使用 CsvHelper 从单个 csv 文件读取多个类

我最近一直在使用 Josh Close 的 CsvHelper 来解析 CSV 文件，我非常喜欢用于类映射的流利 api。

我正在尝试映射包含多种记录类型的 csv 文件，文件结构是

C,Comment,Timestamp
I,Class1,Header1,Header2
D,Class1,Data1,Data2
D,Class1,Data1,Data2
...
I,Class2,Header1,Header2,Header3
D,Class2,Data1,Data2,Data3
D,Class2,Data1,Data2,Data3
...
C,Checksum

这是 CsvHelper 可以处理的事情吗？我编写了一个自定义解析器，它基本上可以工作，但它真正做的只是过滤掉特定类的标题和数据字段 - 我真的很希望能够做类似的事情

csv.Configuration.RegisterClassMap<Class1>();
csv.Configuration.RegisterClassMap<Class2>();

var data1 = csv.GetRecords<Class1>().ToList();             
var data2 = csv.GetRecords<Class2>().ToList();

并一次性读取该文件？这是可能的还是我使用了错误的解析器？

问候 戴夫

有一种方法可以做到这一点；你只需要手动完成即可。

1. 您手动逐行读取csv文件
2. 检查第一列的鉴别器，该鉴别器将指示您需要映射到 Class 对象。
3. 检查第二列以查找要映射到的类。

4. 将整行映射到给定的类。

   public static void ReadMultiClassCsv()
   {
       var class1Data = new List<Class1>();
       var class2Data = new List<Class2>();
   
       using (StreamReader reader = File.OpenText(@"C:\filename.csv"))
       using (var csvReader = new CsvReader(reader))
       {
           //1.  You manually read the csv file row by row
           while (csvReader.Read())
           {
               var discriminator = csvReader.GetField<string>(0);
   
               //2.  Inspect the first column for the discriminator that will indicate that you need to map to a Class object.
               if (discriminator == "D")
               {
                   var classType = csvReader.GetField<string>(1);
   
                   //3.  Inspect the second column for the class to map to.
                   switch (classType)
                   {
                       //4.  Map the entire row to that given class.
                       case "Class1":
                           class1Data.Add(csvReader.GetRecord<Class1>());
                           break;
                       case "Class2":
                           class2Data.Add(csvReader.GetRecord<Class2>());
                           break;
                       default:
                           break;
                   }
               }
           }
       }
   }