作者:知晓云- 小程序开发快人一步
来源:知晓课堂
在日常的工作中,常常需要根据运营需求对数据进行各种格式的处理和导出。导出后,不少人偏爱将数据放入 excel在进行处理。
一般来说,处理数据导出时需要对数据进行一些运算整理。在以前,处理的方式是在一台独立的服务器上跑脚本。
而现在有了知晓云,不再需要维护服务器,直接写代码就能把相关事都都丢给云函数。 本文将介绍通过知晓云云函数来实现将数据表导出为 excel 文件的功能,并使用 webpack 和 mincloud 将代码打包上传到知晓云。
技术栈:
项目文件结构:
export-excel-file
├── index.js
├── package.json
├── src
│ └── index.js
├── webpack.config.js
└── yarn.lock
项目搭建与云函数代码打包示例文档基本一致。项目搭建好后,还需要安装以下依赖(两种安装方式选其一即可):
// 使用 yarn 安装 yarn add node-xlsx mincloud // 使用 npm 安装 npm install --save node-xlsx minclou `
修改 deploy 脚本,如下:
// package.json ... "scripts": { "build": "webpack --mode production", "predeploy": "npm run build", "deploy": "mincloud deploy export-excel-file ../" }, ...
最终我们会使用以下两个命令来部署和测试:
npm run deploy // 部署到知晓云 mincloud invoke export-excel-file // 测试已经部署到知晓云上的云函数
我们需要准备两张表:
知晓云的云函数调用有同步和异步两种方式,同步调用的最大超时时间为 5 s,异步调用的则为 300 s。
假定 order 订单表有十万条数据,由于知晓云单次拉取数据的最大限制为 1000 条,所以需要分批获取数据,加上后续可能需要对数据进行处理,所花费的时间将会超过 5 s,因此对该云函数的调用将采用异步的方式。这时候就需要 export_task 导出任务记录表来对导出任务进行管理了。
export_task 表对导出任务进行管理的流程如下:
通过上面的准备和分析,对导出 excel 文件操作分为以下 4 个步骤:
完整代码如下:
const fs = require('fs') const xlsx = require('node-xlsx') const EXPORT_DATA_CATEGORY_ID = '5c711e3119111409cdabe6f2' // 文件上传分类 id const TABLE_ID = { order: 66666, // 订单表 export_task: 66667, // 导出任务记录表 } const TMP_FILE_NAME = '/tmp/result.xlsx' // 本地临时文件路径,以 /tmp 开头,具体请查看:https://doc.minapp.com/support/technical-notes.html (云函数的临时文件存储) const ROW_NAME = ['name', 'price'] // Excel 文件列名配置 const MAX_CONNECT_LIMIT = 5 // 最大同时请求数 const LIMIT = 1000 // 单次最大拉取数据数 let result = [] /** * 更新导出记录中的 file_download_link 字段 * @param {*} tableID * @param {*} recordId * @param {*} fileLink */ function updateExportJobIdRecord(tableID, recordId, fileLink) { let Schame = new BaaS.TableObject(tableID) let schame = Schame.getWithoutData(recordId) schame.set('file_download_link', fileLink) return schame.update() } /** * 创建数据导出任务 * 设置初始 file_download_link 为空 * 待导出任务执行完毕后将文件下载地址存储到 file_download_link 字段中 * @param {*} tableID */ function createExportJobIdRecord(tableID) { let Schame = new BaaS.TableObject(tableID) let schame = Schame.create() return schame.set({file_download_link: ''}).save().then(res => { return res.data.id }) } /** * 获取总数据条数 * @tableId {*} tableId */ function getTotalCount(tableId) { const Order = new BaaS.TableObject(tableId) return Order.count() .then(num => { console.log('数据总条数:', num) return num }) .catch(err => { console.log('获取数据总条数失败:', err) throw new Error(err) }) } /** * 分批拉取数据 * @param {*} tableId * @param {*} offset * @param {*} limit */ function getDataByGroup(tableId, offset = 0, limit = LIMIT) { let Order = new BaaS.TableObject(tableId) return Order.limit(limit).offset(offset).find() .then(res => { return res.data.objects }) .catch(err => { console.log('获取分组数据失败:', err) throw new Error(err) }) } /** * 创建 Excel 导出文件 * @param {*} sourceData 源数据 */ function genExportFile(sourceData = []) { const resultArr = [] const rowArr = [] // 配置列名 rowArr.push(ROW_NAME) sourceData.forEach(v => { rowArr.push( ROW_NAME.map(k => v[k]) ) }) resultArr[0] = { data: rowArr, name: 'sheet1', // Excel 工作表名 } const option = {'!cols': [{wch: 10}, {wch: 20}]} // 自定义列宽度 const buffer = xlsx.build(resultArr, option) return fs.writeFile(TMP_FILE_NAME, buffer, err => { if (err) { console.log('创建 Excel 导出文件失败') throw new Error(err) } }) } /** * 上传文件 */ function uploadFile() { let MyFile = new BaaS.File() return MyFile.upload(TMP_FILE_NAME, {category_id: EXPORT_DATA_CATEGORY_ID}) .catch(err => { console.log('上传文件失败') throw new Error(err) }) } module.exports = async function(event, callback) { try { const date = new Date().getTime() const groupInfoArr = [] const groupInfoSplitArr = [] const [jobId, totalCount] = await Promise.all([createExportJobIdRecord(TABLE_ID.export_task), getTotalCount(TABLE_ID.order)]) const groupSize = Math.ceil(totalCount / LIMIT) || 1 for (let i = 0; i < groupSize; i++) { groupInfoArr.push({ offset: i * LIMIT, limit: LIMIT, }) } console.log('groupInfoArr:', groupInfoArr) const length = Math.ceil(groupInfoArr.length / MAX_CONNECT_LIMIT) for (let i = 0; i < length; i++) { groupInfoSplitArr.push(groupInfoArr.splice(0, MAX_CONNECT_LIMIT)) } console.log('groupInfoSplitArr:', groupInfoSplitArr) const date0 = new Date().getTime() console.log('处理分组情况耗时:', date0 - date, 'ms') let num = 0 // 分批获取数据 const getSplitDataList = index => { return Promise.all( groupInfoSplitArr[index].map(v => { return getDataByGroup(TABLE_ID.order, v.offset, v.limit) }) ).then(res => { ++num result.push(...Array.prototype.concat(...res)) if (num < groupInfoSplitArr.length) { return getSplitDataList(num) } else { return result } }) } Promise.all([getSplitDataList(num)]).then(res => { const date1 = new Date().getTime() console.log('结果条数:', result.length) console.log('分组拉取数据次数:', num) console.log('拉取数据耗时:', date1 - date0, 'ms') genExportFile(result) const date2 = new Date().getTime() console.log('处理数据耗时:', date2 - date1, 'ms') uploadFile().then(res => { const fileLink = res.data.file_link const date3 = new Date().getTime() console.log('上传文件耗时:', date3 - date2, 'ms') console.log('总耗时:', date3 - date, 'ms') updateExportJobIdRecord(TABLE_ID.export_task, jobId, fileLink) .then(() => { const date4 = new Date().getTime() console.log('保存文件下载地址耗时:', date4 - date3, 'ms') console.log('总耗时:', date4 - date, 'ms') callback(null, { message: '保存文件下载地址成功', fileLink, }) }) .catch(err => { callback(err) }) }).catch(err => { console.log('上传文件失败:', err) throw new Error(err) }) }) } catch (err)
跟 npm 一样,部署前需要先登录,请参照文档配置。
使用以下命令即可将云函数部署到知晓云:
run deploy
执行结果如下:
使用以下的命令来测试:
mincloud invoke export-excel-filebr
执行结果如下:
export_task 表记录:
上传到知晓云的 excel 文件如下:
文件内容:
知晓云开发文档:https://doc.minapp.com/
node-xlsx 文档:https://www.npmjs.com/package/node-xlsx
仓库地址:https://github.com/ifanrx/export-excel-file
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