**=myfilter //过滤器和路径的对应关系 </value> </property> </bean>
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