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Sky.Data.Csv

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天空数据.CSV

一个简单且极其快速的 CSV 读取器和写入器，支持读取和写入原始 CSV 值和类型化对象。

用法

使用起来非常简单。下面是一个例子：

 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 ) ;
        }
    }
}

CsvReader和CsvWriter的Create静态方法都可以接受第二个参数，指定一些选项，如缓冲区大小、编码、写入 CSV 文件时是否覆盖现有文件以及读取 CSV 文件时是否使用缓存等。

当 CSV 文件中的大多数行都是重复的时， CsvReaderSettings类中的UseCache选项非常有用。这个选项对提高性能有很大帮助。

此外， CsvReaderSettings和CsvWriterSettings都支持Separator选项，您可以在读取或写入 CSV 文件时指定单元格分隔符。

支持读写对象

如果您使用CsvReader<T>和CsvWriter<T>的通用版本，则Create静态方法还将接受IDataResolver<T>类型的参数，该参数支持CsvReader和CsvWriter读取和写入类型化对象。

AbstractDataResolver<T>提供了带有一些基本实现的基类型，您可以创建它的子类。

 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 ) ;
        }
    }
}

在 Linux 中运行测试

在早期版本的源代码中，测试项目仅支持Windows操作系统。现在它也支持Linux。

如果要在Linux中运行测试代码（在Ubuntu 18.04 LTS x64上测试），首先将当前目录更改为Sky.Data.Csv.Test ，然后在终端中运行以下命令：

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

目标

这是CsvReader和CsvWriter的简单但快速的实现。

此 CsvReader 支持最新版本的 Excel 保存的所有四种格式，即逗号分隔、 ms dos 、 macintosh和逗号分隔 UTF8 。

默认情况下， CsvReaderSettings和CsvWriterSettings使用Encoding.Default作为默认编码，并使用逗号 (,) 作为字段分隔符。您还可以通过创建新的设置对象并将其传递给Create静态方法来指定这些设置（以及一些其他设置，支持许多设置）。