JoshClose/CsvHelper
CsvHelper
CsvHelper este o bibliotecă pentru citirea și scrierea fișierelor cu valori separate prin virgulă (CSV) prin maparea datelor la obiecte de clasă personalizate. Funcționează ca o bibliotecă de parsare și mapare a datelor care convertește textul din fișiere plate în obiecte de date structurate și serializează seturile de date interne înapoi în fișiere CSV standard.
Proiectul pune accent pe eficiența memoriei printr-un parser care optimizează consumul de resurse. Utilizează caching-ul valorilor câmpurilor și un cache de string-uri internate pentru a stoca valori repetitive, ceea ce reduce overhead-ul de memorie atunci când se procesează seturi de date mari.
Biblioteca oferă un motor de parsare bazat pe configurare care suportă diverși delimitatori și caractere de escape. Gestionează relația dintre coloanele CSV și proprietățile clasei folosind maparea bazată pe atribute și instanțierea obiectelor bazată pe reflexie. Procesarea este gestionată prin parsare secvențială bazată pe stream pentru a gestiona fișiere de volum mare fără a încărca întregul set de date în memorie.
Features
- CSV Parsing - Provides a robust engine for parsing comma-separated values into structured data according to standard specifications.
- Stream-Based Parsing - Processes large files record-by-record using a streaming approach to minimize memory overhead.
- CSV Data Exports - Transforms internal application data and class objects into standard CSV files for external export.
- CSV Data Mappers - Provides a system for linking CSV columns to application properties using configurable attributes.
- CSV File Processing - Converts comma-separated value files into custom class objects or raw data for application use.
- Configurable CSV Parsing - Allows precise control over field delimiters, escape sequences, and header handling through a configuration object.
- CSV Class Exporters - Converts internal data sets and class objects into standard CSV files for external storage.
- Attribute-Based Mappings - Provides automated mapping between CSV columns and class properties using declarative metadata attributes.
- Reflection-Based Population - Uses runtime reflection to automatically populate class properties with data from CSV columns.
- CSV Data Mapping - Links tabular CSV columns to application class properties through configurable mapping rules.
- Memory-Optimized Parsers - Optimizes memory consumption by caching repetitive field values during large file processing.
- Field Value Caching - Stores frequently occurring field values during parsing to lower memory consumption and increase processing speed.
- Object-Relational Mapping - Maps CSV columns to specific class properties to handle diverse and complex file structures.
- String Interning Deserializers - Implements a string interning cache to reuse identical field values and reduce memory consumption during parsing.
- Strongly Typed Projections - Uses generic type parameters to ensure raw CSV string values are projected into strongly typed class objects.
- Large Dataset Optimizations - Employs memory optimization techniques to handle high-volume CSV files efficiently.
- General Utilities - Library for reading and writing CSV files.
- Serialization - CSV reading and writing library.
