Java实现Excel转JSON的代码详解

在企业数据整合与系统对接的日常中，Excel 文件几乎是无处不在的数据载体。但说到真正要把这些表格里的业务数据喂给 Web 应用、移动端或者微服务接口时，Excel 那套二进制格式就显得有些格格不入——直接传输和解析都不太现实。而 JSON 作为轻量级数据交换格式，早已是 API 通信和数据存储的事实标准。手动把 Excel 数据一条条录入 JSON？效率低不说，还特别容易出岔子，数据量一大或者文件一多就更是灾难。

所以，用编程的方式自动完成 Excel 到 JSON 的转换，就成了最合理的方案。它能批量提取数据，把行列结构映射成标准的键值对，然后直接给 RESTful API 用、存进数据库，或者让前端页面拿来就用。

这篇文章就来聊聊，怎么用 Ja va 从 Excel 文件里读数据，再转成结构化的 JSON 格式输出。整个过程高度自动化，特别适合数据迁移、报表导出、系统对接这类场景。

文章中用到的是 Free Spire.XLS for Ja va，通过 Ma ven 引入即可：

    
        com.e-iceblue
        e-iceblue
        https://repo.e-iceblue.cn/repository/ma ven-public/
    


    e-iceblue
    spire.xls.free
    16.3.1

1. 创建示例 Excel 文件

为了完整走通整个流程，我们先创建一个包含员工信息的 Excel 文件，模拟企业里常见的人力资源数据表：

import com.spire.xls.*;
public class CreateSampleExcel {
    public static void main(String[] args) {
        // 1 创建工作簿并获取第一个工作表
        Workbook workbook = new Workbook();
        Worksheet sheet = workbook.getWorksheets().get(0);
        sheet.setName("员工信息");
        // 2 写入表头
        sheet.get(1, 1).setText("员工编号");
        sheet.get(1, 2).setText("姓名");
        sheet.get(1, 3).setText("部门");
        sheet.get(1, 4).setText("职位");
        sheet.get(1, 5).setText("入职日期");
        sheet.get(1, 6).setText("月薪(元)");
        // 设置表头加粗
        for (int col = 1; col <= 6; col++) {
            sheet.get(1, col).getStyle().getFont().isBold(true);
        }
        // 3 写入员工数据
        sheet.get(2, 1).setText("EMP001");
        sheet.get(2, 2).setText("张三");
        sheet.get(2, 3).setText("技术部");
        sheet.get(2, 4).setText("高级工程师");
        sheet.get(2, 5).setText("2019-03-15");
        sheet.get(2, 6).setNumberValue(18000);
        sheet.get(3, 1).setText("EMP002");
        sheet.get(3, 2).setText("李四");
        sheet.get(3, 3).setText("市场部");
        sheet.get(3, 4).setText("市场经理");
        sheet.get(3, 5).setText("2020-07-01");
        sheet.get(3, 6).setNumberValue(15000);
        sheet.get(4, 1).setText("EMP003");
        sheet.get(4, 2).setText("王五");
        sheet.get(4, 3).setText("财务部");
        sheet.get(4, 4).setText("财务主管");
        sheet.get(4, 5).setText("2018-11-20");
        sheet.get(4, 6).setNumberValue(16500);
        sheet.get(5, 1).setText("EMP004");
        sheet.get(5, 2).setText("赵六");
        sheet.get(5, 3).setText("人事部");
        sheet.get(5, 4).setText("HR专员");
        sheet.get(5, 5).setText("2021-05-10");
        sheet.get(5, 6).setNumberValue(12000);
        sheet.get(6, 1).setText("EMP005");
        sheet.get(6, 2).setText("孙七");
        sheet.get(6, 3).setText("技术部");
        sheet.get(6, 4).setText("前端开发");
        sheet.get(6, 5).setText("2022-01-08");
        sheet.get(6, 6).setNumberValue(14000);
        // 4 自动调整列宽
        sheet.getAllocatedRange().autoFitColumns();
        // 5 保存文件
        String outputFile = "EmployeeData.xlsx";
        workbook.sa veToFile(outputFile, ExcelVersion.Version2013);
        workbook.dispose();
        System.out.println("Excel 文件已创建：" + outputFile);
    }
}

说明：

• Workbook 创建新的 Excel 工作簿对象，默认有三个工作表
• getWorksheets().get(0) 获取第一个工作表
• get(row, col) 通过行列索引访问指定单元格
• setText() 设置文本类型数据，setNumberValue() 设置数值类型数据
• getStyle().getFont().isBold(true) 设置单元格字体加粗
• getAllocatedRange().autoFitColumns() 自动调整所有列宽

这一步生成的文件里有 5 名员工信息，后续的 JSON 转换就用它当源数据。

2. 将整个工作表转换为 JSON 数组

接下来，加载刚才的 Excel 文件，把每一行数据映射成一个 JSON 对象，第一行自动作为字段名（键名），最终输出为一个 JSON 数组：

import com.spire.xls.*;
import com.spire.data.table.DataTable;
public class ExcelToJsonArray {
    public static void main(String[] args) {
        String inputFile = "EmployeeData.xlsx";
        String outputFile = "EmployeeData.json";
        // 1 加载 Excel 文件
        Workbook workbook = new Workbook();
        workbook.loadFromFile(inputFile);
        // 2 获取第一个工作表
        Worksheet sheet = workbook.getWorksheets().get(0);
        // 3 将工作表数据导出为 DataTable
        DataTable dataTable = sheet.exportDataTable();
        int rowCount = dataTable.getRows().size();
        int colCount = dataTable.getColumns().size();
        // 4 构建 JSON 数组
        StringBuilder jsonBuilder = new StringBuilder();
        jsonBuilder.append("[\n");
        for (int i = 0; i < rowCount; i++) {
            jsonBuilder.append("  {\n");
            for (int j = 0; j < colCount; j++) {
                String columnName = dataTable.getColumns().get(j).getCaption();
                String cellValue = dataTable.getRows().get(i).getString(j);
                // 判断值是否为数值类型，决定是否加引号
                jsonBuilder.append("    \"").append(escapeJson(columnName)).append("\": ");
                if (isNumeric(cellValue)) {
                    jsonBuilder.append(cellValue);
                } else {
                    jsonBuilder.append("\"").append(escapeJson(cellValue)).append("\"");
                }
                if (j < colCount - 1) {
                    jsonBuilder.append(",");
                }
                jsonBuilder.append("\n");
            }
            jsonBuilder.append("  }");
            if (i < rowCount - 1) {
                jsonBuilder.append(",");
            }
            jsonBuilder.append("\n");
        }
        jsonBuilder.append("]");
        // 5 写入 JSON 文件
        try (ja va.io.FileWriter writer = new ja va.io.FileWriter(outputFile)) {
            writer.write(jsonBuilder.toString());
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        workbook.dispose();
        System.out.println("JSON 文件已生成：" + outputFile);
    }
    // 判断字符串是否为数值
    private static boolean isNumeric(String str) {
        if (str == null || str.isEmpty()) return false;
        try {
            Double.parseDouble(str);
            return true;
        } catch (NumberFormatException e) {
            return false;
        }
    }
    // 转义 JSON 特殊字符
    private static String escapeJson(String value) {
        if (value == null) return "";
        return value.replace("\\", "\\\\")
                     .replace("\"", "\\\"")
                     .replace("\n", "\\n")
                     .replace("\r", "\\r")
                     .replace("\t", "\\t");
    }
}

说明：

• loadFromFile() 从磁盘加载 Excel 文件
• exportDataTable() 将整个工作表导出为 DataTable，第一行自动作为列名
• getColumns().get(j).getCaption() 获取列名作为 JSON 的键名
• getRows().get(i).getString(j) 获取指定行列的单元格值
• isNumeric() 辅助判断是否为数值，数值类型在 JSON 中不加引号
• escapeJson() 处理 JSON 特殊字符的转义，保证输出格式正确

转换结果：

[
  {
    "员工编号": "EMP001",
    "姓名": "张三",
    "部门": "技术部",
    "职位": "高级工程师",
    "入职日期": "2019-03-15",
    "月薪(元)": 18000.0
  },
  {
    "员工编号": "EMP002",
    "姓名": "李四",
    "部门": "市场部",
    "职位": "市场经理",
    "入职日期": "2020-07-01",
    "月薪(元)": 15000.0
  }
]

以上仅展示前两条记录，完整输出包含全部 5 名员工数据。每条记录以表头中文作为 JSON 键名，数值类型字段不加引号。

3. 将指定区域数据转换为 JSON 对象

实际项目中，工作表里经常会有标题行、汇总行这类额外信息。我们往往会手痒想跳过它们，只提取特定区域的数据，再顺便加一些文档级元信息，生成更丰富的嵌套 JSON 结构。下面这个例子就演示了这种玩法：

import com.spire.xls.*;
import com.spire.data.table.DataTable;
import com.spire.xls.ExportTableOptions;
public class ExcelToNestedJson {
    public static void main(String[] args) {
        String inputFile = "EmployeeData.xlsx";
        String outputFile = "EmployeeReport.json";
        // 1 加载 Excel 文件
        Workbook workbook = new Workbook();
        workbook.loadFromFile(inputFile);
        // 2 获取第一个工作表
        Worksheet sheet = workbook.getWorksheets().get(0);
        // 3 使用 ExportTableOptions 配置导出选项
        ExportTableOptions options = new ExportTableOptions();
        options.setKeepDataFormat(true);
        // 从第2行开始导出（跳过表头），导出到最后一个数据行和列
        int startRow = 2;
        int startCol = 1;
        int endRow = sheet.getLastDataRow();
        int endCol = sheet.getLastDataColumn();
        DataTable dataTable = sheet.exportDataTable(startRow, startCol, endRow, endCol, options);
        int rowCount = dataTable.getRows().size();
        int colCount = dataTable.getColumns().size();
        // 4 手动定义字段映射（列名 → JSON 键名）
        String[] fieldNames = {"employeeId", "name", "department", "position", "hireDate", "salary"};
        // 5 构建嵌套 JSON 结构
        StringBuilder json = new StringBuilder();
        json.append("{\n");
        json.append("  \"report_name\": \"员工信息报表\",\n");
        json.append("  \"sheet_name\": \"").append(sheet.getName()).append("\",\n");
        json.append("  \"total_records\": ").append(rowCount).append(",\n");
        json.append("  \"employees\": [\n");
        for (int i = 0; i < rowCount; i++) {
            json.append("    {\n");
            for (int j = 0; j < colCount; j++) {
                String key = (j < fieldNames.length) ? fieldNames[j] : "field_" + j;
                String value = dataTable.getRows().get(i).getString(j);
                json.append("      \"").append(key).append("\": ");
                if (isNumeric(value)) {
                    json.append(value);
                } else {
                    json.append("\"").append(escapeJson(value)).append("\"");
                }
                if (j < colCount - 1) {
                    json.append(",");
                }
                json.append("\n");
            }
            json.append("    }");
            if (i < rowCount - 1) {
                json.append(",");
            }
            json.append("\n");
        }
        json.append("  ]\n");
        json.append("}");
        // 6 写入 JSON 文件
        try (ja va.io.FileWriter writer = new ja va.io.FileWriter(outputFile)) {
            writer.write(json.toString());
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        workbook.dispose();
        System.out.println("嵌套 JSON 已生成：" + outputFile);
    }
    private static boolean isNumeric(String str) {
        if (str == null || str.isEmpty()) return false;
        try {
            Double.parseDouble(str);
            return true;
        } catch (NumberFormatException e) {
            return false;
        }
    }
    private static String escapeJson(String value) {
        if (value == null) return "";
        return value.replace("\\", "\\\\")
                     .replace("\"", "\\\"")
                     .replace("\n", "\\n")
                     .replace("\r", "\\r")
                     .replace("\t", "\\t");
    }
}

说明：

• ExportTableOptions 里 setKeepDataFormat(true) 能保留原始数据格式，比如日期、百分比这类。
• getLastDataRow() 和 getLastDataColumn() 自动获取数据区域边界，省去手工计算。
• exportDataTable(startRow, startCol, endRow, endCol, options) 导出一块矩形区域的数据。
• 自定义 fieldNames 数组，把 Excel 列名映射成英文驼峰命名，更符合 API 接口规范。
• 输出结构里加了 report_name、sheet_name、total_records 这些元信息，形成嵌套结构。

转换结果：

{
  "report_name": "员工信息报表",
  "sheet_name": "员工信息",
  "total_records": 5,
  "employees": [
    {
      "employeeId": "EMP001",
      "name": "张三",
      "department": "技术部",
      "position": "高级工程师",
      "hireDate": "2019-03-15",
      "salary": 18000.0
    },
    {
      "employeeId": "EMP002",
      "name": "李四",
      "department": "市场部",
      "position": "市场经理",
      "hireDate": "2020-07-01",
      "salary": 15000.0
    }
  ]
}

以上仅展示前两条员工记录。输出结构包含文档级元信息，字段名采用英文驼峰命名，直接拿来做 API 响应很合适。

4. 批量转换多工作表为 JSON

如果 Excel 文件里塞了好几个工作表，一个遍历循环就能把所有数据全抓出来，打包到一个 JSON 文件里。代码实现也很直白：

import com.spire.xls.*;
import com.spire.data.table.DataTable;
public class MultiSheetToJson {
    public static void main(String[] args) {
        String inputFile = "MultiSheetData.xlsx";
        String outputFile = "AllSheetsData.json";
        // 1 创建包含多个工作表的 Excel 文件
        Workbook sourceWorkbook = new Workbook();
        // 第一个工作表 - 销售数据
        Worksheet sheet1 = sourceWorkbook.getWorksheets().get(0);
        sheet1.setName("销售数据");
        sheet1.get(1, 1).setText("产品");
        sheet1.get(1, 2).setText("销量");
        sheet1.get(1, 3).setText("销售额");
        sheet1.get(2, 1).setText("笔记本电脑");
        sheet1.get(2, 2).setNumberValue(1250);
        sheet1.get(2, 3).setNumberValue(6250000);
        sheet1.get(3, 1).setText("平板电脑");
        sheet1.get(3, 2).setNumberValue(890);
        sheet1.get(3, 3).setNumberValue(2670000);
        // 第二个工作表 - 库存数据
        Worksheet sheet2 = sourceWorkbook.getWorksheets().add("库存数据");
        sheet2.get(1, 1).setText("产品");
        sheet2.get(1, 2).setText("库存数量");
        sheet2.get(1, 3).setText("仓库位置");
        sheet2.get(2, 1).setText("笔记本电脑");
        sheet2.get(2, 2).setNumberValue(350);
        sheet2.get(2, 3).setText("A区-01");
        sheet2.get(3, 1).setText("平板电脑");
        sheet2.get(3, 2).setNumberValue(280);
        sheet2.get(3, 3).setText("B区-03");
        sourceWorkbook.sa veToFile(inputFile, ExcelVersion.Version2013);
        sourceWorkbook.dispose();
        // 2 加载并遍历所有工作表
        Workbook workbook = new Workbook();
        workbook.loadFromFile(inputFile);
        StringBuilder json = new StringBuilder();
        json.append("{\n");
        int sheetCount = workbook.getWorksheets().getCount();
        for (int s = 0; s < sheetCount; s++) {
            Worksheet sheet = workbook.getWorksheets().get(s);
            String sheetName = sheet.getName();
            DataTable dataTable = sheet.exportDataTable();
            int rowCount = dataTable.getRows().size();
            int colCount = dataTable.getColumns().size();
            json.append("  \"").append(escapeJson(sheetName)).append("\": [\n");
            for (int i = 0; i < rowCount; i++) {
                json.append("    {\n");
                for (int j = 0; j < colCount; j++) {
                    String key = dataTable.getColumns().get(j).getCaption();
                    String value = dataTable.getRows().get(i).getString(j);
                    json.append("      \"").append(escapeJson(key)).append("\": ");
                    if (isNumeric(value)) {
                        json.append(value);
                    } else {
                        json.append("\"").append(escapeJson(value)).append("\"");
                    }
                    if (j < colCount - 1) json.append(",");
                    json.append("\n");
                }
                json.append("    }");
                if (i < rowCount - 1) json.append(",");
                json.append("\n");
            }
            json.append("  ]");
            if (s < sheetCount - 1) json.append(",");
            json.append("\n");
        }
        json.append("}");
        // 3 写入 JSON 文件
        try (ja va.io.FileWriter writer = new ja va.io.FileWriter(outputFile)) {
            writer.write(json.toString());
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        workbook.dispose();
        System.out.println("多工作表 JSON 已生成：" + outputFile);
    }
    private static boolean isNumeric(String str) {
        if (str == null || str.isEmpty()) return false;
        try {
            Double.parseDouble(str);
            return true;
        } catch (NumberFormatException e) {
            return false;
        }
    }
    private static String escapeJson(String value) {
        if (value == null) return "";
        return value.replace("\\", "\\\\")
                     .replace("\"", "\\\"")
                     .replace("\n", "\\n")
                     .replace("\r", "\\r")
                     .replace("\t", "\\t");
    }
}

说明：

• getWorksheets().getCount() 获取工作表总数
• getWorksheets().add("名称") 添加新工作表
• 每个工作表的数据以工作表名为键，组织成 JSON 对象的属性
• 适用于多维度数据汇总，比如销售、库存、财务放在不同工作表的情况

输出结果示例：

{
  "销售数据": [
    {
      "产品": "笔记本电脑",
      "销量": 1250.0,
      "销售额": 6250000.0
    },
    {
      "产品": "平板电脑",
      "销量": 890.0,
      "销售额": 2670000.0
    }
  ],
  "库存数据": [
    {
      "产品": "笔记本电脑",
      "库存数量": 350.0,
      "仓库位置": "A区-01"
    },
    {
      "产品": "平板电脑",
      "库存数量": 280.0,
      "仓库位置": "B区-03"
    }
  ]
}

每个工作表的数据以工作表名称为键，独立组织为 JSON 数组，便于按业务维度分别消费。

• 企业月度综合报表，将不同维度的数据统一输出为 JSON
• 项目管理系统中多工作表数据的统一接口响应
• 跨部门数据汇总，将各部门独立工作表合并为统一数据格式

5. 关键类与方法解析

核心类说明

Workbook 类

Workbook 是 Excel 操作的入口，代表一个完整的 Excel 文件。

常用方法：

Worksheet 类

Worksheet 代表单个工作表，是数据操作的主要对象。

常用方法与属性：

DataTable 类

DataTable 用于存储从工作表导出的表格数据。

常用方法与属性：

ExportTableOptions 类

ExportTableOptions 用于配置数据导出选项。

常用属性：

使用建议：

• 如果原始 Excel 包含日期、百分比等特殊格式，建议开启 setKeepDataFormat(true)
• 对于简单的文本和数值数据，直接用无参 exportDataTable() 就可以

总结

从创建示例数据、整体工作表转换，到指定区域的嵌套结构输出，再到多工作表的批量处理——用 Ja va 搞定 Excel 转 JSON 这件事，已经都在这篇文章里了。整个过程高度自动化，尤其适合数据迁移、API 对接、报表导出这类场景。

跟手动复制粘贴或依赖在线转换工具比起来，基于 Ja va 代码的方式优势很明显：灵活性强，可以自定义 JSON 结构、字段映射和输出格式；批量处理效率高，多工作表、多文件都能自动搞定；数据可控，能选择性提取特定区域，过滤无关内容；而且很容易集成到 Spring Boot 等 Ja va 框架中，作为数据接口的一部分。

在此基础上，你还可以做更多扩展，比如结合 Gson 或 Jackson 库生成更规范的 JSON、添加数据过滤与清洗逻辑，甚至集成到 RESTful API 中实现实时数据查询。如果你正在处理 Excel 数据的结构化提取或者系统对接需求，这套方案应该能帮上大忙。