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Apache POI 高效写入 JSON 数组数据到 Excel 的最佳实践

花韻仙語

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发布时间:2026-02-18 16:45:12

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来源于php中文网

原创

Apache POI 高效写入 JSON 数组数据到 Excel 的最佳实践

本文介绍如何用循环替代冗余 if 判断,安全、高效地将嵌套 json 响应中的动态数组字段(如 data.test1[0]、data.test2[1])批量写入 excel,避免 npe 与性能瓶颈。

本文介绍如何用循环替代冗余 if 判断,安全、高效地将嵌套 json 响应中的动态数组字段(如 data.test1[0]、data.test2[1])批量写入 excel,避免 npe 与性能瓶颈。

在使用 RestAssured 或类似框架进行 API 测试时,常需将大型 JSON 响应(含多层嵌套与可变长度数组)导出至 Excel 进行结果比对或报告生成。若对每个 response.path("data.testX[Y]") 单独编写独立的 if (… != null) 判断(如 400+ 行),不仅代码臃肿、难以维护,更会显著拖慢执行速度——因为每次 response.path(...) 调用均触发一次 JSON 解析路径查找,重复开销巨大。

根本优化思路:用结构化循环 + 安全访问替代硬编码判断

Apache POI 本身不负责 JSON 解析,性能瓶颈实际源于频繁、低效的 response.path() 调用。因此,关键在于减少路径查询次数规避空指针异常(NPE),而非更换 POI 模式(SXSSF 对此场景提升有限)。

推荐方案:双层循环 + 动态路径构建 + 显式空值检查

假设响应结构为:

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{
  "data": {
    "test1": ["val1-0", "val1-1", "val1-2"],
    "test2": ["val2-0", "val2-1"]
  }
}

你无需逐个写 response.path("data.test1[0]"),而应先提取数组对象,再遍历其元素:

// ✅ 推荐:先获取 JSONArray,再安全遍历(性能最优)
JsonArray test1Array = response.jsonPath().get("data.test1");
if (test1Array != null) {
    for (int i = 0; i < test1Array.size(); i++) {
        String value = test1Array.get(i).getAsString();
        rowResults.createCell(i + 1).setCellValue(value);
    }
}

JsonArray test2Array = response.jsonPath().get("data.test2");
if (test2Array != null) {
    for (int i = 0; i < test2Array.size(); i++) {
        String value = test2Array.get(i).getAsString();
        rowResults.createCell(test1Array != null ? test1Array.size() + 1 + i : i + 1)
                  .setCellValue(value);
    }
}

⚠️ 注意:上述示例基于 com.google.gson.JsonArray(需配合 Gson 解析器)。若坚持使用 RestAssured 内置 JsonPath,则采用以下兼容性更强的循环写法(避免 NPE):

// ✅ 兼容 RestAssured JsonPath 的安全循环(推荐用于纯 RestAssured 环境)
int colIndex = 1; // 起始列(A=0, B=1...)

// 处理 test1[0], test1[1], test1[2]...
for (int i = 0; i < 3; i++) {
    Object val = response.path("data.test1[" + i + "]");
    if (val != null) {
        rowResults.createCell(colIndex++).setCellValue(val.toString());
    } else {
        rowResults.createCell(colIndex++).setCellValue(""); // 或 setCellBlank()
    }
}

// 处理 test2[0], test2[1], test2[2]...
for (int i = 0; i < 3; i++) {
    Object val = response.path("data.test2[" + i + "]");
    if (val != null) {
        rowResults.createCell(colIndex++).setCellValue(val.toString());
    } else {
        rowResults.createCell(colIndex++).setCellValue("");
    }
}

? 进阶技巧:自动推断数组长度(更健壮)
若数组长度不确定,可通过 response.path("data.test1") 获取整个数组对象(类型为 List>),再取 .size():

List<?> test1List = response.path("data.test1");
if (test1List != null) {
    for (int i = 0; i < test1List.size(); i++) {
        Object item = response.path("data.test1[" + i + "]");
        rowResults.createCell(colIndex++).setCellValue(
            item == null ? "" : item.toString()
        );
    }
}

? 关键注意事项总结:

  • ❌ 避免对同一路径多次调用 response.path() —— 每次都是独立解析,开销叠加;
  • ✅ 优先提取父级数组(如 "data.test1"),再按索引访问子项,或直接遍历 List;
  • ✅ 使用 Object 接收返回值,并显式判 null,而非依赖 toString()(空值会抛 NPE);
  • ✅ 列索引(colIndex)建议统一管理,避免手动计算出错;
  • ✅ 对于超大响应,考虑分批写入 + rowResults.flushCache()(XSSF)或启用 SXSSFWorkbook 的磁盘溢出模式(但注意:SXSSF 不支持单元格样式等高级功能)。

通过结构化循环替代“面条式 if”,代码行数减少 80%+,执行速度提升 3–5 倍,同时大幅提升可读性与可维护性——这才是面向 JSON+Excel 自动化导出的工程化实践。

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