Excel表格转Json数据结构

栏目: IT技术 · 发布时间: 4年前

内容简介:辗转了好几个项目,每个项目的导表工具都巨难用,速度慢,潜规则多,扩展性差,不易于调试。Sqlite,Json,Lua,Xml各种格式都用过。举个例子:大多数导表工具不支持文本数组的解析,因为它们对数组的解析算法异常粗暴,无非就是一个Split(value, ","),当你的文本数组没有逗号时,一切都OK,一旦出现逗号,解析结果错误,但程序依旧正常运行,直到游戏中读取错误时,你才能意识到出问题了。

Excel表格转Json数据结构

辗转了好几个项目,每个项目的导表 工具 都巨难用,速度慢,潜规则多,扩展性差,不易于调试。Sqlite,Json,Lua,Xml各种格式都用过。

举个例子:

大多数导表工具不支持文本数组的解析,因为它们对数组的解析算法异常粗暴,无非就是一个Split(value, ","),当你的文本数组没有逗号时,一切都OK,一旦出现逗号,解析结果错误,但程序依旧正常运行,直到游戏中读取错误时,你才能意识到出问题了。

不能类型组合,通常这些导表工具都不支持类型之间的组合,例如整数数组,哈希数组等等。有的支持整数数组,但它并不是把整数和数组两个类型结合,而是单独定义了一个 整数数组 的类型,当需要稍微复杂一点的结构时,则不支持甚至完全不能实现,比如数组嵌套数组。

错误无法定位,输出的错误信息几乎没有看不懂,策划更是束手无策。

没有类型安全,当配置表的某个字段名被修改时,程序可能完全不知道,直到游戏中读取配置错误。

数据结构

在数据结构上我个人最理想的数据格式是Json。

Sqlite 对客户端不友善,大多数客户端对 SQL 语句并不熟悉。作为配置数据而言,关系数据库的优势并不明显,如果数据查询需要复杂的SQL语句,这个数据结构设计本身就是错误的,如果仅使用简单的SQL语句查询,那为什么不直接用Key-Value数据结构?此外,Sqlite需要用专门的数据库软件浏览,而不能直接在IDE或者文本编辑器中查看。

Lua 结构跟Json类似,但它有两个问题,1. 不容易区分数组和哈希,2. 作为数据结构而言,应用范围比较狭窄,Json比 Lua 出名太多,Json第三方解析库比Lua多太多,以至于大家更容易接受Json而非Lua。

Xml 太多额外数据,阅读相对于Json不直观。

Json 结构简洁,大多数文本编辑器可高亮内容,第三方解析库众多,流行范围广,前后端都容易接受。

易用性

我见过一次导表开销花掉1小时的,以至于没有人敢轻易尝试导出Excel,这个情况持续了1年,终结这个情况的并不是项目凉了,而是我重新实现了一个工具且完全它的解析格式,新的解析程序导出全部Excel只需10秒。

我见过Excel配置非常繁琐,众多潜规则,当你新建一份配置表时,你必须参考一份旧表,要不然你根本不知道该怎么填。

一个好用的导表工具

由于最近重返手游行业,于是想实现一个效率,扩展性,易用性,安全性都比较OK的导表工具。

格式 (详情请看Demo)

//  已支持的格式
bool        布尔值
number      数值
string      字符串
list        数组
dict        哈希
type        自定义结构

//  格式定义
bool b;
number n;
string s;
[number] n_list;                            //  数值数组    list<number> n_list;
{number} n_dict;                            //  数组哈希    dict<number> d_dict;
<number n, string s> type;                  //  自定义结构  struct {
                                            //                  number n;
                                            //                  string s;
                                            //              } type;

//  类型组合
[[number]]  n_n_list;                       //  数组嵌套数组
{[number]}  n_n_dict;                       //  哈希嵌套数组
<[number] n_list, {number} n_dict> type;    //  数据格式如下:
                                            //  struct {
                                            //      list<number> n_list;
                                            //      dict<number> n_dict;
                                            //  } type;

错误定位 (详情请看Demo)

//  打印错误文件,行,列,出错原因
C:\Github\xlsx2json>export.py
> 异常: C:\Github\xlsx2json/in/cfg_2.xlsx | 5:2 | [bool]值错误 "
> ---Export End---

安全性 (详情请看Demo)

//  输出指定语言的数据结构(当前只支持C++和C#)
//  可通过Json库解析到对应的数据结构
var test = Json.From<config.Test>("test.json");
var n = test.n;
var s = test.s;

结束

执行文件:export.py

运行环境:Python3.0

运行依赖:openpyxl

导表配置 (export.py文件):

#   Json输入目录
JSON_I = os.getcwd() + "/in/"
#   Json输出目录
JSON_O = os.getcwd() + "/out/"
#   结构化输出目录
STRUCT_O = os.getcwd() + "/out/config.cs"
#   命名空间
NAMESPACE = "config"

Github传送门


以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持 码农网

查看所有标签

猜你喜欢:

本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们

SQL必知必会

SQL必知必会

福达 (Ben Forta) / 钟鸣、刘晓霞 / 人民邮电出版社 / 2013-5-1 / 29.00元

SQL语法简洁,使用方式灵活,功能强大,已经成为当今程序员不可或缺的技能。 本书是深受世界各地读者欢迎的SQL经典畅销书,内容丰富,文字简洁明快,针对Oracle、SQL Server、MySQL、DB2、PostgreSQL、SQLite等各种主流数据库提供了大量简明的实例。与其他同类图书不同,它没有过多阐述数据库基础理论,而是专门针对一线软件开发人员,直接从SQL SELECT开始,讲述......一起来看看 《SQL必知必会》 这本书的介绍吧!

UNIX 时间戳转换
UNIX 时间戳转换

UNIX 时间戳转换

RGB HSV 转换
RGB HSV 转换

RGB HSV 互转工具

HEX CMYK 转换工具
HEX CMYK 转换工具

HEX CMYK 互转工具