看完本文，你一定会有所收获

一、介绍

在上篇文章中，我们简单的介绍了 excel 导入导出技术实践方案，就目前而已，使用最多的开源框架主要有以下三类，分别是：

apache poi：poi是使用最广的一种导入导出框架，但是缺点也很明显，导出大数据量的时候，容易oomeasypoi：easypoi 的底层也是基于 apache poi 进行深度开发的，它主要的特点就是将更多重复的工作，全部简单化，避免编写重复的代码，最显著的特点就是导出的支持非常丰富easyexcel：easyexcel 是阿里巴巴开源的一款 excel 解析工具，底层逻辑也是基于 apache poi 进行二次开发的，目前的应用也非常广

总的来说，easypoi 和 easyexcel 都是基于apache poi进行二次开发的。

不同点在于：

1、easypoi 在读写数据的时候，优先是先将数据写入内存，因此读写性能非常高，这种操作平时使用的时候不会出现什么问题，但是当数据量很大的时候，会出现 oom，当然它也提供了 sax 模式一行一行解析，需要自己根据当前场景来实现。

2、easyexcel 默认基于 sax 模式一行一行解析，明显降低了内存，不会出现 oom 情况，程序有过高并发场景的验证，因此整体运行比较稳定，相对于 easypoi 来说，读写性能稍慢！

3、easypoi 的 api 非常丰富，easyexcel 功能的支持，比较简单。

就小编的实际使用情况来看，easypoi 相比 easyexcel 而言，有很多的优点，尤其是他的 api 非常丰富，但是在实际使用过程中，发现在导入几千条数据的时候，有时容易发生异常，尤其是当老板使用的时候，突然蹦出这么一个异常，这个时候是没办法容忍的。

但是当改用成 easyexcel 的时候，不会出现这个问题，因此如果你经常要导入的数据量非常大，那么我推荐你使用 easyexcel。

今天，我们就以 easyexcel 框架为例，结合实际开发案例，给大家详细介绍一下 easyexcel 的使用，再下篇文章中，我们再来介绍 easypoi，可能也有理解不到位的地方，欢迎网友们批评指出！

二、程序实例2.1、添加依赖包

<dependency>    <groupId>com.alibaba</groupId>    <artifactId>easyexcel</artifactId>    <version>2.2.6</version></dependency>

easyexcel 的导出支持两种方式，一种是通过实体类注解方式来生成文件，另一种是通过动态参数化生成文件。

2.2.1、实体类注解方式生成文件

实体类注解方式生成文件，操作非常简单，只需要在对应的属性字段上添加@ExcelProperty注解，然后填写列名，配置就完成了，示例代码如下：

public class UserEntity {    @ExcelProperty(value = "姓名")    private String name;    @ExcelProperty(value = "年龄")    private int age;    @DateTimeFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")    @ExcelProperty(value = "操作时间")    private Date time;  //set、get...}

public static void main(String[] args) throws FileNotFoundException {    List<UserEntity> dataList = new ArrayList<>();    for (int i = 0; i < 10; i++) {        UserEntity userEntity = new UserEntity();        userEntity.setName("张三" + i);        userEntity.setAge(20 + i);        userEntity.setTime(new Date(System.currentTimeMillis() + i));        dataList.add(userEntity);    } //定义文件输出位置    FileOutputStream outputStream = new FileOutputStream(new File("/Users/panzhi/Documents/easyexcel-export-user1.xlsx"));    EasyExcel.write(outputStream, UserEntity.class).sheet("用户信息").doWrite(dataList);}

运行程序，打开文件内容结果！

2.2.2、动态参数化生成文件

动态参数化生成文件，这种方式小编使用的比较多，基于它，我们可以封装一个公共的导出工具类，在后面会单独介绍给大家，示例代码如下：

public static void main(String[] args) throws FileNotFoundException {    //定义表头    List<List<String>> headList = new ArrayList<>();    headList.add(Lists.newArrayList("姓名"));    headList.add(Lists.newArrayList("年龄"));    headList.add(Lists.newArrayList("操作时间"));    //定义数据体    List<List<Object>> dataList = new ArrayList<>();    for (int i = 0; i < 10; i++) {        List<Object> data = new ArrayList<>();        data.add("张三" + i);        data.add(20 + i);        data.add(new Date(System.currentTimeMillis() + i));        dataList.add(data);    }    //定义文件输出位置    FileOutputStream outputStream = new FileOutputStream(new File("/Users/panzhi/Documents/easyexcel-export-user2.xlsx"));    EasyExcel.write(outputStream).head(headList).sheet("用户信息").doWrite(dataList);}

运行程序，打开文件内容，结果与上面一致！

2.2.3、复杂表头的生成

很多时候我们需要导出的文件，表头比较复杂，例如，我们想导出如下图这样一个复杂表头，应该如何实现呢？

如果你是使用在实体类上添加注解方式生成文件，那么可以通过如下方式来实现：

public class UserEntity {    @ExcelProperty(value = "班级")    private String className;    @ExcelProperty({"学生信息", "姓名"})    private String name;    @ExcelProperty({"学生信息", "年龄"})    private int age;    @DateTimeFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")    @ExcelProperty({"学生信息", "入学时间"})    private Date time;  //set、get...}

其中{"学生信息", "姓名"}这种表达式，表示在当前列，插入多行数据，第一行插入的是学生信息名称，第二行，插入的是姓名名称，因此形成多级表头！

如果你是使用的动态参数化生成文件，操作也同样类似，示例代码如下：

public static void main(String[] args) throws FileNotFoundException {    //定义多级表头    List<List<String>> headList = new ArrayList<>();    headList.add(Lists.newArrayList("班级"));    headList.add(Lists.newArrayList("学生信息", "姓名"));    headList.add(Lists.newArrayList("学生信息","年龄"));    headList.add(Lists.newArrayList("学生信息","入学时间"));    //定义数据体    List<List<Object>> dataList = new ArrayList<>();    for (int i = 0; i < 10; i++) {        List<Object> data = new ArrayList<>();        data.add("一年级～1班");        data.add("张三" + i);        data.add(20 + i);        data.add(new Date(System.currentTimeMillis() + i));        dataList.add(data);    }    //定义文件输出位置    FileOutputStream outputStream = new FileOutputStream(new File("/Users/panzhi/Documents/easyexcel-export-user3.xlsx"));    EasyExcel.write(outputStream).head(headList).sheet("用户信息").doWrite(dataList);}

其中Lists.newArrayList("学生信息", "姓名")表达的意思跟上面一样，在当前列下插入多行，类似于：

List<String> list = new ArrayList<>();list.add("学生信息");list.add("姓名");

Lists.newArrayList编程来自于guava工具包！

2.2.4、自定义样式

在实际使用过程中，我们可能还需要针对文件做一下样式自定义，例如你想把表头设置为红色，内容设置为绿色，列宽、行宽都加大，应该如何实现呢？

操作也很简单，编写一个自定义样式类，然后在写入的时候注入进去。

/** * 自定义样式 * @return */private static HorizontalCellStyleStrategy customerStyle(){    // 头的策略    WriteCellStyle headWriteCellStyle = new WriteCellStyle();    // 背景设置为红色    headWriteCellStyle.setFillForegroundColor(IndexedColors.RED.getIndex());    WriteFont headWriteFont = new WriteFont();    headWriteFont.setFontHeightInPoints((short)20);    headWriteCellStyle.setWriteFont(headWriteFont);    // 内容的策略    WriteCellStyle contentWriteCellStyle = new WriteCellStyle();    // 这里需要指定 FillPatternType 为FillPatternType.SOLID_FOREGROUND 不然无法显示背景颜色.头默认了 FillPatternType所以可以不指定    contentWriteCellStyle.setFillPatternType(FillPatternType.SOLID_FOREGROUND);    // 背景绿色    contentWriteCellStyle.setFillForegroundColor(IndexedColors.GREEN.getIndex());    WriteFont contentWriteFont = new WriteFont();    // 字体大小    contentWriteFont.setFontHeightInPoints((short)20);    contentWriteCellStyle.setWriteFont(contentWriteFont);    // 这个策略是 头是头的样式 内容是内容的样式 其他的策略可以自己实现    HorizontalCellStyleStrategy horizontalCellStyleStrategy =            new HorizontalCellStyleStrategy(headWriteCellStyle, contentWriteCellStyle);    return horizontalCellStyleStrategy;}

在写入的时候，将其注入，例如下面的动态导出：

//通过registerWriteHandler方法，将自定义的样式类注入进去EasyExcel.write(outputStream).registerWriteHandler(customerStyle()).head(headList).sheet("用户信息").doWrite(dataList);

easyexcel 的导入同样也支持两种方式，和上面一样，一种是通过实体类注解方式来读取文件，另一种是通过动态监听器读取文件。

2.3.1、实体类注解方式来读取文件

实体类注解方式来读取文件时，要读取的 excel 表头需要与实体类一一对应，以下面的 excel 文件为例！

通过注解方式来读取，既可以指定列的下表，也可以通过列名来映射，但是两者只能取一个。

/** * 读取实体类 */public class UserReadEntity {    @ExcelProperty(value = "姓名")    private String name;    /**     * 强制读取第三个 这里不建议 index 和 name 同时用，要么一个对象只用index，要么一个对象只用name去匹配     */    @ExcelProperty(index = 1)    private int age;    @DateTimeFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")    @ExcelProperty(value = "操作时间")    private Date time;    //set、get...}

public static void main(String[] args) throws FileNotFoundException { //同步读取文件内容    FileInputStream inputStream = new FileInputStream(new File("/Users/panzhi/Documents/easyexcel-user1.xls"));    List<UserReadEntity> list = EasyExcel.read(inputStream).head(UserReadEntity.class).sheet().doReadSync();    System.out.println(JSONArray.toJSONString(list));}

运行程序，输出结果如下：

[{"age":20,"name":"张三0","time":1616920360000},{"age":21,"name":"张三1","time":1616920360000},{"age":22,"name":"张三2","time":1616920360000},{"age":23,"name":"张三3","time":1616920360000},{"age":24,"name":"张三4","time":1616920360000},{"age":25,"name":"张三5","time":1616920360000},{"age":26,"name":"张三6","time":1616920360000},{"age":27,"name":"张三7","time":1616920360000},{"age":28,"name":"张三8","time":1616920360000},{"age":29,"name":"张三9","time":1616920360000}]

动态监听器读取文件，与上面的方式有一个明显的区别是，我们需要重新写一个实现类，来监听 easyexcel 一行一行解析出来的数据，然后将数据封装出来，基于此，我们可以编写一套动态的导入工具类，详细工具类会下面介绍到，示例代码如下：

/** * 创建一个监听器，继承自AnalysisEventListener */public class UserDataListener extends AnalysisEventListener<Map<Integer, String>> {    private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(UserDataListener.class);    /**     * 表头数据     */    private List<Map<Integer, String>> headList = new ArrayList<>();    /**     * 数据体     */    private List<Map<Integer, String>> dataList = new ArrayList<>();    /**     * 这里会一行行的返回头     *     * @param headMap     * @param context     */    @Override    public void invokeHeadMap(Map<Integer, String> headMap, AnalysisContext context) {        LOGGER.info("解析到一条头数据:{}", JSON.toJSONString(headMap));        headList.add(headMap);    }    /**     * 这个每一条数据解析都会来调用     *     * @param data     *            one row value. Is is same as {@link AnalysisContext#readRowHolder()}     * @param context     */    @Override    public void invoke(Map<Integer, String> data, AnalysisContext context) {        LOGGER.info("解析到一条数据:{}", JSON.toJSONString(data));        dataList.add(data);    }    /**     * 所有数据解析完成了 都会来调用     *     * @param context     */    @Override    public void doAfterAllAnalysed(AnalysisContext context) {        LOGGER.info("所有数据解析完成！");    }    public List<Map<Integer, String>> getHeadList() {        return headList;    }    public List<Map<Integer, String>> getDataList() {        return dataList;    }}

public static void main(String[] args) throws FileNotFoundException {    FileInputStream inputStream = new FileInputStream(new File("/Users/panzhi/Documents/easyexcel-user1.xls"));    //初始化一个监听器    UserDataListener userDataListener = new UserDataListener();    //读取文件数据    EasyExcel.read(inputStream, userDataListener).sheet().doRead();    System.out.println("表头：" + JSONArray.toJSONString(userDataListener.getHeadList()));    System.out.println("数据体：" + JSONArray.toJSONString(userDataListener.getDataList()));}

运行程序，输出结果如下：

表头：[{0:"姓名",1:"年龄",2:"操作时间"}]数据体：[{0:"张三0",1:"20",2:"2021-03-28 16:32:40"},{0:"张三1",1:"21",2:"2021-03-28 16:32:40"},{0:"张三2",1:"22",2:"2021-03-28 16:32:40"},{0:"张三3",1:"23",2:"2021-03-28 16:32:40"},{0:"张三4",1:"24",2:"2021-03-28 16:32:40"},{0:"张三5",1:"25",2:"2021-03-28 16:32:40"},{0:"张三6",1:"26",2:"2021-03-28 16:32:40"},{0:"张三7",1:"27",2:"2021-03-28 16:32:40"},{0:"张三8",1:"28",2:"2021-03-28 16:32:40"},{0:"张三9",1:"29",2:"2021-03-28 16:32:40"}]

其中key表示列下表！

2.3.3、复杂表头读取

在实际的开发中，我们还会遇到复杂表头的数据读取，以如下表头为例，我们应该如何读取呢？

如果你是采用注解的方式导出的文件，同样也可以通过注解方式来读取，例如上文中，我们是使用如下实体类生成的文件，我们也可通过这个类读取文件！

public class UserEntity {    @ExcelProperty(value = "班级")    private String className;    @ExcelProperty({"学生信息", "姓名"})    private String name;    @ExcelProperty({"学生信息", "年龄"})    private int age;    @DateTimeFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")    @ExcelProperty({"学生信息", "入学时间"})    private Date time;  //set、get}

//读取文件List<UserEntity> list = EasyExcel.read(filePath).head(UserEntity.class).sheet().doReadSync();System.out.println(JSONArray.toJSONString(list));

读取结果如下：

[{"age":20,"className":"一年级～1班","name":"张三0","time":1618719961000},{"age":21,"className":"一年级～1班","name":"张三1","time":1618719961000},{"age":22,"className":"一年级～1班","name":"张三2","time":1618719961000},{"age":23,"className":"一年级～1班","name":"张三3","time":1618719961000},{"age":24,"className":"一年级～1班","name":"张三4","time":1618719961000},{"age":25,"className":"一年级～1班","name":"张三5","time":1618719961000},{"age":26,"className":"一年级～1班","name":"张三6","time":1618719961000},{"age":27,"className":"一年级～1班","name":"张三7","time":1618719961000},{"age":28,"className":"一年级～1班","name":"张三8","time":1618719961000},{"age":29,"className":"一年级～1班","name":"张三9","time":1618719961000}]

如果你是使用动态参数化来生成文件，那么这个时候可以采用动态监听器的方式来读取文件，在读取的时候需要指定数据所在行，示例代码如下：

public static void main(String[] args) throws FileNotFoundException {    FileInputStream inputStream = new FileInputStream(new File("/Users/panzhi/Documents/easyexcel-export-user4.xlsx"));    //初始化一个监听器    UserDataListener userDataListener = new UserDataListener();    //读取文件数据，指定数据所在行使用headRowNumber方法    EasyExcel.read(inputStream, userDataListener).sheet().headRowNumber(2).doRead();    System.out.println("表头：" + JSONArray.toJSONString(userDataListener.getHeadList()));    System.out.println("数据体：" + JSONArray.toJSONString(userDataListener.getDataList()));}

读取结果如下：

表头：[{0:"班级",1:"学生信息",2:"学生信息",3:"学生信息"},{0:"班级",1:"姓名",2:"年龄",3:"入学时间"}]数据体：[{0:"一年级～1班",1:"张三0",2:"20",3:"2021-04-18 12:26:01"},{0:"一年级～1班",1:"张三1",2:"21",3:"2021-04-18 12:26:01"},{0:"一年级～1班",1:"张三2",2:"22",3:"2021-04-18 12:26:01"},{0:"一年级～1班",1:"张三3",2:"23",3:"2021-04-18 12:26:01"},{0:"一年级～1班",1:"张三4",2:"24",3:"2021-04-18 12:26:01"},{0:"一年级～1班",1:"张三5",2:"25",3:"2021-04-18 12:26:01"},{0:"一年级～1班",1:"张三6",2:"26",3:"2021-04-18 12:26:01"},{0:"一年级～1班",1:"张三7",2:"27",3:"2021-04-18 12:26:01"},{0:"一年级～1班",1:"张三8",2:"28",3:"2021-04-18 12:26:01"},{0:"一年级～1班",1:"张三9",2:"29",3:"2021-04-18 12:26:01"}]

在实际使用开发中，我们不可能每来一个 excel 导入导出需求，就编写一个方法，而且很多业务需求都是动态导入导出，没办法基于实体类注解的方式来读取文件或者写入文件

因此，基于动态参数化生成文件和动态监听器读取文件方法，我们可以单独封装一套动态导出导出工具类，省的我们每次都需要重新编写大量重复工作，以下就是小编我在实际使用过程，封装出来的工具类，在此分享给大家！

动态导出工具类

public class DynamicEasyExcelExportUtils {    private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(DynamicEasyExcelExportUtils.class);    private static final String DEFAULT_SHEET_NAME = "sheet1";    /**     * 动态生成导出模版(单表头)     * @param headColumns 列名称     * @return            excel文件流     */    public static byte[] exportTemplateExcelFile(List<String> headColumns){        List<List<String>> excelHead = Lists.newArrayList();        headColumns.forEach(columnName -> { excelHead.add(Lists.newArrayList(columnName)); });        byte[] stream = createExcelFile(excelHead, new ArrayList<>());        return stream;    }    /**     * 动态生成模版(复杂表头)     * @param excelHead   列名称     * @return     */    public static byte[] exportTemplateExcelFileCustomHead(List<List<String>> excelHead){        byte[] stream = createExcelFile(excelHead, new ArrayList<>());        return stream;    }    /**     * 动态导出文件     * @param headColumnMap  有序列头部     * @param dataList       数据体     * @return     */    public static byte[] exportExcelFile(LinkedHashMap<String, String> headColumnMap, List<Map<String, Object>> dataList){        //获取列名称        List<List<String>> excelHead = new ArrayList<>();        if(MapUtils.isNotEmpty(headColumnMap)){            //key为匹配符，value为列名，如果多级列名用逗号隔开            headColumnMap.entrySet().forEach(entry -> {                excelHead.add(Lists.newArrayList(entry.getValue().split(",")));            });        }        List<List<Object>> excelRows = new ArrayList<>();        if(MapUtils.isNotEmpty(headColumnMap) && CollectionUtils.isNotEmpty(dataList)){            for (Map<String, Object> dataMap : dataList) {                List<Object> rows = new ArrayList<>();                headColumnMap.entrySet().forEach(headColumnEntry -> {                    if(dataMap.containsKey(headColumnEntry.getKey())){                        Object data = dataMap.get(headColumnEntry.getKey());                        rows.add(data);                    }                });                excelRows.add(rows);            }        }        byte[] stream = createExcelFile(excelHead, excelRows);        return stream;    }    /**     * 生成文件     * @param excelHead     * @param excelRows     * @return     */    private static byte[] createExcelFile(List<List<String>> excelHead, List<List<Object>> excelRows){        try {            if(CollectionUtils.isNotEmpty(excelHead)){                ByteArrayOutputStream outputStream = new ByteArrayOutputStream();                EasyExcel.write(outputStream).registerWriteHandler(new LongestMatchColumnWidthStyleStrategy())                        .head(excelHead)                        .sheet(DEFAULT_SHEET_NAME)                        .doWrite(excelRows);                return outputStream.toByteArray();            }        } catch (Exception e) {            log.error("动态生成excel文件失败，headColumns：" + JSONArray.toJSONString(excelHead) + "，excelRows：" + JSONArray.toJSONString(excelRows), e);        }        return null;    }    /**     * 导出文件测试     * @param args     * @throws IOException     */    public static void main(String[] args) throws IOException {        //导出包含数据内容的文件        LinkedHashMap<String, String> headColumnMap = Maps.newLinkedHashMap();        headColumnMap.put("className","班级");        headColumnMap.put("name","学生信息,姓名");        headColumnMap.put("sex","学生信息,性别");        List<Map<String, Object>> dataList = new ArrayList<>();        for (int i = 0; i < 5; i++) {            Map<String, Object> dataMap = Maps.newHashMap();            dataMap.put("className", "一年级");            dataMap.put("name", "张三" + i);            dataMap.put("sex", "男");            dataList.add(dataMap);        }        byte[] stream = exportExcelFile(headColumnMap, dataList);        FileOutputStream outputStream = new FileOutputStream(new File("/Users/panzhi/Documents/easyexcel-export-user5.xlsx"));        outputStream.write(stream);        outputStream.close();    }}

/** * 创建一个监听器 */public class DynamicEasyExcelListener extends AnalysisEventListener<Map<Integer, String>> {    private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(UserDataListener.class);    /**     * 表头数据（存储所有的表头数据）     */    private List<Map<Integer, String>> headList = new ArrayList<>();    /**     * 数据体     */    private List<Map<Integer, String>> dataList = new ArrayList<>();    /**     * 这里会一行行的返回头     *     * @param headMap     * @param context     */    @Override    public void invokeHeadMap(Map<Integer, String> headMap, AnalysisContext context) {        LOGGER.info("解析到一条头数据:{}", JSON.toJSONString(headMap));        //存储全部表头数据        headList.add(headMap);    }    /**     * 这个每一条数据解析都会来调用     *     * @param data     *            one row value. Is is same as {@link AnalysisContext#readRowHolder()}     * @param context     */    @Override    public void invoke(Map<Integer, String> data, AnalysisContext context) {        LOGGER.info("解析到一条数据:{}", JSON.toJSONString(data));        dataList.add(data);    }    /**     * 所有数据解析完成了 都会来调用     *     * @param context     */    @Override    public void doAfterAllAnalysed(AnalysisContext context) {        // 这里也要保存数据，确保最后遗留的数据也存储到数据库        LOGGER.info("所有数据解析完成！");    }    public List<Map<Integer, String>> getHeadList() {        return headList;    }    public List<Map<Integer, String>> getDataList() {        return dataList;    }}

/** * 编写导入工具类 */public class DynamicEasyExcelImportUtils {    /**     * 动态获取全部列和数据体，默认从第一行开始解析数据     * @param stream     * @return     */    public static List<Map<String,String>> parseExcelToView(byte[] stream) {        return parseExcelToView(stream, 1);    }    /**     * 动态获取全部列和数据体     * @param stream           excel文件流     * @param parseRowNumber   指定读取行     * @return     */    public static List<Map<String,String>> parseExcelToView(byte[] stream, Integer parseRowNumber) {        DynamicEasyExcelListener readListener = new DynamicEasyExcelListener();        EasyExcelFactory.read(new ByteArrayInputStream(stream)).registerReadListener(readListener).headRowNumber(parseRowNumber).sheet(0).doRead();        List<Map<Integer, String>> headList = readListener.getHeadList();        if(CollectionUtils.isEmpty(headList)){            throw new RuntimeException("Excel未包含表头");        }        List<Map<Integer, String>> dataList = readListener.getDataList();        if(CollectionUtils.isEmpty(dataList)){            throw new RuntimeException("Excel未包含数据");        }        //获取头部,取最后一次解析的列头数据        Map<Integer, String> excelHeadIdxNameMap = headList.get(headList.size() -1);        //封装数据体        List<Map<String,String>> excelDataList = Lists.newArrayList();        for (Map<Integer, String> dataRow : dataList) {            Map<String,String> rowData = new LinkedHashMap<>();            excelHeadIdxNameMap.entrySet().forEach(columnHead -> {                rowData.put(columnHead.getValue(), dataRow.get(columnHead.getKey()));            });            excelDataList.add(rowData);        }        return excelDataList;    }    /**     * 文件导入测试     * @param args     * @throws IOException     */    public static void main(String[] args) throws IOException {        FileInputStream inputStream = new FileInputStream(new File("/Users/panzhi/Documents/easyexcel-export-user5.xlsx"));        byte[] stream = IoUtils.toByteArray(inputStream);        List<Map<String,String>> dataList = parseExcelToView(stream, 2);        System.out.println(JSONArray.toJSONString(dataList));        inputStream.close();    }}

为了方便后续的操作流程，在解析数据的时候，会将列名作为key！

四、总结

本文主要以实际使用场景为例，对 easyexcel 的使用做了简单的介绍，尤其是动态导出导出，基于业务的需要，做了一个公共的工具类，方便后续进行快速开发，避免重复的劳动！

当然，easyexcel 的功能还不只上面介绍的那些内容，还有基于模版进行excel的填充，web 端restful的导出导出，使用方法大致都差不多，具体可以参与官方的文档，地址如下：

最后，希望本文对大家有所帮助！