Sky.Data.Csv

Sky.Data.Csv

Простое и чрезвычайно быстрое средство чтения и записи CSV, которое поддерживает чтение и запись необработанных значений CSV и типизированных объектов.

Использование

Это действительно просто в использовании. Ниже приведен пример:

 using Sky . Data . Csv ;

//reader and writer sample
using ( var reader = CsvReader . Create ( "path-to-file" ) ) {
    using ( var writer = CsvWriter . Create ( "path-to-file" ) ) {
        foreach ( var row in reader ) {
            writer . WriteRow ( row ) ;
        }
    }
}

Статический метод Create как из CsvReader так и CsvWriter может принимать второй параметр, определяющий некоторые параметры, такие как размер буфера, кодировка, перезаписывать ли существующий файл при записи файла CSV и использовать ли кеш при чтении файла CSV и т. д. .

Параметр UseCache в классе CsvReaderSettings действительно полезен, когда большинство строк в CSV-файле повторяются. Эта опция очень помогает улучшить производительность.

Кроме того, как CsvReaderSettings так и CsvWriterSettings поддерживают опцию Separator , с помощью которой вы можете указать символ разделителя ячеек при чтении или записи файлов CSV.

Поддержка чтения и записи объектов

Если вы используете универсальную версию CsvReader<T> и CsvWriter<T> , статический метод Create также будет принимать параметр типа IDataResolver<T> , который поддерживает CsvReader и CsvWriter для чтения и записи типизированных объектов.

AbstractDataResolver<T> предоставляет базовый тип с некоторой базовой реализацией, и вы можете создавать его подклассы.

 public class Student
{
    public String Name { get ; set ; }
    public String Address { get ; set ; }

    public Int32 Height { get ; set ; }
    public DateTime Birthday { get ; set ; }
}

public class StudentResolver : AbstractDataResolver < Student >
{
    public override Student Deserialize ( List < String > data )
    {
        var culture = CultureInfo . InvariantCulture ;
        return new Student
        {
            Name = data [ 0 ] ,
            Height = Int32 . Parse ( data [ 1 ] ) ,
            Birthday = DateTime . ParseExact ( data [ 2 ] , "yyyy-MM-dd" , culture ) ,
            Address = data [ 3 ] ,
        } ;
    }

    public override List < String > Serialize ( Student data )
    {
        return new List < String >
        {
            data . Name ,
            data . Height . ToString ( ) ,
            data . Birthday . ToString ( "yyyy-MM-dd" ) ,
            data . Address ,
        } ;
    }
}

static void Main ( String [ ] args )
{
    var dataResolver = new StudentResolver ( ) ;
    var csvPath = "path-to-csv-file" ;
    using ( var reader = CsvReader < Student > . Create ( csvPath , dataResolver ) )
    {
        foreach ( var student in reader )
        {
            Console . WriteLine ( student . Address ) ;
        }
    }
} 

Запуск тестов в Linux

В более ранних версиях исходных кодов тестовый проект поддерживает только ОС Windows. Теперь он также поддерживает Linux.

Если вы хотите запустить тестовые коды в Linux ( проверено на Ubuntu 18.04 LTS x64 ), сначала измените текущий каталог на Sky.Data.Csv.Test , а затем выполните следующие команды в терминале:

 Sky.Data.Csv.Test$ dotnet run -c Release --project Sky.Data.Csv.Test.Core.csproj

Цель

Это простая, но быстрая реализация CsvReader и CsvWriter .

Этот CsvReader поддерживает все четыре формата, сохраненные в новейшей версии Excel: разделенные запятыми , ms dos , macintosh и UTF8, разделенные запятыми .

По умолчанию CsvReaderSettings и CsvWriterSettings используют Encoding.Default в качестве кодировки по умолчанию и запятую (,) в качестве разделителя полей. Вы также можете указать эти настройки ( и некоторые другие настройки, многие настройки поддерживаются ), создав новый объект настройки и передав его статическому методу Create .

Лицензия

Лицензия MIT.