Question

我正在尝试使用jackson-dataformat-csv解析CSV文件，并且想将数字列映射到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Number，但我会得到String。

我的CSV文件：

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

我知道CsvSchema在POJO上可以很好地工作，但是我需要处理任意的CSV模式，所以我不能为每种情况创建一个新的Java类。

是否可以将CSV解析为类型为Map或Array的任何方法？

Answer 1

目前无法使用Map配置CsvSchema反序列化。进程使用com.fasterxml.jackson.databind.deser.std.MapDeserializer，它现在不检查架构。我们可以编写自定义Map反序列化器。 GitHub上有一个问题：CsvMapper does not respect CsvSchema.ColumnType when using @JsonAnySetter，其中cowtowncoder回答：

在这一点上，模式类型并没有太多用，但是我同意应该。

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我决定进一步了解在幕后使用com.fasterxml.jackson.databind.deser.std.MapDeserializer的事实，我们可以做些什么。实现将关心类型的自定义Map反序列化器很难实现和注册，但是我们可以使用有关ValueInstantiator的知识。让我们定义一个新的Map类型，它知道如何处理ColumnType信息：

class CsvMap extends HashMap<String, Object> {

    private final CsvSchema schema;
    private final NumberFormat numberFormat = NumberFormat.getInstance();

    public CsvMap(CsvSchema schema) {
        this.schema = schema;
    }

    @Override
    public Object put(String key, Object value) {
        value = convertIfNeeded(key, value);
        return super.put(key, value);
    }

    private Object convertIfNeeded(String key, Object value) {
        CsvSchema.Column column = schema.column(key);
        if (column.getType() == CsvSchema.ColumnType.NUMBER) {
            try {
                return numberFormat.parse(value.toString());
            } catch (ParseException e) {
                // leave it as it is
            }
        }

        return value;
    }
}

对于没有no-arg构造函数的新类型，我们应该创建新的ValueInstantiator：

class CsvMapInstantiator extends ValueInstantiator.Base {

    private final CsvSchema schema;

    public CsvMapInstantiator(CsvSchema schema) {
        super(CsvMap.class);
        this.schema = schema;
    }

    @Override
    public Object createUsingDefault(DeserializationContext ctxt) {
        return new CsvMap(schema);
    }

    @Override
    public boolean canCreateUsingDefault() {
        return true;
    }
}

用法示例：

import com.fasterxml.jackson.databind.DeserializationContext;
import com.fasterxml.jackson.databind.MappingIterator;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectReader;
import com.fasterxml.jackson.databind.deser.ValueInstantiator;
import com.fasterxml.jackson.databind.module.SimpleModule;
import com.fasterxml.jackson.dataformat.csv.CsvMapper;
import com.fasterxml.jackson.dataformat.csv.CsvSchema;

import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.text.NumberFormat;
import java.text.ParseException;
import java.util.HashMap;

public class CsvApp {

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        File csvFile = new File("./resource/test.csv").getAbsoluteFile();

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

        // Create schema aware map module
        SimpleModule csvMapModule = new SimpleModule();
        csvMapModule.addValueInstantiator(CsvMap.class, new CsvMapInstantiator(schema));

        // register map
        CsvMapper csvMapper = new CsvMapper();
        csvMapper.registerModule(csvMapModule);

        // get reader for CsvMap + schema
        ObjectReader objectReaderWithSchema = csvMapper
                .readerWithSchemaFor(CsvMap.class)
                .with(schema);

        MappingIterator<CsvMap> mappingIterator = objectReaderWithSchema.readValues(csvFile);

        while (mappingIterator.hasNext()) {
            CsvMap entryMap = mappingIterator.next();

            Number age = (Number) entryMap.get("age");
            System.out.println(age + " (" + age.getClass() + ")");
        }
    }
}

以下CSV有效负载的代码：

firstName,lastName,age
John,Doe,21
Error,Name,-10.1

打印：

21 (class java.lang.Long)
-10.1 (class java.lang.Double)

这看起来像是骇客，但我想展示这种可能性。

jackson-dataformat-csv：不带POJO的映射数字值

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