当Excel遇上NumberFormatException

原创

疯狂的KK

发布于 2025-01-15 15:17:07

9010

在Java开发的江湖中，NumberFormatException犹如一只潜伏的怪兽，让无数开发者头疼不已。而当它与Excel导入功能相遇时，更是引发了一系列让人哭笑不得却又不得不正视的问题。今天，就让我们深入剖析这个让人又爱又恨的异常，探寻其背后的原因，掌握定位问题的技巧，以及在Excel导入场景下如何巧妙规避，还有那些能助你一臂之力的技术设计妙招。如果你对这些内容感兴趣，别忘了点赞、评论，让我们一起交流探讨，共同进步！

一、`NumberFormatException`的前世今生

在Java的世界里，数据类型转换是一项再平常不过的操作。我们经常需要将字符串转换为各种数值类型，比如整数、浮点数等。然而，当字符串不符合预期的数值格式时，NumberFormatException就会不请自来。它的全名是java.lang.NumberFormatException，属于运行时异常，意味着一旦触发，程序就会在运行过程中戛然而止，除非你提前做好了妥善的异常处理。

这个异常的错误信息通常会非常明确地指出问题所在，比如“Character 商 is neither a decimal digit number, decimal point, nor "e" notation exponential mark.”，翻译过来就是“字符‘商’既不是十进制数字，也不是小数点，也不是'e'表示法的指数标记”。这就好比你在超市购物，结账时收银员要求你支付“一筐苹果”元，这显然让人一头雾水，无法进行正常的交易。

二、引发异常的原因剖析

在Java开发项目中，出现上述NumberFormatException的原因多种多样，但在Excel导入场景下，主要有以下几种常见情况：

（一）数据录入错误

当用户在Excel表格中手动输入数据时，可能会因为疏忽大意，将非数字字符误输入到本应填写数字的单元格中。比如，原本应该输入销售额的单元格，用户却写上了“商议中”这样的文字。当我们的Java程序尝试将这个字符串转换为数字时，自然就会引发异常。

（二）数据格式混乱

Excel表格中的数据格式有时会比较复杂。比如，有些单元格可能被设置成了文本格式，即使里面填写的是数字，也会被Excel当作普通文本处理。当这些数据被导入到Java程序中，进行数字转换时，就会出现问题。又或者，数据中包含了隐藏的特殊字符，如空格、换行符等，这些字符在Excel中可能不太显眼，但在Java的字符串转换过程中却会成为“拦路虎”。

（三）数据导入逻辑缺陷

在编写Excel导入功能的代码时，如果逻辑不够严谨，也可能导致NumberFormatException。例如，没有对导入的数据进行充分的校验和清洗，就贸然进行类型转换。或者在处理数据时，没有考虑到数据为空或数据格式不一致的情况，从而引发了异常。

三、定位问题的技巧

当NumberFormatException出现时，我们需要迅速定位问题所在，以便及时修复。以下是一些实用的定位技巧：

（一）查看异常堆栈信息

异常发生时，Java虚拟机会抛出详细的堆栈信息。这些信息就像是一张藏宝图，指引我们找到问题的源头。在堆栈信息中，会明确指出是哪一行代码引发了异常。例如：

java复制

java.lang.NumberFormatException: Character 商 is neither a decimal digit number, decimal point, nor "e" notation exponential mark.
    at java.lang.NumberFormatException.forInputString(NumberFormatException.java:65)
    at java.lang.Integer.parseInt(Integer.java:592)
    at java.lang.Integer.valueOf(Integer.java:785)
    at com.example.ExcelImportService.importData(ExcelImportService.java:42)
    at com.example.ExcelImportController.importExcel(ExcelImportController.java:30)
    at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
    at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)
    at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
    at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498)
    at org.springframework.web.method.support.InvocableHandlerMethod.doInvoke(InvocableHandlerMethod.java:205)
    at org.springframework.web.method.support.InvocableHandlerMethod.invokeForRequest(InvocableHandlerMethod.java:133)
    at org.springframework.web.servlet.mvc.method.annotation.ServletInvocableHandlerMethod.invokeAndHandle(ServletInvocableHandlerMethod.java:116)
    at org.springframework.web.servlet.mvc.method.annotation.RequestMappingHandlerAdapter.invokeHandlerMethod(RequestMappingHandlerAdapter.java:827)
    at org.springframework.web.servlet.mvc.method.annotation.RequestMappingHandlerAdapter.handleInternal(RequestMappingHandlerAdapter.java:738)
    at org.springframework.web.servlet.mvc.method.AbstractHandlerMethodAdapter.handle(AbstractHandlerMethodAdapter.java:85)
    at org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet.doDispatch(DispatcherServlet.java:963)
    at org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet.doService(DispatcherServlet.java:897)
    at org.springframework.web.servlet.FrameworkServlet.processRequest(FrameworkServlet.java:970)
    at org.springframework.web.servlet.FrameworkServlet.doPost(FrameworkServlet.java:872)
    at javax.servlet.http.HttpServlet.service(HttpServlet.java:661)
    at org.springframework.web.servlet.FrameworkServlet.service(FrameworkServlet.java:846)
    at javax.servlet.http.HttpServlet.service(HttpServlet.java:742)
    at org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.java:231)
    at org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:166)
    at org.apache.tomcat.websocket.server.WsFilter.doFilter(WsFilter.java:52)
    at org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.java:193)
    at org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:166)
    at org.springframework.web.filter.RequestContextFilter.doFilterInternal(RequestContextFilter.java:99)
    at org.springframework.web.filter.OncePerRequestFilter.doFilter(OncePerRequestFilter.java:107)
    at org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.java:193)
    at org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:166)
    at org.springframework.web.filter.HttpPutFormContentFilter.doFilterInternal(HttpPutFormContentFilter.java:105)
    at org.springframework.web.filter.OncePerRequestFilter.doFilter(OncePerRequestFilter.java:107)
    at org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.java:193)
    at org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:166)
    at org.springframework.web.filter.HiddenHttpMethodFilter.doFilterInternal(HiddenHttpMethodFilter.java:77)
    at org.springframework.web.filter.OncePerRequestFilter.doFilter(OncePerRequestFilter.java:107)
    at org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.java:193)
    at org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:166)
    at org.springframework.web.filter.CharacterEncodingFilter.doFilterInternal(CharacterEncodingFilter.java:197)
    at org.springframework.web.filter.OncePerRequestFilter.doFilter(OncePerRequestFilter.java:107)
    at org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.internalDoFilter(ApplicationFilterChain.java:193)
    at org.apache.catalina.core.ApplicationFilterChain.doFilter(ApplicationFilterChain.java:166)
    at org.apache.catalina.core.StandardWrapperValve.invoke(StandardWrapperValve.java:198)
    at org.apache.catalina.core.StandardContextValve.invoke(StandardContextValve.java:96)
    at org.apache.catalina.authenticator.AuthenticatorBase.invoke(AuthenticatorBase.java:478)
    at org.apache.catalina.core.StandardHostValve.invoke(StandardHostValve.java:140)
    at org.apache.catalina.valves.ErrorReportValve.invoke(ErrorReportValve.java:80)
    at org.apache.catalina.core.StandardEngineValve.invoke(StandardEngineValve.java:87)
    at org.apache.catalina.connector.CoyoteAdapter.service(CoyoteAdapter.java:342)
    at org.apache.coyote.http11.Http11Processor.service(Http11Processor.java:799)
    at org.apache.coyote.AbstractProcessorLight.process(AbstractProcessorLight.java:66)
    at org.apache.coyote.AbstractProtocol$ConnectionHandler.process(AbstractProtocol.java:868)
    at org.apache.tomcat.util.net.NioEndpoint$SocketProcessor.doRun(NioEndpoint.java:1457)
    at org.apache.tomcat.util.net.SocketProcessorBase.run(SocketProcessorBase.java:49)
    at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149)
    at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624)
    at org.apache.tomcat.util.threads.TaskThread$WrappingRunnable.run(TaskThread.java:61)
    at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)

从这个堆栈信息中，我们可以看到是在com.example.ExcelImportService.importData(ExcelImportService.java:42)这一行代码引发了异常。这就为我们指明了大致的方向，接下来就可以重点查看这一行代码及其周边的逻辑。

（二）打印关键变量信息

在异常发生的代码附近，添加打印语句，输出关键变量的值。比如，在进行数字转换之前，打印出待转换的字符串。这样，当异常发生时，我们就可以通过查看打印的日志，了解到底是哪个字符串导致了转换失败。例如：

java复制

public void importData() {
    String data = getDataFromExcel(); // 从Excel获取数据
    System.out.println("待转换的字符串：" + data);
    int number = Integer.parseInt(data); // 尝试转换为整数
    // 其他逻辑...
}

当程序运行并抛出异常时，我们可以在日志中看到类似这样的输出：“待转换的字符串：商议中”，这就一目了然地告诉我们是这个字符串导致了问题。

（三）使用调试工具

借助专业的调试工具，如IntelliJ IDEA、Eclipse等，可以更高效地定位问题。在调试模式下，我们可以设置断点，在程序执行到关键代码时暂停，然后逐步单步执行，查看每个变量的值以及程序的执行流程。通过这种方式，我们可以清晰地看到在哪个环节、哪个变量上出现了问题，从而快速定位异常的根源。

四、Excel导入时的规避策略

在Excel导入功能中，为了避免NumberFormatException的发生，我们可以采取以下几种策略：

（一）数据校验

在将Excel数据导入到Java程序之前，进行严格的数据校验是至关重要的。我们需要明确每个字段的数据类型要求，然后对导入的数据进行逐一检查。

1. 校验数据类型

对于需要转换为数字的字段，我们可以先判断其是否为纯数字字符串。在Java中，可以使用正则表达式来进行校验。例如，要校验一个字符串是否为整数，可以使用以下代码：

java复制

public boolean isNumeric(String str) {
    return str.matches("-?\\d+(\\.\\d+)?"); // 匹配整数和浮点数
}

在导入数据时，对每个需要转换为数字的字段调用这个方法进行校验：

java复制

public void importData() {
    String data = getDataFromExcel(); // 从Excel获取数据
    if (!isNumeric(data)) {
        // 数据类型不正确，进行相应的处理，比如记录错误信息、提示用户等
        System.out.println("数据类型错误：" + data);
        return;
    }
    int number = Integer.parseInt(data); // 安全地转换为整数
    // 其他逻辑...
}

2. 校验数据范围

除了校验数据类型，还需要检查数据是否在合理的范围内。例如，对于年龄字段，我们知道年龄不可能是负数，也不可能超过某个合理的上限（比如150岁）。在进行数字转换之前，可以先对数据进行范围校验：

java复制

public void importData() {
    String data = getDataFromExcel(); // 从Excel获取数据
    if (!isNumeric(data)) {
        // 数据类型错误
        System.out.println("数据类型错误：" + data);
        return;
    }
    int age = Integer.parseInt(data);
    if (age < 0 || age > 150) {
        // 数据范围错误
        System.out.println("年龄范围错误：" + age);
        return;
    }
    // 数据校验通过，继续后续逻辑...
}

（二）数据清洗

在实际的Excel数据中，经常会存在一些“脏数据”，如多余的空格、换行符、特殊字符等。这些数据在进行数字转换时可能会引发问题。因此，在导入数据之前，我们需要对数据进行清洗，去除这些不必要的字符。

1. 去除空格和换行符

可以使用String类的trim()方法去除字符串两端的空格，再使用replaceAll()方法去除字符串中的换行符：

java复制

public void importData() {
    String data = getDataFromExcel(); // 从Excel获取数据
    data = data.trim().replaceAll("\\s+", ""); // 去除空格和换行符
    // 后续的数据校验和转换逻辑...
}

2. 处理特殊字符

如果数据中可能包含其他特殊字符，如逗号、句号等，可以根据实际情况进行处理。比如，有些Excel表格中的数字可能会用逗号作为千位分隔符，我们需要先将这些逗号去除：

java复制

public void importData() {
    String data = getDataFromExcel(); // 从Excel获取数据
    data = data.trim().replaceAll("\\s+", "").replaceAll(",", ""); // 去除空格、换行符和逗号
    // 后续的数据校验和转换逻辑...
}

（三）异常处理

即使经过了严格的数据校验和清洗，仍然有可能出现意外情况导致NumberFormatException。因此，在进行数字转换时，我们需要做好异常处理，捕获可能出现的异常，并进行合理的处理。

1. 使用try-catch块捕获异常

在进行数字转换的代码块中，使用try-catch语句捕获NumberFormatException，并在catch块中进行相应的处理：

java复制

public void importData() {
    String data = getDataFromExcel(); // 从Excel获取数据
    data = data.trim().replaceAll("\\s+", "").replaceAll(",", ""); // 数据清洗
    try {
        int number = Integer.parseInt(data); // 尝试转换为整数
        // 转换成功，继续后续逻辑...
    } catch (NumberFormatException e) {
        // 转换失败，记录错误信息、提示用户等
        System.out.println("数据转换错误：" + data);
        // 可以根据实际情况决定是否继续处理其他数据或终止导入
    }
}

2. 提供友好的错误提示

当捕获到异常时，向用户提供清晰、友好的错误提示是非常重要的。这可以帮助用户了解问题所在，及时修正数据。例如，可以在用户界面上弹出一个错误提示框，显示具体的错误信息和出错的数据行号：

java复制

public void importData() {
    String data = getDataFromExcel(); // 从Excel获取数据
    data = data.trim().replaceAll("\\s+", "").replaceAll(",", ""); // 数据清洗
    try {
        int number = Integer.parseInt(data); // 尝试转换为整数
        // 转换成功，继续后续逻辑...
    } catch (NumberFormatException e) {
        // 转换失败，提供友好的错误提示
        JOptionPane.showMessageDialog(null, "第" + getRowNumber() + "行数据转换错误，错误数据：" + data, "导入错误", JOptionPane.ERROR_MESSAGE);
        // 可以根据实际情况决定是否继续处理其他数据或终止导入
    }
}

五、相关注意事项

在处理Excel导入和数字转换的过程中，还有一些需要注意的事项，以确保数据的准确性和程序的稳定性：

（一）明确数据规范

在项目开始阶段，就需要与数据提供方（如业务部门、用户等）充分沟通，明确每个字段的数据规范，包括数据类型、数据范围、是否允许为空等。将这些规范详细记录下来，并在数据导入时严格遵循。这有助于减少因数据不规范而导致的NumberFormatException等问题。

（二）考虑数据的国际化

如果项目涉及到国际化，需要考虑到不同国家和地区对数字格式的差异。例如，在一些国家，小数点可能用逗号表示，而千位分隔符用点表示。在进行数据转换时，需要根据具体的国际化需求进行相应的处理。

（三）优化Excel模板

为了减少数据录入错误，可以提供一个规范的Excel模板给用户。在模板中，可以预先设置好每个字段的数据类型、数据格式、数据验证规则等。这样，用户在录入数据时就能得到及时的提示和约束，降低数据错误的概率。

（四）进行充分的测试

在开发完Excel导入功能后，一定要进行充分的测试。测试用例应该覆盖各种可能的情况，包括正常数据、边界数据、异常数据等。可以使用单元测试、集成测试、用户验收测试等多种测试手段，确保导入功能的稳定性和可靠性。

六、技术设计避免`NumberFormatException`

除了上述的校验、清洗、异常处理等方法，我们还可以从技术设计的角度出发，采用一些更先进的技术手段来避免NumberFormatException的发生。

（一）使用Apache POI进行Excel处理

Apache POI是一个开源的Java库，专门用于读取和写入Excel文件。它提供了丰富的API，可以让我们更方便地操作Excel数据。在使用Apache POI时，我们可以利用其内置的数据类型判断功能，来避免直接对字符串进行数字转换。

例如，当我们读取Excel单元格的数据时，可以先判断单元格的数据类型，如果是数字类型，就可以直接获取其数值，而无需进行字符串转换：

java复制

import org.apache.poi.ss.usermodel.Cell;
import org.apache.poi.ss.usermodel.Row;
import org.apache.poi.ss.usermodel.Sheet;
import org.apache.poi.ss.usermodel.Workbook;
import org.apache.poi.ss.usermodel.WorkbookFactory;

public void importDataFromExcel(String filePath) {
    try (Workbook workbook = WorkbookFactory.create(new File(filePath))) {
        Sheet sheet = workbook.getSheetAt(0); // 获取第一个工作表
        for (Row row : sheet) {
            Cell cell = row.getCell(0); // 获取第一列的单元格
            if (cell.getCellType() == CellType.NUMERIC) {
                double number = cell.getNumericCellValue(); // 直接获取数值
                // 后续逻辑...
            } else {
                // 单元格不是数字类型，进行相应的处理
            }
        }
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

通过这种方式，我们可以有效避免因数据类型不匹配而导致的NumberFormatException。

（二）采用数据转换框架

在一些大型项目中，可能会涉及到复杂的数据转换逻辑。这时，可以考虑使用专门的数据转换框架，如Apache Commons BeanUtils、Dozer等。这些框架提供了灵活的数据转换功能，可以自动处理不同类型之间的转换，并且支持自定义转换规则。

例如，使用Apache Commons BeanUtils进行数据转换时，可以这样操作：

java复制

import org.apache.commons.beanutils.BeanUtils;

public class DataConverter {
    public static void main(String[] args) {
        try {
            String data = "123"; // 假设这是从Excel获取的字符串数据
            MyBean bean = new MyBean();
            BeanUtils.setProperty(bean, "number", data); // 自动进行类型转换
            System.out.println(bean.getNumber()); // 输出转换后的整数
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

class MyBean {
    private int number;

    public int getNumber() {
        return number;
    }

    public void setNumber(int number) {
        this.number = number;
    }
}

在这个例子中，BeanUtils.setProperty()方法会根据属性的类型自动进行数据转换。如果转换失败，会抛出异常，我们可以在捕获异常后进行相应的处理。

（三）引入数据质量管理工具

对于一些对数据质量要求较高的项目，可以引入专业的数据质量管理工具，如Informatica Data Quality、Talend Data Quality等。这些工具可以对数据进行全方位的质量检查和清洗，包括数据的准确性、完整性、一致性等方面。

在Excel导入过程中，可以先使用数据质量管理工具对数据进行预处理，将不符合要求的数据进行修正或标记，然后再将清洗后的数据导入到Java程序中。这样可以大大降低数据错误的概率，提高数据导入的成功率。

七、总结

NumberFormatException在Java开发项目中，尤其是在Excel导入场景下，是一个比较常见且让人头疼的问题。通过深入分析其产生的原因，我们可以采取一系列有效的措施来定位问题、规避风险。从数据校验、清洗到异常处理，再到采用先进的技术手段，如Apache POI、数据转换框架、数据质量管理工具等，我们可以全方位地保障数据导入的顺利进行。

如果你在实际开发过程中也遇到了类似的问题，不妨参考本文介绍的方法和技巧，相信能够帮助你快速找到解决方案。当然，如果你有更好的经验或见解，也欢迎在评论区留言分享，让我们共同探讨，让Java开发之路更加顺畅！别忘了点赞哦，你的支持是我继续创作的动力！

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