读取CSV文件
以下示例使用了CsvDozerBeanReader（我们刚刚发布的新阅读器，该阅读器使用Dozer进行了具有深度映射和基于索引的映射支持的Bean映射）-它基于我们网站上的示例。如果你不需要推土机功能（或者只需要一个简单的独立依赖项），则可以使用它CsvBeanReader（请参见此代码示例）。
CSV文件示例
这是一个示例CSV文件，代表对调查的答复。它有一个标题和3行数据，所有行都有8列。
age,consentGiven,questionNo1,answer1,questionNo2,answer2,questionNo3,answer318,Y,1,Twelve,2,Albert Einstein,3,Big Bang Theory,Y,1,Thirteen,2,Nikola Tesla,3,Stargate42,N,1,,2,Carl Sagan,3,Star Wars
定义从CSV到POJO的映射
CSV的每一行都会被读入SurveyResponse类，各自有一个列表答案秒。为了使映射起作用，你的类应为有效的Javabeans（即具有默认的no-arg构造函数，并为每个字段定义了getter / setter）。
在Super CSV中，你可以使用简单的String数组定义映射-数组的每个元素都对应于CSV文件中的一列。
与CsvDozerBeanMapper你一起可以使用：
- 简单字段映射（例如firstName）
- 深度映射（例如address.country.pre）
- 索引映射（例如middleNames[1]-数组或集合的从零开始的索引）
- 深度+索引映射（例如person.middleNames[1]）
以下是此示例的字段映射-它使用了这些的组合：
private static final String[] FIELD_MAPPING = new String[] { "age", // simple field mapping (like for CsvBeanReader) "consentGiven", // as above "answers[0].questionNo", // indexed (first element) + deep mapping "answers[0].answer", "answers[1].questionNo", // indexed (second element) + deep mapping "answers[1].answer", "answers[2].questionNo", "answers[2].answer" };Conversion and Validation
Super CSV具有有用的单元处理器库，可用于将字符串从CSV文件转换为其他数据类型（例如，日期，整数），或进行约束验证（例如，强制/可选，正则表达式匹配，范围检查） 。
使用单元处理器完全是可选的 -没有它们，CSV的每一列都将是一个字符串，因此每个字段也必须是一个字符串。
以下是该示例的单元处理器配置。与字段映射一样，数组中的每个元素都代表一个CSV列。它演示了单元处理器如何将CSV数据转换为你字段的数据类型，以及如何将它们链接在一起。
final CellProcessor[] processors = new CellProcessor[] { new Optional(new ParseInt()), // age new ParseBool(), // consent new ParseInt(), // questionNo 1 new Optional(), // answer 1 new ParseInt(), // questionNo 2 new Optional(), // answer 2 new ParseInt(), // questionNo 3 new Optional() // answer 3};Reading
使用Super CSV进行读取非常灵活：你可以自己
Reader提供文件（这样你就可以从文件，类路径，zip文件等中读取文件），并且可以通过首选项（其中有许多前置定义的配置，可满足大多数使用情况）。
下面的代码是不言自明的。
- 创建读者（使用Reader和的首选项）
- （可选）阅读标题
- 配置bean映射
- 继续打电话，read()直到收到null（文件结尾）
- 关闭阅读器
码：
ICsvDozerBeanReader beanReader = null;try { beanReader = new CsvDozerBeanReader(new FileReader(CSV_FILENAME), CsvPreference.STANDARD_PREFERENCE); beanReader.getHeader(true); // ignore the header beanReader.configureBeanMapping(SurveyResponse.class, FIELD_MAPPING); SurveyResponse surveyResponse; while( (surveyResponse = beanReader.read(SurveyResponse.class, processors)) != null ) { System.out.println( String.format("lineNo=%s, rowNo=%s, surveyResponse=%s", beanReader.getLineNumber(), beanReader.getRowNumber(), surveyResponse)); }} finally { if( beanReader != null ) { beanReader.close(); }}输出：
lineNo=2, rowNo=2, surveyResponse=SurveyResponse [age=18, consentGiven=true, answers=[Answer [questionNo=1, answer=Twelve], Answer [questionNo=2, answer=Albert Einstein], Answer [questionNo=3, answer=Big Bang Theory]]]lineNo=3, rowNo=3, surveyResponse=SurveyResponse [age=null, consentGiven=true, answers=[Answer [questionNo=1, answer=Thirteen], Answer [questionNo=2, answer=Nikola Tesla], Answer [questionNo=3, answer=Stargate]]]lineNo=4, rowNo=4, surveyResponse=SurveyResponse [age=42, consentGiven=false, answers=[Answer [questionNo=1, answer=null], Answer [questionNo=2, answer=Carl Sagan], Answer [questionNo=3, answer=Star Wars]]]
