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commons-csv-ppc64le

ibmcom/commons-csv-ppc64le

ibmcom

适用于ppc64le架构的Apache Commons CSV Docker镜像,用于CSV文件的读写与解析,支持开发测试环境。

下载次数: 0状态:社区镜像维护者:ibmcom仓库类型:镜像最近更新:7 年前
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Apache Commons CSV (ppc64le) Docker镜像

镜像概述

基于Apache Commons CSV库的Docker镜像,专为ppc64le架构设计,提供CSV文件的读取、写入及解析功能,适用于开发者在该架构环境下进行CSV处理应用的开发、测试与运行。

支持的标签

  • latest: https://github.com/ppc64le/build-scripts/blob/master/commons-csv/Dockerfiles/latest_ubuntu_16.04/Dockerfile

作者

Jay Joshi <***>

基于项目

https://github.com/apache/commons-csv

核心功能与特性

  • 集成Apache Commons CSV库,支持CSV文件的标准化处理
  • 针对ppc64le架构优化,确保兼容性与运行效率
  • 内置Java运行环境,可直接编译运行CSV处理代码
  • 支持通过列索引、列名等多种方式访问CSV数据

使用场景

适用于ppc64le架构环境下的CSV数据处理场景,包括数据导入导出、日志分析、报表生成等应用的开发与测试。

使用方法

构建与运行容器

  1. 构建镜像

    bash
    docker build -t commonscsv .
    
  2. 启动容器

    bash
    docker run --name demo_commonscsv -i -t commonscsv /bin/bash
    

测试CSV文件解析功能

以下示例演示如何读取并解析CSV文件:

  1. 进入工作目录

    bash
    cd /commons-csv/target/classes
    
  2. 创建测试文件

    • 创建users.csv,内容如下:

      Rajeev Kumar Singh ?,rajeevs@example.com,+91-9999999999,India
      Sachin Tendulkar,sachin@example.com,+91-9999999998,India
      Barak Obama,barak.obama@example.com,+1-1111111111,United States
      Donald Trump,donald.trump@example.com,+1-2222222222,United States
      
    • 创建BasicCSVReader.java,内容如下:

      java
      import org.apache.commons.csv.CSVFormat;
      import org.apache.commons.csv.CSVParser;
      import org.apache.commons.csv.CSVRecord;
      import java.io.IOException;
      import java.io.Reader;
      import java.nio.file.Files;
      import java.nio.file.Paths;
      
      public class BasicCSVReader {
          private static final String SAMPLE_CSV_FILE_PATH = "./users.csv";
      
          public static void main(String[] args) throws IOException {
              try (
                  Reader reader = Files.newBufferedReader(Paths.get(SAMPLE_CSV_FILE_PATH));
                  CSVParser csvParser = new CSVParser(reader, CSVFormat.DEFAULT);
              ) {
                  for (CSVRecord csvRecord : csvParser) {
                      String name = csvRecord.get(0);
                      String email = csvRecord.get(1);
                      String phone = csvRecord.get(2);
                      String country = csvRecord.get(3);
      
                      System.out.println("Record No - " + csvRecord.getRecordNumber());
                      System.out.println("---------------");
                      System.out.println("Name : " + name);
                      System.out.println("Email : " + email);
                      System.out.println("Phone : " + phone);
                      System.out.println("Country : " + country);
                      System.out.println("---------------\n\n");
                  }
              }
          }
      }
      
  3. 编译并运行

    bash
    javac BasicCSVReader.java
    java BasicCSVReader
    
  4. 预期输出

    Record No - 1
    ---------------
    Name : Rajeev Kumar Singh ?
    Email : rajeevs@example.com
    Phone : +91-9999999999
    Country : India
    ---------------
    
    Record No - 2
    ---------------
    Name : Sachin Tendulkar
    Email : sachin@example.com
    Phone : +91-9999999998
    Country : India
    ---------------
    
    Record No - 3
    ---------------
    Name : Barak Obama
    Email : barak.obama@example.com
    Phone : +1-1111111111
    Country : United States
    ---------------
    
    Record No - 4
    ---------------
    Name : Donald Trump
    Email : donald.trump@example.com
    Phone : +1-2222222222
    Country : United States
    ---------------
    

更多示例参考:[***]

发布声明

"本内容的责任由提供方独自承担。IBM可能会审查内容以确定其是否违法或违反IBM政策,并且IBM可能会移除或拒绝显示其合理认为违反IBM政策或***的内容。更多信息请参见:

DMCA下架政策:https://help.github.com/articles/dmca-takedown-policy
IBM下架和DMCA通知网站:[]
IBM版权和商标信息网站:[
]"

如发现本内容违反DMCA或相关许可/发布条件,请联系***。

社区支持

有关容器发布的问题,请联系***。

镜像拉取方式

您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本,请访问 标签列表页面。

轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 commons-csv-ppc64le 镜像标签

docker pull docker.xuanyuan.run/ibmcom/commons-csv-ppc64le:<标签>

使用方法:

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  • 免认证方式

DockerHub 原生拉取命令

docker pull ibmcom/commons-csv-ppc64le:<标签>

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