EPPlusを使用してExcelの行を解析して型に戻す方法
EPPlusには便利なLoadFromCollection<T>メソッドを使用して、自分のタイプのデータをワークシートに取り込みます。
たとえば、クラスがある場合：
public class Customer
{
public int Id { get; set; }
public string Firstname { get; set; }
public string Surname { get; set; }
public DateTime Birthdate { get; set; }
}
次に、次のコード：
var package = new ExcelPackage();
var sheet = package.Workbook.Worksheets.Add("Customers");
var customers = new List<Customer>{
new Customer{
Id = 1,
Firstname = "John",
Surname = "Doe",
Birthdate = new DateTime(2000, 1, 1)
},
new Customer{
Id = 2,
Firstname = "Mary",
Surname = "Moe",
Birthdate = new DateTime(2001, 2, 2)
}
};
sheet.Cells[1, 1].LoadFromCollection(customers);
package.Save();
...「Customers」というワークシートに2行追加します。
私の質問は、Excelから行を抽出して（たとえば、いくつかの変更が行われた後）タイプに戻す便利な対応物があるかどうかです。
何かのようなもの：
var package = new ExcelPackage(inputStream);
var customers = sheet.Dimension.SaveToCollection<Customer>() ??
私が持っています
...しかし、単純に行を私のタイプに解析する方法については何も見つかりませんでした。
上記に触発されて、私はわずかに異なるルートを取りました。
- 属性を作成し、各プロパティを列にマップしました。
- DTOタイプを使用して、各列の期待値を定義します
- 列を要求しないようにする
- EPPlusを使用して型を変換する
そうすることで、従来のモデル検証を使用し、列ヘッダーの変更を受け入れることができます
- 使用法：
using(FileStream fileStream = new FileStream(_fileName, FileMode.Open)){
ExcelPackage Excel = new ExcelPackage(fileStream);
var workSheet = Excel.Workbook.Worksheets[RESOURCES_WORKSHEET];
IEnumerable<ExcelResourceDto> newcollection = workSheet.ConvertSheetToObjects<ExcelResourceDto>();
newcollection.ToList().ForEach(x => Console.WriteLine(x.Title));
}
ExcelにマップするDto
public class ExcelResourceDto
{
[Column(1)]
[Required]
public string Title { get; set; }
[Column(2)]
[Required]
public string SearchTags { get; set; }
}
これは属性の定義です
[AttributeUsage(AttributeTargets.All)]
public class Column : System.Attribute
{
public int ColumnIndex { get; set; }
public Column(int column)
{
ColumnIndex = column;
}
}
DTOへの行のマッピングを処理する拡張クラス
public static class EPPLusExtensions
{
public static IEnumerable<T> ConvertSheetToObjects<T>(this ExcelWorksheet worksheet) where T : new()
{
Func<CustomAttributeData, bool> columnOnly = y => y.AttributeType == typeof(Column);
var columns = typeof(T)
.GetProperties()
.Where(x => x.CustomAttributes.Any(columnOnly))
.Select(p => new
{
Property = p,
Column = p.GetCustomAttributes<Column>().First().ColumnIndex //safe because if where above
}).ToList();
var rows= worksheet.Cells
.Select(cell => cell.Start.Row)
.Distinct()
.OrderBy(x=>x);
//Create the collection container
var collection = rows.Skip(1)
.Select(row =>
{
var tnew = new T();
columns.ForEach(col =>
{
//This is the real wrinkle to using reflection - Excel stores all numbers as double including int
var val = worksheet.Cells[row, col.Column];
//If it is numeric it is a double since that is how Excel stores all numbers
if (val.Value == null)
{
col.Property.SetValue(tnew, null);
return;
}
if (col.Property.PropertyType == typeof(Int32))
{
col.Property.SetValue(tnew, val.GetValue<int>());
return;
}
if (col.Property.PropertyType == typeof(double))
{
col.Property.SetValue(tnew, val.GetValue<double>());
return;
}
if (col.Property.PropertyType == typeof(DateTime))
{
col.Property.SetValue(tnew, val.GetValue<DateTime>());
return;
}
//Its a string
col.Property.SetValue(tnew, val.GetValue<string>());
});
return tnew;
});
//Send it back
return collection;
}
}
残念ながらEPPlusにネイティブなそのようなメソッドはありません。本当にジェネリックにしたい場合はリフレクションを使用する必要があるため、クラックするのは難しいナットです。また、Excelはすべての数値と日付を2倍として保存するため、多くのボックス化解除と型チェックに対処する必要があります。
これは私が取り組んできたものです。 Genericsを介してそれを行う拡張メソッド。機能しますが、限られたテストの下でのみですので、自分で確認してください。私はそれが（まだ）最も最適化されていることを保証することはできませんが、彼の点ではかなりまともです。次のように使用します。
IEnumerable<TestObject> newcollection = worksheet.ConvertSheetToObjects<TestObject>();
拡張子：
public static IEnumerable<T> ConvertSheetToObjects<T>(this ExcelWorksheet worksheet) where T:new()
{
//DateTime Conversion
var convertDateTime = new Func<double, DateTime>(excelDate =>
{
if (excelDate < 1)
throw new ArgumentException("Excel dates cannot be smaller than 0.");
var dateOfReference = new DateTime(1900, 1, 1);
if (excelDate > 60d)
excelDate = excelDate - 2;
else
excelDate = excelDate - 1;
return dateOfReference.AddDays(excelDate);
});
//Get the properties of T
var tprops = (new T())
.GetType()
.GetProperties()
.ToList();
//Cells only contains references to cells with actual data
var groups = worksheet.Cells
.GroupBy(cell => cell.Start.Row)
.ToList();
//Assume the second row represents column data types (big assumption!)
var types = groups
.Skip(1)
.First()
.Select(rcell => rcell.Value.GetType())
.ToList();
//Assume first row has the column names
var colnames = groups
.First()
.Select((hcell, idx) => new { Name = hcell.Value.ToString(), index = idx })
.Where(o => tprops.Select(p => p.Name).Contains(o.Name))
.ToList();
//Everything after the header is data
var rowvalues = groups
.Skip(1) //Exclude header
.Select(cg => cg.Select(c => c.Value).ToList());
//Create the collection container
var collection = rowvalues
.Select(row =>
{
var tnew = new T();
colnames.ForEach(colname =>
{
//This is the real wrinkle to using reflection - Excel stores all numbers as double including int
var val = row[colname.index];
var type = types[colname.index];
var prop = tprops.First(p => p.Name == colname.Name);
//If it is numeric it is a double since that is how Excel stores all numbers
if (type == typeof (double))
{
//Unbox it
var unboxedVal = (double) val;
//FAR FROM A COMPLETE LIST!!!
if (prop.PropertyType == typeof (Int32))
prop.SetValue(tnew, (int) unboxedVal);
else if (prop.PropertyType == typeof (double))
prop.SetValue(tnew, unboxedVal);
else if (prop.PropertyType == typeof (DateTime))
prop.SetValue(tnew, convertDateTime(unboxedVal));
else
throw new NotImplementedException(String.Format("Type '{0}' not implemented yet!", prop.PropertyType.Name));
}
else
{
//Its a string
prop.SetValue(tnew, val);
}
});
return tnew;
});
//Send it back
return collection;
}
完全な例：
[TestMethod]
public void Read_To_Collection_Test()
{
//A collection to Test
var objectcollection = new List<TestObject>();
for (var i = 0; i < 10; i++)
objectcollection.Add(new TestObject {Col1 = i, Col2 = i*10, Col3 = Path.GetRandomFileName(), Col4 = DateTime.Now.AddDays(i)});
//Create a test file to convert back
byte[] bytes;
using (var pck = new ExcelPackage())
{
//Load the random data
var workbook = pck.Workbook;
var worksheet = workbook.Worksheets.Add("data");
worksheet.Cells.LoadFromCollection(objectcollection, true);
bytes = pck.GetAsByteArray();
}
//*********************************
//Convert from Excel to a collection
using (var pck = new ExcelPackage(new MemoryStream(bytes)))
{
var workbook = pck.Workbook;
var worksheet = workbook.Worksheets["data"];
var newcollection = worksheet.ConvertSheetToObjects<TestObject>();
newcollection.ToList().ForEach(to => Console.WriteLine("{{ Col1:{0}, Col2: {1}, Col3: \"{2}\", Col4: {3} }}", to.Col1, to.Col2, to.Col3, to.Col4.ToShortDateString()));
}
}
//test object class
public class TestObject
{
public int Col1 { get; set; }
public int Col2 { get; set; }
public string Col3 { get; set; }
public DateTime Col4 { get; set; }
}
コンソール出力：
{ Col1:0, Col2: 0, Col3: "wrulvxbx.wdv", Col4: 10/30/2015 }
{ Col1:1, Col2: 10, Col3: "wflh34yu.0pu", Col4: 10/31/2015 }
{ Col1:2, Col2: 20, Col3: "ps0f1jg0.121", Col4: 11/1/2015 }
{ Col1:3, Col2: 30, Col3: "skoc2gx1.2xs", Col4: 11/2/2015 }
{ Col1:4, Col2: 40, Col3: "urs3jnbb.ob1", Col4: 11/3/2015 }
{ Col1:5, Col2: 50, Col3: "m4l2fese.4yz", Col4: 11/4/2015 }
{ Col1:6, Col2: 60, Col3: "v3dselpn.rqq", Col4: 11/5/2015 }
{ Col1:7, Col2: 70, Col3: "v2ggbaar.r31", Col4: 11/6/2015 }
{ Col1:8, Col2: 80, Col3: "da4vd35p.msl", Col4: 11/7/2015 }
{ Col1:9, Col2: 90, Col3: "v5dtpuad.2ao", Col4: 11/8/2015 }