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This commit is contained in:
@@ -0,0 +1,468 @@
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# 腾讯文档 API 数据格式解析说明
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## 问题发现
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在实际调用腾讯文档 V3 API 时，发现返回的数据格式与预期完全不同。
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## 数据格式对比
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### ❌ 我们最初预期的格式（简单格式）
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```json
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{
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"values": [
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["单元格1", "单元格2", "单元格3"],
|
||||
["数据1", "数据2", "数据3"]
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||||
]
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||||
}
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```
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### ✅ 实际返回的格式（gridData 格式）
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```json
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{
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||||
"gridData": {
|
||||
"startRow": 0,
|
||||
"startColumn": 0,
|
||||
"rows": [
|
||||
{
|
||||
"values": [
|
||||
{
|
||||
"cellValue": {
|
||||
"text": "JY202506181808"
|
||||
},
|
||||
"cellFormat": {
|
||||
"textFormat": {
|
||||
"font": "Microsoft YaHei",
|
||||
"fontSize": 11,
|
||||
"bold": false,
|
||||
"italic": false,
|
||||
"strikethrough": false,
|
||||
"underline": false,
|
||||
"color": {
|
||||
"red": 0,
|
||||
"green": 0,
|
||||
"blue": 0,
|
||||
"alpha": 255
|
||||
}
|
||||
},
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||||
"horizontalAlignment": "HORIZONTAL_ALIGNMENT_UNSPECIFIED",
|
||||
"verticalAlignment": "VERTICAL_ALIGNMENT_UNSPECIFIED"
|
||||
},
|
||||
"dataType": "DATA_TYPE_UNSPECIFIED"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cellValue": {
|
||||
"text": ""
|
||||
},
|
||||
...
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"rowMetadata": [],
|
||||
"columnMetadata": []
|
||||
},
|
||||
"version": "0"
|
||||
}
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```
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## 格式差异分析
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### 数据层级
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**简单格式**：
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```
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响应
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└── values (数组)
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├── 行1 (数组)
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│ ├── "单元格1"
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||||
│ └── "单元格2"
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└── 行2 (数组)
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||||
├── "数据1"
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||||
└── "数据2"
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```
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**gridData 格式**：
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```
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响应
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└── gridData (对象)
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├── startRow (数字)
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├── startColumn (数字)
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||||
├── rows (数组)
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||||
│ └── 行对象
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||||
│ └── values (数组)
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||||
│ └── 单元格对象
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||||
│ ├── cellValue (对象)
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||||
│ │ └── text (字符串) ← 实际文本内容在这里
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||||
│ ├── cellFormat (对象)
|
||||
│ └── dataType (字符串)
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├── rowMetadata (数组)
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||||
└── columnMetadata (数组)
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```
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### 关键区别
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| 项目 | 简单格式 | gridData 格式 |
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|------|---------|--------------|
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| 根字段 | `values` | `gridData` |
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| 行数据 | 直接数组 | 在 `gridData.rows` 中 |
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| 单元格数据 | 直接字符串 | 在 `cellValue.text` 中 |
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| 格式信息 | 无 | 在 `cellFormat` 中 |
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| 元数据 | 无 | 在 `rowMetadata`、`columnMetadata` 中 |
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## 解决方案
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### 1. 创建数据解析器
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我们创建了 `TencentDocDataParser` 工具类来统一处理两种格式：
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**位置**：`ruoyi-system/src/main/java/com/ruoyi/jarvis/util/TencentDocDataParser.java`
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**核心功能**：
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#### (1) 解析为简单数组格式
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```java
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JSONArray parsedValues = TencentDocDataParser.parseToSimpleArray(apiResponse);
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```
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||||
**输入**（gridData 格式）：
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```json
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||||
{
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||||
"gridData": {
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||||
"rows": [
|
||||
{
|
||||
"values": [
|
||||
{"cellValue": {"text": "单元格1"}},
|
||||
{"cellValue": {"text": "单元格2"}}
|
||||
]
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||||
}
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||||
]
|
||||
}
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||||
}
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||||
```
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||||
**输出**（简单格式）：
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||||
```json
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[
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||||
["单元格1", "单元格2"]
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||||
]
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||||
```
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||||
#### (2) 获取指定行数据
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```java
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||||
JSONArray row = TencentDocDataParser.getRow(apiResponse, 0); // 获取第1行
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```
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||||
#### (3) 获取指定单元格文本
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||||
```java
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||||
String cellText = TencentDocDataParser.getCellText(apiResponse, 0, 2); // 第1行第3列
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```
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||||
#### (4) 打印数据结构（调试用）
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```java
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||||
TencentDocDataParser.printDataStructure(apiResponse, 5); // 打印前5行
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```
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### 2. 更新 Service 层
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||||
在 `TencentDocServiceImpl.java` 的 `readSheetData` 方法中：
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```java
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// API 调用
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||||
JSONObject result = TencentDocApiUtil.readSheetData(...);
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||||
// 解析数据为统一的简单格式
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||||
JSONArray parsedValues = TencentDocDataParser.parseToSimpleArray(result);
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||||
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||||
// 返回包含简化格式的响应
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||||
JSONObject response = new JSONObject();
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||||
response.put("values", parsedValues); // 统一格式
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||||
response.put("_原始数据", result); // 保留原始数据供调试
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||||
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||||
return response;
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||||
```
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||||
### 3. 向后兼容性
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解析器会自动检测数据格式：
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- 如果有 `gridData` 字段 → 解析为 gridData 格式
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- 如果有 `values` 字段 → 直接返回（简单格式）
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||||
- 如果都没有 → 返回空数组
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||||
```java
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||||
public static JSONArray parseToSimpleArray(JSONObject apiResponse) {
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||||
// 方式1：检查是否有 gridData 字段（V3 API 新格式）
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||||
JSONObject gridData = apiResponse.getJSONObject("gridData");
|
||||
if (gridData != null) {
|
||||
return parseGridData(gridData);
|
||||
}
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||||
|
||||
// 方式2：检查是否有 values 字段（简单格式）
|
||||
JSONArray values = apiResponse.getJSONArray("values");
|
||||
if (values != null) {
|
||||
return values;
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 如果都没有，返回空数组
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||||
return new JSONArray();
|
||||
}
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||||
```
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---
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## 使用示例
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### 示例 1：读取表头
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```java
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||||
// 读取第2行（索引为1）作为表头
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String headerRange = "A2:Z2";
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||||
JSONObject headerData = tencentDocService.readSheetData(accessToken, fileId, sheetId, headerRange);
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||||
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||||
// 获取简化后的数据
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||||
JSONArray headerValues = headerData.getJSONArray("values");
|
||||
if (headerValues != null && !headerValues.isEmpty()) {
|
||||
JSONArray headerRow = headerValues.getJSONArray(0); // 第一行数据
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||||
|
||||
// 遍历表头列
|
||||
for (int i = 0; i < headerRow.size(); i++) {
|
||||
String columnName = headerRow.getString(i);
|
||||
System.out.println("第 " + (i+1) + " 列: " + columnName);
|
||||
}
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||||
}
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||||
```
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||||
### 示例 2：查找特定列
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```java
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||||
// 读取表头行
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||||
JSONObject headerData = tencentDocService.readSheetData(accessToken, fileId, sheetId, "A2:Z2");
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||||
JSONArray headerValues = headerData.getJSONArray("values");
|
||||
JSONArray headerRow = headerValues.getJSONArray(0);
|
||||
|
||||
// 查找"物流单号"列的索引
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||||
int logisticsColumn = -1;
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||||
for (int i = 0; i < headerRow.size(); i++) {
|
||||
String columnName = headerRow.getString(i);
|
||||
if ("物流单号".equals(columnName)) {
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||||
logisticsColumn = i;
|
||||
break;
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||||
}
|
||||
}
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||||
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||||
System.out.println("物流单号列在第 " + (logisticsColumn + 1) + " 列（索引: " + logisticsColumn + "）");
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||||
```
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||||
### 示例 3：读取数据行
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||||
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||||
```java
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||||
// 读取数据行（第3行到第100行）
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JSONObject sheetData = tencentDocService.readSheetData(accessToken, fileId, sheetId, "A3:Z100");
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||||
JSONArray dataValues = sheetData.getJSONArray("values");
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||||
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||||
// 遍历每一行
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||||
for (int i = 0; i < dataValues.size(); i++) {
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||||
JSONArray row = dataValues.getJSONArray(i);
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||||
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||||
// 获取订单号（假设在第1列，索引0）
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||||
String orderNo = row.getString(0);
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||||
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||||
// 获取物流单号（假设在第13列，索引12）
|
||||
String logisticsNo = row.getString(12);
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||||
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||||
System.out.println("订单号: " + orderNo + ", 物流单号: " + logisticsNo);
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||||
}
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```
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---
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## 真实数据示例
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根据用户提供的截图，表格结构：
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```
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第1行：合并单元格，包含链接（这是合并的标题行）
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第2行：表头
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A列：日期
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B列：公司
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C列：草号
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D列：型号
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E列：数量
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F列：姓名
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G列：电话
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H列：地址
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I列：价格
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J列：备注
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K列：打聚戳图
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||||
L列：是否安排
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M列：物流单号
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N列：标记
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第3行及以后：数据行
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A列：3月10日
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B列：（空）
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C列：JY20251032904
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...
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||||
M列：（物流单号，可能为空）
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```
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### 处理代码示例
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```java
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// 1. 读取表头（第2行）
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JSONObject headerData = tencentDocService.readSheetData(accessToken, fileId, sheetId, "A2:Z2");
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||||
JSONArray headerValues = headerData.getJSONArray("values");
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||||
JSONArray headerRow = headerValues.getJSONArray(0);
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// 2. 查找关键列的索引
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int orderNoColumn = -1; // 订单号列（草号）
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||||
int logisticsColumn = -1; // 物流单号列
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||||
for (int i = 0; i < headerRow.size(); i++) {
|
||||
String columnName = headerRow.getString(i);
|
||||
if (columnName != null) {
|
||||
if (columnName.contains("草号")) {
|
||||
orderNoColumn = i;
|
||||
}
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||||
if (columnName.contains("物流单号")) {
|
||||
logisticsColumn = i;
|
||||
}
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||||
}
|
||||
}
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||||
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||||
System.out.println("订单号列索引: " + orderNoColumn); // 预期: 2（C列）
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||||
System.out.println("物流单号列索引: " + logisticsColumn); // 预期: 12（M列）
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||||
|
||||
// 3. 读取数据行（从第3行开始）
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||||
JSONObject sheetData = tencentDocService.readSheetData(accessToken, fileId, sheetId, "A3:Z100");
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||||
JSONArray dataValues = sheetData.getJSONArray("values");
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||||
|
||||
// 4. 处理每一行数据
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||||
for (int i = 0; i < dataValues.size(); i++) {
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||||
JSONArray row = dataValues.getJSONArray(i);
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||||
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||||
// 获取订单号
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||||
String orderNo = orderNoColumn >= 0 && orderNoColumn < row.size()
|
||||
? row.getString(orderNoColumn)
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: null;
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||||
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||||
// 获取物流单号
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||||
String logisticsNo = logisticsColumn >= 0 && logisticsColumn < row.size()
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||||
? row.getString(logisticsColumn)
|
||||
: null;
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||||
|
||||
if (orderNo != null && !orderNo.isEmpty()) {
|
||||
System.out.println("第 " + (i+3) + " 行 - 订单号: " + orderNo + ", 物流单号: " + logisticsNo);
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||||
|
||||
// 如果物流单号为空，可以填充
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||||
if (logisticsNo == null || logisticsNo.isEmpty()) {
|
||||
System.out.println(" → 需要填充物流单号");
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||||
}
|
||||
}
|
||||
}
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```
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---
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## 写入数据注意事项
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### 写入接口的数据格式
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根据腾讯文档 API 规范，写入数据时仍然使用简单格式：
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```java
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// 写入数据（简单格式）
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Object[][] values = {
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{"数据1", "数据2", "数据3"}
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||||
};
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||||
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||||
tencentDocService.writeSheetData(accessToken, fileId, sheetId, "A10", values);
|
||||
```
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**不需要**转换为 gridData 格式，API 会自动处理。
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## 调试技巧
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### 1. 启用详细日志
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```yaml
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||||
logging:
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||||
level:
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||||
com.ruoyi.jarvis.util.TencentDocDataParser: DEBUG
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||||
com.ruoyi.jarvis.service.impl.TencentDocServiceImpl: DEBUG
|
||||
```
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||||
### 2. 查看数据结构
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||||
当调用 `readSheetData` 时，会自动打印前3行数据结构：
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||||
```
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数据结构（共 98 行，显示前 3 行）：
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第 1 行（15列）: ["日期","公司","草号",...,"物流单号","标记"]
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||||
第 2 行（15列）: ["3月10日","","JY20251032904",...,"",""]
|
||||
第 3 行（15列）: ["3月10日","","JY20250309184",...,"6649902864",""]
|
||||
```
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||||
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||||
### 3. 检查原始响应
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||||
Service 返回的数据中包含 `_原始数据` 字段，可以查看 API 的原始响应：
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||||
```java
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||||
JSONObject result = tencentDocService.readSheetData(...);
|
||||
JSONObject originalData = result.getJSONObject("_原始数据");
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||||
System.out.println("原始响应: " + originalData.toJSONString());
|
||||
```
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||||
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## 常见问题
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### Q1：为什么会有两种数据格式？
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**A**：腾讯文档 V3 API 使用 gridData 格式以支持更丰富的格式信息（字体、颜色、对齐方式等）。但对于简单的数据读写，我们只需要文本内容，因此解析器会提取纯文本数据。
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### Q2：读取的数据是否包含格式信息？
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**A**：gridData 格式包含完整的格式信息（字体、颜色等），但我们的解析器只提取文本内容。如果需要格式信息，可以从 `_原始数据` 字段中获取。
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### Q3：解析器会影响性能吗？
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**A**：解析器只是简单的 JSON 遍历和文本提取，性能影响很小。对于大数据量（数千行），建议分批读取。
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### Q4：是否兼容旧代码？
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**A**：完全兼容。解析后的数据格式与旧代码期望的格式一致（`{"values": [[]]}`），无需修改现有代码。
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## 总结
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### 关键要点
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1. ✅ **腾讯文档 V3 API 使用 gridData 格式**
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2. ✅ **创建了 TencentDocDataParser 统一处理**
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3. ✅ **Service 层自动解析为简单格式**
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4. ✅ **完全向后兼容，无需修改上层代码**
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5. ✅ **保留原始数据供调试使用**
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### 文件清单
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- ✅ `TencentDocDataParser.java` - 数据解析器（新增）
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- ✅ `TencentDocServiceImpl.java` - Service 层（已更新）
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- ✅ `腾讯文档API数据格式解析说明.md` - 本文档（新增）
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**文档版本**：1.0
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**创建时间**：2025-11-05
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**适用场景**：腾讯文档 V3 API 数据格式解析
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Reference in New Issue
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