我整理的jcsv工具类库简介：csv导入导出组件jcsv jcsv可以支持导入校验规则动态扩展，以及导出规则动态扩展。 下面来介绍下扩展思路

问题

我们支持文件校验、题头校验、列校验等，规则已经多样化，已经覆盖了绝大多数场景，但是难免有一些个性化的校验需要与业务挂钩，这种该怎么办呢？每次都需要在jcsv组件中加规则？这个很容易导致规则越来越多，越来越难以维护。

jcsv导入动态扩展思路

导入配置如下：

csv-config:
  importc:
    - id: aa
      desc: "通用上传"
      max-size: 30 #单位m
      separator: ","
      start-row: 2
      col-from-header: true
      check-column-size: false
      header-validcate: throngBaseTdHeaderValidator
      valicate:
        - { col: 0, name: email,required: true,validateRegex: "^[éûàçùôîèíá¡N¿UóñúäöüßàèùåäöãáéàêçíşçöüğşàâäèéêëîïôœùûüÿçÀÂÄÈÉÊËÎÏÔŒÙÛÜŸÇA-Za-z0-9_\\-\\.\\u4e00-\\u9fa5]+@[a-zA-Z0-9_-]+(\\.[a-zA-Z0-9_-]+)+$", hint: "邮箱地址错误"}
        - { col: 1, name: language ,required: true,hint: "语言错误" ,validator: throngBaseTdValidator ,td-id: 11}
        - { col: 2, name: site_id,required: true,hint: "站点错误" ,validator: throngBaseTdValidator ,td-id: 13}
        - { col: 4, name: member_id,validateRegex: "^\\d{1,10}$", hint: "请填写10位以内的数字",required: true}
        - { col: 0, name: device_id,required: true}

这里我们就需要设计一个接口来支持动态扩展，这里就是使用策略模式来进行动态扩展，规则可替换。

1、我们先定义一个动态的题头校验规则以及一个列校验规则 如下：

public interface HeaderValidator {
    public boolean validcate(String[] headerStrs, List<ColValidcateProperties> valicates);
}

@FunctionalInterface
public interface Validator {
    public boolean validcate(String value, ColValidcateProperties col, String[] row, Object params);
}

个性化规则需要实现上面的两个接口 参考上面的配置参数 importc.header-validcate 与importc.valicate[0].valicate 这里有两种方式，1、bean交给spring托管，配置beanName，2、配置类全路径，通过class.forName来实例化对象，实例化的对象交给ValidcateFactory来进行管理。 这里我们是采用方案1，下面是组件中相关伪代码

for (int i = 0; i < colValues.length; i++) {
               //上面若干代码省略
                    if (StringUtils.isNotBlank(v.getValidator())) {
                        Validator validator = (Validator) SpringContext.getSingleton().getBean(v.getValidator());
                        if (validator != null && !validator.validcate(colValues[i].trim(), v, colValues, request.getParams())) {
                            sb.append(errorRow + v.getName() + v.getHint()).append(enterLine);
                            bFlag=false;
                            continue;
                        }
                    }
                    //下面若干代码省略
 }

下面给一个详细实例来校验：我们需要根据数据库中的字典来校验规则，如下

@Service("aaValidator")
public class AAValidator implements Validator {
    private ConcurrentHashMap<String, List<String>> tdListMap=new ConcurrentHashMap<>();

    @Autowired
    private DemoMapperdemoMapper;
    @Override
    public boolean validcate(String value, ColValidcateProperties v, String[] row, Object params) {
        int product=0;
        if(params!=null){
            product=Integer.parseInt(params.toString());
        }
        List<String> values=null;
        if("language".equals(v.getName())){
            values=getTdList("11",product);
        }else if("site_id".equals(v.getName())){
            values=getTdList("13",product);
        }
        if(values!=null&&values.size()>0&&!values.contains(value)){
            return false;
        }
        return true;
    }
    public List<String> getTdList(String id, int product){
        List<String> list = demoMapper.queryValues();
        return list;
    }
}

然后配置列如下：

 - { col: 1, name: language ,required: true,hint: "语言错误" ,validator: aaValidator}

jcsv导出动态扩展

下面也介绍下导出动态扩展，这里提供了一个分页接口，如下：

public interface Paging {
    public List<Map> getList(long pageSize, int pageNum);

    public long getTotal();
}

下面就举个例子，使用游标查询es使用如下：

 int total = getGoodsCount(tspManualValRule);
String path = csvContext.export("tag_val_detail_export", new Paging() {
                private String cursor;

                @Override
                public List<Map> getList(long pageSize, int pageNum) {
            
                    List<Map> result = null;
                    if (pageNum == 1) {
                        JSONObject jsonObject = JSONObject.parseObject(aaRpc.getListPage(
                                params1, params2, (int) pageSize, null));
                        JSONObject data = (JSONObject) jsonObject.get("data");
                        JSONArray columns = (JSONArray) data.get("columns");
                        cursor = String.valueOf(data.get("cursor"));
                        if (ObjectUtils.isEmpty(columns)) {
                            return null;
                        }
                        result = converter.convert(jsonObject);
                    } else {
                        JSONObject jsonObject = JSONObject.parseObject(aaRpc.getListPageNext(cursor));
                        result = converter.convert(jsonObject);
                    }
                  
                    return result;
                }

                @Override
                public long getTotal() {
                    return total >= 500000 ? 10000 : total;
                }
            });