java - Apache POI 无法从 Excel 单元格中正确读取秒数

Question

我目前正在调试别人的代码库。目的是将数据从 Excel 文件导入数据库。 excel 文件中的每一行在第 0 列中包含一个时间戳，在其他列中包含一些标签值。
时间戳包含年、月、day_of_month、小时、分钟和秒。要解析 excel 文件并读取单个单元格，使用以下 API 和代码:

import java.time.LocalDateTime;
import java.time.OffsetDateTime;
import java.time.ZoneOffset;

import org.apache.poi.ss.usermodel.Cell;
import org.apache.poi.ss.usermodel.CellType;
import org.apache.poi.ss.usermodel.Row;
import org.apache.poi.ss.usermodel.Sheet;

...

// some loop

   LocalDateTime dateCellValue = cell.getLocalDateTimeCellValue();

在大多数情况下，日期的解析工作正常，但我发现，这并不适用于所有情况。问题是，Java 有时会将时间戳的秒数延长纳秒。例如，时间戳“12.09.2018 12:39:11”被 Java 解释为“2018-09-12T12:39:10.995”。问题直接转化为数据库:文件中的第二个 11 被保存为数据库中的第二个 10(因此纳秒工件消失了)。
为了了解问题的原因，我阅读了以下文档: https://github.com/apache/poi/blob/trunk/src/java/org/apache/poi/hssf/usermodel/HSSFCell.java
由此我得出结论，我的问题的原因是舍入错误:API 将每个日期值解释为 double 值。在 Excel 中，您可以通过转换日期时间值来查看此 double 值，例如转换成文本或数字；例如“20.03.2019 08:36:39”变为“43544,3587847222”。因此，由于某些值的数据类型，舍入根本不准确，因此 Java 无法正确解析该值。
我的问题是，如何快速准确地解决此类问题。基本上，我想到了两种可能性:

我可以通过 DateFormatter 解析日期，而不是使用 Apache POI。然而，这有一个缺点，即用户定义的日期总是需要采用相同的格式，而目前它们不是。

在代码中，我可以尝试四舍五入以更正第二个值并削减纳秒伪影。但是，我不确定，如果我总是需要舍入到上面的下一个秒值(如上面显示的示例)，或者是否存在需要舍入到下一个的情况(例如纳秒值低于 0.5)下面的第二个值。我的问题是，关于舍入误差，我并不完全理解程序行为背后的确切系统。

有人有建议吗？非常感谢您的帮助!
编辑:
问题的原因是，纳秒已经在 Excel 表格中，但肉眼无法识别，因为相关的数据类型没有显示它们。

Answer 1

我无法重现该问题。如果 apache poi获取 LocalDateTime 2018-09-12T12:39:10.995 然后是 Excel单元格已存储该确切的日期时间。诅咒之Excel由于日期格式已经四舍五入，可能无法准确显示。例如日期格式DD.MM.YYYY hh:mm:ss对于 2018-09-12T12:39:10.995，将显示 12.09.2018 12:39:11。但存储的是确切的日期时间。
但如果需要获取 LocalDateTime仅以秒为精度，可以增加 0.5 秒(千分之 500 秒)，然后截断为秒。该方法将舍入 LocalDateTime到秒。

LocalDateTime dateCellValue = cell.getLocalDateTimeCellValue(); //got directly from Excel
dateCellValue  = dateCellValue.plusNanos(500000000).truncatedTo(ChronoUnit.SECONDS); //round to seconds

完整示例:
Excel 工作表如下所示:
B 列中的单元格值这是日期时间值。单元格编号格式为 TT.MM.YYYY hh:mm:ss.000 .
代码:

import org.apache.poi.ss.usermodel.CellType;
import org.apache.poi.ss.usermodel.*;
import org.apache.poi.ss.util.*;

import java.time.LocalDateTime;
import java.time.temporal.ChronoUnit;

import java.io.FileInputStream;

class ExcelReadLocalDateTime {

 public static void main(String[] args) throws Exception {
  //Workbook workbook = WorkbookFactory.create(new FileInputStream("Workbook.xls")); String filePath = "WorkbookNew.xls";
  Workbook workbook = WorkbookFactory.create(new FileInputStream("Workbook.xlsx")); String filePath = "WorkbookNew.xlsx";

  Sheet sheet = workbook.getSheetAt(0);

  for (Row row : sheet) {
   for (Cell cell : row) {
    switch (cell.getCellType()) {
     case STRING:
      System.out.println(cell.getRichStringCellValue().getString());
      break;
     case NUMERIC:
      if (DateUtil.isCellDateFormatted(cell)) {
       LocalDateTime dateCellValue = cell.getLocalDateTimeCellValue(); //got directly from Excel
       System.out.println(dateCellValue);
       dateCellValue  = dateCellValue.plusNanos(500000000).truncatedTo(ChronoUnit.SECONDS); //round to seconds
       System.out.println(dateCellValue);
      } else {
       System.out.println(cell.getNumericCellValue());
      }
      break;    
     default:
      System.out.println();
    }
   }
  }

  workbook.close();
 }
}

结果:

Text
DateTime
DT 1
2018-09-12T12:39:10
2018-09-12T12:39:10
DT 2
2018-09-12T12:39:10.123
2018-09-12T12:39:10
DT 3
2018-09-12T12:39:10.245
2018-09-12T12:39:10
DT 4
2018-09-12T12:39:10.370
2018-09-12T12:39:10
DT 5
2018-09-12T12:39:10.495
2018-09-12T12:39:10
DT 6
2018-09-12T12:39:10.500
2018-09-12T12:39:11
DT 7
2018-09-12T12:39:10.620
2018-09-12T12:39:11
DT 8
2018-09-12T12:39:10.745
2018-09-12T12:39:11
DT 9
2018-09-12T12:39:10.870
2018-09-12T12:39:11
DT 10
2018-09-12T12:39:10.995
2018-09-12T12:39:11