使用papaparse、csv-parser和xlsx等库可高效处理Node.js中的CSV和Excel文件。1. 读取CSV可用csv-parser流式解析为JSON数组；2. 写入CSV可通过csv-writer将对象数组写入文件；3. 读取Excel使用xlsx库加载工作簿并转为JSON；4. 写入Excel则将JSON数据转换为工作表并保存为.xlsx文件；5. 大文件处理建议采用流式读取或转换为CSV以降低内存占用。
处理CSV和Excel文件在Node.js中非常常见，尤其是在数据导入、导出或报表生成场景中。通过使用一些成熟的第三方库，可以轻松实现读取、写入和转换操作。
读取和写入CSV文件
CSV是一种简单高效的表格数据格式，Node.js中处理CSV推荐使用 papaparse 或 csv-parser 与 csv-writer 搭配。
● 安装依赖：npm install csv-parser csv-writer
使用 csv-parser 将CSV解析为JSON数组：
const fs = require('fs');
const csv = require('csv-parser');
const results = [];
fs.createReadStream('data.csv')
.pipe(csv())
.on('data', (row) => {
results.push(row);
})
.on('end', () => {
console.log(results); // 打印所有行
});
● 写入CSV文件：
使用 csv-writer 将数据写入CSV：
const createCsvWriter = require('csv-writer').createObjectCsvWriter;
const csvWriter = createCsvWriter({
path: 'output.csv',
header: [
{id: 'name', title: 'Name'},
{id: 'age', title: 'Age'}
]
});
csvWriter.writeRecords([
{name: 'Alice', age: 25},
{name: 'Bob', age: 30}
])
.then(() => console.log('CSV文件已生成'));
读取和写入Excel文件
Excel文件（.xlsx）结构更复杂，推荐使用 xlsx 库（也叫 SheetJS），它支持多种格式且无需依赖Office软件。
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第一步】：将安装包中所有的文件夹和文件用ftp工具以二进制方式上传至服务器空间;(如果您不知如何设置ftp工具的二进制方式，可以查看：(http://www.shopex.cn/support/qa/setup.help.717.html)【第二步】：在浏览器中输入 http://您的商店域名/install 进行安装界面进行安装即可。【第二步】：登录后台，工具箱里恢复数据管理后台是url/sho
npm install xlsx
加载Excel文件并提取第一个工作表的数据：
const XLSX = require('xlsx');
// 读取文件
const workbook = XLSX.readFile('data.xlsx');
const sheetName = workbook.SheetNames[0]; // 取第一个工作表
const worksheet = workbook.Sheets[sheetName];
// 转为JSON数组
const data = XLSX.utils.sheet_to_json(worksheet);
console.log(data);
● 写入Excel文件：
将JSON数据写入新的Excel文件：
const XLSX = require('xlsx');
const data = [
{姓名: '张三', 年龄: 28},
{姓名: '李四', 年龄: 32}
];
// 创建工作表
const worksheet = XLSX.utils.json_to_sheet(data);
// 创建工作簿
const workbook = XLSX.utils.book_new();
XLSX.utils.book_append_sheet(workbook, worksheet, '用户数据');
// 写入文件
XLSX.writeFile(workbook, 'output.xlsx');
处理大型文件的建议
对于大体积的CSV或Excel文件，避免一次性加载全部内容到内存。
● CSV：使用流式处理（如 csv-parser 的 pipe 方式）逐行读取。 ● Excel：xlsx 库默认全加载，若文件过大可考虑先转为CSV再处理，或使用支持流式解析的工具如 exceljs。 ● 控制内存使用：处理完一批数据后及时清除引用，避免内存泄漏。 基本上就这些。选择合适的方法取决于文件类型、大小和业务需求。CSV适合轻量级结构化数据，Excel适合带格式或多个工作表的场景。
