程序开发中经常会碰到处理文本文件中数据的情况，这里通过一个例子来看用
java
实现文本文件按条件过滤的方法：从文本文件
employee.txt
中读取员工信息，从中找出
1981
年
1
月
1
日（含）之后出生的女员工。
文本文件
empolyee.txt
的格式如下：
EID NAME SURNAME GENDER STATE BIRTHDAY HIREDATE DEPT SALARY
1 Rebecca Moore F California 1974-11-20 2005-03-11 R&D 7000
2 Ashley Wilson F New York 1980-07-19 2008-03-16 Finance 11000
3 Rachel Johnson F New Mexico 1970-12-17 2010-12-01 Sales 9000
4 Emily Smith F Texas 1985-03-07 2006-08-15 HR 7000
5 Ashley Smith F Texas 1975-05-13 2004-07-30 R&D 16000
6 Matthew Johnson M California 1984-07-07 2005-07-07 Sales 11000
7 Alexis Smith F Illinois 1972-08-16 2002-08-16 Sales 9000
8 Megan Wilson F California 1979-04-19 1984-04-19 Marketing 11000
9 Victoria Davis F Texas 1983-12-07 2009-12-07 HR 3000
10 Ryan Johnson M Pennsylvania 1976-03-12 2006-03-12 R&D 13000
11 Jacob Moore M Texas 1974-12-16 2004-12-16 Sales 12000
12 Jessica Davis F New York 1980-09-11 2008-09-11 Sales 7000
13 Daniel Davis M Florida 1982-05-14 2010-05-14 Finance 10000
…
Java
程序的编写思路是从文件逐行读入数据保存到
List
对象中，再遍历
List
对象，如果满足条件就保存到结果
List
对象中，最后打印出符合条件的员工个数。具体代码如下：
public static void myFilter() throws Exception{
File file = newFile("D:\\employee.txt");
FileInputStream fis = null;
fis = new FileInputStream(file);
InputStreamReader input = newInputStreamReader(fis);
BufferedReader br = newBufferedReader(input);
String line = null;
String info[] = null;
List sourceList= new ArrayList();
List resultList= new ArrayList();
if ((line = br.readLine())== null)return;//
第一行舍弃，如果文件为空则退出
while((line = br.readLine())!= null){//
从文件中读入到内存中
info =line.split("\t");
Map<String,String>emp=new HashMap<String,String>();
emp.put("EID",info[0]);
emp.put("NAME",info[1]);
emp.put("SURNAME",info[2]);
emp.put("GENDER",info[3]);
emp.put("STATE",info[4]);
emp.put("BIRTHDAY",info[5]);
sourceList.add(emp);
}
for (int i = 0, len =sourceList.size(); i < len; i++) {//
逐行处理数据
Map<String,String> emp=(Map) sourceList.get(i);
SimpleDateFormat sdf = newSimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
if (emp.get("GENDER").equals("F") &&!sdf.parse(emp.get("BIRTHDAY")).before(sdf.parse("1981-01-01")))
{ //
条件判断语句，符合条件的加入
List
对象
resultList.add(emp);
}
}
System.out.println("count="+resultList.size());//
打印员工个数
}
这个函数的过滤条件是固定的，如果条件发生了变化，需要修改程序中的条件判断语句，
多种条件就写多段代码，无法处理临时性的动态条件
。下面改造一下这个代码，让它具备一定的通用性。只有遍历
sourceList
的循环有所改变：
for (int i = 0, len = sourceList.size(); i <len; i++) {
Map<String,String> emp=(Map) sourceList.get(i);
SimpleDateFormat sdf = newSimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
boolean isRight = true;
if (gender!=null &&!emp.get("GENDER").equals(gender)){//
处理性别条件
isRight = false;
}
if (start!=null && sdf.parse(emp.get("BIRTHDAY")).before(start)){//
处理生日的起始条件
isRight = false;
}
if (end!=null &&sdf.parse(emp.get("BIRTHDAY")).after(end) ){//
处理生日的结束条件
isRight = false;;
}
if (isRight)resultList.add(emp);//
符合条件的记录加入结果
list
}
改写之后的代码中，
gender、start、end
是函数
myFilter
的输入参数。程序可以处理
GENDER
字段等于输入值
gender，BIRTHDAY
字段大于等于输入值
start
，小于等于输入值
end
的情况。如果任何一个输入值为
null
，这个条件就不参与过滤。条件之间是
AND
关系。
如果希望
myFilter
更通用，比如：条件之间
有
OR
关系，或者字段之间发生了运算，那么代码就会更复杂了，需要编写动态表达式解析和求值的程序。这样的程序虽然可以像数据库的
SQL
那样灵活和通用，但编写难度实在是太大了。
这种情况下，可以采用用集算器
esProc
来辅助完成这个任务。集算器是专门为结构化（半结构化）数据处理设计的开发语言，实现上述通用查询任务很轻松，并和
Java
程序能无缝结合，从而使
Java
程序可以象
SQL
那样灵活访问和处理文本文件中的数据。
例如，我们需要查询
1981
年
1
月
1
日（含）之后出生的女员工，
esProc
程序可以从外部传入一个输入参数“
where
”作为动态的条件，如下图：
“
where
”的值是：
BIRTHDAY>=date(1981,1,1)&& GENDER=="F"
。具体的
esProc
代码只需要三行，如下：
A1
：定义一个
file
对象，导入数据，第一行是标题，字段分隔符默认是
tab
。
esProc
的集成开发环境可以直观的显示出导入的数据，如上图右边部分。
A2
：按照条件过滤。这里使用宏来实现动态解析表达式，其中的
where
就是传入参数。
集算器将先计算
${…}
里的表达式，将计算结果作为宏字符串值替换
${…}
之后解释执行。
这个例子中最终执行的是：
=A1.select(BIRTHDAY>=date(1981,1,1)&& GENDER=="F")
。
A3
：向外部程序返回符合条件的结果集。
过滤条件发生变化时不用改变程序，只需改变
where
参数即可。例如，条件变为：
查询
1981
年
1
月
1
日（含）之后出生的女员工，或者
NAME+SURNAME
等于
”RebeccaMoore”
的员工。
Where
的参数值可以写为：
BIRTHDAY>=date(1981,1,1)&& GENDER=="F" || NAME+SURNAME=="RebeccaMoore"
。执行之后，
A2
中的结果集如下图：
最后，还需要在
Java
程序中调用这段
esProc
程序获得过滤结果，使用
esProc
提供的
jdbc
即可完成。将上述
esProc
程序保存为
test.dfx
文件的话，
Java
调用的代码如下：
//
建立
esProc jdbc
连接
Class.forName("com.esproc.jdbc.InternalDriver");
con= DriverManager.getConnection("jdbc:esproc:local://");
//
调用
esProc
程序（存储过程），其中
test
是
dfx
的文件名
st =(com.esproc.jdbc.InternalCStatement)con.prepareCall("calltest(?)");
//
设置参数
st.setObject(1,"BIRTHDAY>=date(1981,1,1) && GENDER==\"F\" ||NAME+SURNAME==\"RebeccaMoore\"");//
参数就是动态的过滤条件
//
执行
esProc
存储过程
st.execute();
//
获取结果集：符合条件的员工集合
ResultSet set = st.getResultSet();
对于代码较简单的脚本，还可以直接把集算器代码写在调用集算器
JDBC
的
Java
程序中，而不必专门编写集算器脚本文件（
test.dfx
）：
st=(com. esproc.jdbc.InternalCStatement)con.createStatement();
ResultSetset=st.executeQuery("=file(\"D:\\\\esProc\\\\employee.txt\")
.import@t().select(BIRTHDAY>=date(1981,1,1)
&&GENDER==\"F\"|| NAME+SURNAME==\"RebeccaMoore\")");
这段
Java
代码直接调用了集算器的一句脚本：从文本文件中取得数据，并按照指定的条件过滤。结果集返回给
ResultSet
对象
set
。
