Wie man eine CSV-Datei in C# mit IronXL liest

Was unterscheidet IronXL von StreamReader -Ansätzen?

IronXL verwandelt das Lesen von CSV-Dateien von einer Parsing-Herausforderung in direkte Operationen. Im Gegensatz zu manuellen Aufteilungsoperationen oder grundlegenden StreamReader Ansätzen behandelt IronXL automatisch Sonderfälle wie eingebettete Kommas, Zeilenumbrüche und Spalten, die durch ungewöhnliche Trennzeichen getrennt sind. Die robuste API der Bibliothek beseitigt häufige Parsing-Fehler, die herkömmliche Ansätze plagen, wie beispielsweise die falsche Behandlung von Feldern in Anführungszeichen oder mehrzeiligen Zellenwerten.

Beim Einsatz in containerisierten Umgebungen bedeutet die in sich geschlossene Architektur von IronXL, dass Sie sich keine Gedanken über die Installation zusätzlicher Abhängigkeiten oder über plattformspezifische Besonderheiten bei der Dateiverarbeitung machen müssen. Die Bibliothek geht elegant mit Dateigrößenbeschränkungen um und bietet ein konsistentes Verhalten, egal ob sie auf einer Entwickler-Workstation oder einem Kubernetes-Pod ausgeführt wird.

Wie handhabt IronXL die plattformübergreifende Bereitstellung?

Die Bibliothek arbeitet unabhängig von Microsoft Office und ist daher ideal für Serverumgebungen und Cloud-Bereitstellungen. Egal ob Windows, Linux, macOS , Azure oder AWS – IronXL liefert auf allen Plattformen konsistente Ergebnisse. Diese plattformübergreifende Kompatibilität in Kombination mit der intuitiven API macht es zur idealen Wahl für moderne C#-Anwendungen, die zuverlässiges CSV-Parsing benötigen.

Für DevOps Ingenieure bedeutet die Linux-Kompatibilität und macOS-Unterstützung von IronXL, dass sie eine einzige Bibliothek für ihre gesamte Deployment-Pipeline verwenden können. Der geringe Ressourcenbedarf und die effiziente Speichernutzung der Bibliothek gewährleisten, dass Ihre Container auch bei der Verarbeitung großer CSV-Dateien schlank und reaktionsschnell bleiben.

Warum ist die Konvertierung von CSV in Excel wichtig?

IronXL behandelt CSV-Dateien als gleichwertig neben Excel-Formaten und ermöglicht nahtlose Übergänge zwischen Dateitypen ohne Datenverlust oder Formatprobleme. Diese Konvertierungsfähigkeit ist entscheidend für automatisierte Berichtsprozesse, bei denen CSV-Daten in aufbereitete Excel-Berichte umgewandelt werden, die zur Überprüfung durch die Stakeholder bereit sind.

Neben dem einfachen Lesen von CSV-Dateien unterstützt IronXL auch das Schreiben von CSV-Dateien von Grund auf mit C#. In unserer Anleitung erfahren Sie mehr darüber. Damit ist es die perfekte Bibliothek für all Ihre CSV-Anforderungen, die alles kann, vom Lesen und Erstellen von CSV-Dateien bis hin zur Konvertierung in jedes unterstützte Format .

Welche ist die schnellste Installationsmethode?

Die Installation von IronXL dauert nur wenige Momente über den NuGet-Paketmanager von Visual Studio. Öffnen Sie Ihr Projekt, klicken Sie im Projektmappen-Explorer mit der rechten Maustaste auf "Verweise" und wählen Sie "NuGet-Pakete verwalten". Suchen Sie nach "IronXL.Excel" und klicken Sie auf "Installieren". Fügen Sie IronXL bei containerisierten Bereitstellungen Ihrer Projektdatei hinzu.

<PackageReference Include="IronXL.Excel" Version="2025.*" />

<PackageReference Include="IronXL.Excel" Version="2025.*" />

Die Benutzeroberfläche des Visual Studio NuGet-Paket-Managers zeigt das zur Installation bereitstehende IronXL.Excel-Paket in der ausgewählten Version 2025.9.1 an.

Eine detaillierte Installationsanleitung inklusive Docker-Setup-Anweisungen finden Sie in der IronXL-Installationsdokumentation . Die Bibliothek unterstützt .NET MAUI , Blazor und traditionelle .NET-Anwendungen gleichermaßen gut.

Wie lese ich meine erste CSV-Datei?

Nach der Installation ist zum Lesen Ihrer ersten CSV-Datei nur minimaler Quellcode erforderlich, wie das folgende Beispiel zeigt:

using IronXL;

// Load CSV file
WorkBook workbook = WorkBook.LoadCSV("data.csv");
WorkSheet sheet = workbook.DefaultWorkSheet;

// Read a specific cell
string cellValue = sheet["A1"].StringValue;

// Iterate through rows
foreach (var row in sheet.Rows)
{
    foreach (var cell in row)
    {
        Console.WriteLine(cell.StringValue);
    }
}

// Apply aggregate functions
decimal total = sheet["B:B"].Sum();
decimal average = sheet["B:B"].Avg();

using IronXL;

// Load CSV file
WorkBook workbook = WorkBook.LoadCSV("data.csv");
WorkSheet sheet = workbook.DefaultWorkSheet;

// Read a specific cell
string cellValue = sheet["A1"].StringValue;

// Iterate through rows
foreach (var row in sheet.Rows)
{
    foreach (var cell in row)
    {
        Console.WriteLine(cell.StringValue);
    }
}

// Apply aggregate functions
decimal total = sheet["B:B"].Sum();
decimal average = sheet["B:B"].Avg();

Was geschieht im Hintergrund während des CSV-Ladevorgangs?

In diesem Beispiel greift der Leser auf die CSV-Daten als Zeichenketten-Arrays zu. Die Methode WorkBook.LoadCSV übernimmt die Identifizierung der Kopfzeilen, erstellt eine Datentabelle und führt eine speichereffiziente Analyse durch, wodurch die Verwaltung Ihrer Datenstruktur vereinfacht wird. Die Bibliothek erkennt automatisch die Kodierung ( UTF-8, UTF-16, ASCII-Unterstützung ) und verarbeitet verschiedene CSV-Formate ohne manuelle Konfiguration.

Visual Studio-Debugkonsole zeigt Kundendaten mit Namen und Bestellbeträgen aus einer CSV-Datei an

Warum sind unterschiedliche Trennzeichen in der Produktion wichtig?

Echte CSV-Dateien verwenden nicht immer Kommas. Strichpunkte, Pipes und Tabs sind häufige Alternativen, insbesondere in internationalen Datensätzen, in denen Kommas als Dezimaltrenner dienen. IronXL verarbeitet dank seiner flexiblen Ladeoptionen elegant jedes Trennzeichen und stellt so sicher, dass Ihre containerisierten Anwendungen Dateien aus verschiedenen Quellen ohne Änderungen verarbeiten können.

Wie konfiguriere ich benutzerdefinierte Trennzeichen?

using IronXL;

// Load CSV with semicolon delimiter
WorkBook workbook = WorkBook.LoadCSV("european-data.csv", 
    fileFormat: ExcelFileFormat.XLSX, 
    listDelimiter: ";");

// Load tab-separated values
WorkBook tsvWorkbook = WorkBook.LoadCSV("export_data.tsv", 
    fileFormat: ExcelFileFormat.XLSX, 
    listDelimiter: "\t");

// Load pipe-delimited files
WorkBook pipeWorkbook = WorkBook.LoadCSV("legacy_export.txt", 
    fileFormat: ExcelFileFormat.XLSX, 
    listDelimiter: "|");

// Access data normally
WorkSheet sheet = workbook.DefaultWorkSheet;
decimal totalSales = sheet["B2:B10"].Sum();

// Apply math functions for analysis
decimal maxValue = sheet["C:C"].Max();
decimal minValue = sheet["C:C"].Min();

using IronXL;

// Load CSV with semicolon delimiter
WorkBook workbook = WorkBook.LoadCSV("european-data.csv", 
    fileFormat: ExcelFileFormat.XLSX, 
    listDelimiter: ";");

// Load tab-separated values
WorkBook tsvWorkbook = WorkBook.LoadCSV("export_data.tsv", 
    fileFormat: ExcelFileFormat.XLSX, 
    listDelimiter: "\t");

// Load pipe-delimited files
WorkBook pipeWorkbook = WorkBook.LoadCSV("legacy_export.txt", 
    fileFormat: ExcelFileFormat.XLSX, 
    listDelimiter: "|");

// Access data normally
WorkSheet sheet = workbook.DefaultWorkSheet;
decimal totalSales = sheet["B2:B10"].Sum();

// Apply math functions for analysis
decimal maxValue = sheet["C:C"].Max();
decimal minValue = sheet["C:C"].Min();

Wie steht es mit der Erhaltung der Datentypen?

Der listDelimiter Parameter akzeptiert jede Zeichenfolge und bietet volle Kontrolle über das Parsingverhalten. IronXL bewahrt Spaltenwerte und Datentypen während des Parsens. Numerische Werte bleiben Zahlen, Datumsangaben bleiben DateTime Objekte und Formeln behalten ihre Beziehungen bei . Diese automatische Typenerhaltung eliminiert manuellen Konvertierungscode und reduziert Fehler – entscheidend für die Aufrechterhaltung der Datenintegrität in automatisierten Pipelines.

Wie funktioniert die Fehlerbehandlung bei fehlerhaften Daten?

Für Dateien mit inkonsistentem Format handhabt das Fehlerbehandlungsmanagement von IronXL fehlerhafte Zeilen mit Anmut, ohne abzustürzen, protokolliert Probleme zur Überprüfung und setzt die Verarbeitung gültiger Daten fort. Diese Ausfallsicherheit ist unerlässlich für Produktionsumgebungen, in denen CSV-Dateien aus externen Quellen mit unterschiedlichen Qualitätsstandards stammen .

Screenshot, der zwei CSV-Dateien im Editor und deren geparste Ausgabe in der Visual Studio-Debugkonsole zeigt und verschiedene Trennzeichenformate (Komma und Tabulator) demonstriert.

Warum sollte man CSV-Dateien auf stark typisierte Objekte abbilden?

Das Transformieren von CSV-Zeilen in stark typisierte Objekte vereinfacht die Datenverarbeitung und ermöglicht LINQ-Operationen. IronXL macht diese Zuordnung durch seine Zugriffsmethoden für Zellen unkompliziert. Der folgende Code zeigt, wie man einen einfachen CSV-Parser mit ordnungsgemäßer Fehlerbehandlung und Validierung erstellt:

Wie erstelle ich einen typsicheren Parser?

using IronXL;

public class Product
{
    public string Name { get; set; }
    public decimal Price { get; set; }
    public int Stock { get; set; }
    public DateTime? LastUpdated { get; set; }
}

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        // Parse CSV into objects with validation
        var products = new List<Product>();
        WorkBook workbook = WorkBook.LoadCSV("inventory.csv");
        WorkSheet sheet = workbook.DefaultWorkSheet;

        // Skip header row, parse remaining lines
        for (int row = 2; row <= sheet.RowCount; row++)
        {
            try
            {
                var product = new Product
                {
                    Name = sheet[$"A{row}"].StringValue,
                    Price = sheet[$"B{row}"].DecimalValue,
                    Stock = sheet[$"C{row}"].IntValue,
                    LastUpdated = sheet[$"D{row}"].DateTimeValue
                };

                // Validate data
                if (product.Price > 0 && !string.IsNullOrWhiteSpace(product.Name))
                {
                    products.Add(product);
                }
            }
            catch (Exception ex)
            {
                Console.WriteLine($"Error parsing row {row}: {ex.Message}");
            }
        }

        // Use LINQ for analysis
        var lowStock = products.Where(p => p.Stock < 10).ToList();
        var totalInventoryValue = products.Sum(p => p.Price * p.Stock);

        // Export results to new Excel file
        var reportWorkbook = WorkBook.Create(ExcelFileFormat.XLSX);
        var reportSheet = reportWorkbook.CreateWorkSheet("Low Stock Report");

        // Add headers with formatting
        reportSheet["A1"].Value = "Product Name";
        reportSheet["B1"].Value = "Current Stock";
        reportSheet["C1"].Value = "Unit Price";
        reportSheet["A1:C1"].Style.Font.Bold = true;

        // Add data
        int reportRow = 2;
        foreach (var item in lowStock)
        {
            reportSheet[$"A{reportRow}"].Value = item.Name;
            reportSheet[$"B{reportRow}"].Value = item.Stock;
            reportSheet[$"C{reportRow}"].Value = item.Price;
            reportRow++;
        }

        reportWorkbook.SaveAs("low_stock_alert.xlsx");
    }
}

using IronXL;

public class Product
{
    public string Name { get; set; }
    public decimal Price { get; set; }
    public int Stock { get; set; }
    public DateTime? LastUpdated { get; set; }
}

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        // Parse CSV into objects with validation
        var products = new List<Product>();
        WorkBook workbook = WorkBook.LoadCSV("inventory.csv");
        WorkSheet sheet = workbook.DefaultWorkSheet;

        // Skip header row, parse remaining lines
        for (int row = 2; row <= sheet.RowCount; row++)
        {
            try
            {
                var product = new Product
                {
                    Name = sheet[$"A{row}"].StringValue,
                    Price = sheet[$"B{row}"].DecimalValue,
                    Stock = sheet[$"C{row}"].IntValue,
                    LastUpdated = sheet[$"D{row}"].DateTimeValue
                };

                // Validate data
                if (product.Price > 0 && !string.IsNullOrWhiteSpace(product.Name))
                {
                    products.Add(product);
                }
            }
            catch (Exception ex)
            {
                Console.WriteLine($"Error parsing row {row}: {ex.Message}");
            }
        }

        // Use LINQ for analysis
        var lowStock = products.Where(p => p.Stock < 10).ToList();
        var totalInventoryValue = products.Sum(p => p.Price * p.Stock);

        // Export results to new Excel file
        var reportWorkbook = WorkBook.Create(ExcelFileFormat.XLSX);
        var reportSheet = reportWorkbook.CreateWorkSheet("Low Stock Report");

        // Add headers with formatting
        reportSheet["A1"].Value = "Product Name";
        reportSheet["B1"].Value = "Current Stock";
        reportSheet["C1"].Value = "Unit Price";
        reportSheet["A1:C1"].Style.Font.Bold = true;

        // Add data
        int reportRow = 2;
        foreach (var item in lowStock)
        {
            reportSheet[$"A{reportRow}"].Value = item.Name;
            reportSheet[$"B{reportRow}"].Value = item.Stock;
            reportSheet[$"C{reportRow}"].Value = item.Price;
            reportRow++;
        }

        reportWorkbook.SaveAs("low_stock_alert.xlsx");
    }
}

Was macht die Typenkonvertierung von IronXL sicherer?

Die typisierten Werteigenschaften von IronXL ( StringValue , DecimalValue , IntValue , DateTimeValue ) handhaben Konvertierungen sicher und geben Standardwerte für ungültige Daten zurück, anstatt Ausnahmen auszulösen. Dadurch entfällt mühsame manuelle Arbeit, wie das Erstellen einer neuen Zeichenkette für jede Eigenschaft nach dem Parsen. Dieser defensive Ansatz sorgt für robuste Anwendungen, die unvollkommene Daten problemlos handhaben. Die Unterstützung des Zelldatenformats durch die Bibliothek gewährleistet, dass numerische Werte ihre Genauigkeit behalten und Datumsangaben ihre Formatierung beibehalten.

Wie gehe ich mit komplexen Geschäftsregeln um?

Die Bibliothek unterstützt bei Bedarf auch Nullable-Typen und benutzerdefinierte Parsing-Logik, wodurch komplexe Geschäftsregeln ohne Einbußen an Einfachheit berücksichtigt werden können. Für fortgeschrittene Szenarien können Sie die Formelauswertung von IronXL nutzen, um Berechnungen direkt in den analysierten Daten anzuwenden, oder die bedingte Formatierung verwenden, um Datenanomalien hervorzuheben.

! Geteilter Bildschirm: Links wird der Inhalt der CSV-Datei im Editor angezeigt, rechts die Visual Studio-Debugkonsole mit den analysierten CSV-Daten und Produktinformationen wie Namen, Preise, Lagerbestände und Aktualisierungsdaten.

Wann sollte ich eine CSV-Datei in eine Excel-Datei konvertieren?

Viele Geschäftsabläufe erfordern CSV-Daten im Excel-Format für erweiterte Analysen, Formatierungen oder zur Verteilung an Interessengruppen. IronXL macht diese Konvertierung trivial, während es alle Datenintegrität bewahrt. Der Konvertierungsprozess ist besonders wertvoll, wenn Sie Diagramme hinzufügen , Zellstile anwenden oder eine Datenvalidierung implementieren müssen, die CSV-Dateien nicht unterstützen.

Wie einfach ist der Konvertierungsprozess?

// Load CSV file
WorkBook csvWorkbook = WorkBook.LoadCSV("monthly-report.csv");

// Save as Excel with single method call
csvWorkbook.SaveAs("monthly-report.xlsx");

// Add advanced formatting before saving
WorkSheet sheet = csvWorkbook.DefaultWorkSheet;

// Apply header styling
sheet["A1:D1"].Style.Font.Bold = true;
sheet["A1:D1"].Style.BackgroundColor = "#4472C4";
sheet["A1:D1"].Style.Font.Color = "#FFFFFF";

// Format currency columns
sheet["B:B"].FormatString = "$#,##0.00";

// Add borders to data range
var dataRange = sheet["A1:D100"];
dataRange.Style.Border.SetBorder(BorderType.AllBorders, BorderStyle.Thin, "#000000");

// Autosize columns for better readability
sheet.AutoSizeColumn(0); // Column A
sheet.AutoSizeColumn(1); // Column B
sheet.AutoSizeColumn(2); // Column C
sheet.AutoSizeColumn(3); // Column D

// Add a summary chart
var chart = sheet.CreateChart(ChartType.Column, 10, 5);
chart.AddSeries("B2:B10", "A2:A10");
chart.SetTitle("Monthly Sales Summary");
chart.Plot();

// Add data validation
sheet["E2:E100"].DataValidation.AllowList = new string[] { "Approved", "Pending", "Rejected" };

// Save the enhanced Excel file
csvWorkbook.SaveAs("monthly-report-formatted.xlsx");

// Load CSV file
WorkBook csvWorkbook = WorkBook.LoadCSV("monthly-report.csv");

// Save as Excel with single method call
csvWorkbook.SaveAs("monthly-report.xlsx");

// Add advanced formatting before saving
WorkSheet sheet = csvWorkbook.DefaultWorkSheet;

// Apply header styling
sheet["A1:D1"].Style.Font.Bold = true;
sheet["A1:D1"].Style.BackgroundColor = "#4472C4";
sheet["A1:D1"].Style.Font.Color = "#FFFFFF";

// Format currency columns
sheet["B:B"].FormatString = "$#,##0.00";

// Add borders to data range
var dataRange = sheet["A1:D100"];
dataRange.Style.Border.SetBorder(BorderType.AllBorders, BorderStyle.Thin, "#000000");

// Autosize columns for better readability
sheet.AutoSizeColumn(0); // Column A
sheet.AutoSizeColumn(1); // Column B
sheet.AutoSizeColumn(2); // Column C
sheet.AutoSizeColumn(3); // Column D

// Add a summary chart
var chart = sheet.CreateChart(ChartType.Column, 10, 5);
chart.AddSeries("B2:B10", "A2:A10");
chart.SetTitle("Monthly Sales Summary");
chart.Plot();

// Add data validation
sheet["E2:E100"].DataValidation.AllowList = new string[] { "Approved", "Pending", "Rejected" };

// Save the enhanced Excel file
csvWorkbook.SaveAs("monthly-report-formatted.xlsx");

Welche Datenintegritätsmerkmale bleiben erhalten?

Die Konvertierung bewahrt numerische Genauigkeit, Datumsformate und Sonderzeichen, die oft Probleme bei manuellen Konvertierungsmethoden verursachen. IronXL optimiert automatisch die resultierende Excel-Dateistruktur und erstellt effiziente Dateien, die selbst bei großen Datensätzen schnell geöffnet werden. Die Bibliothek behält während der Konvertierung Zellkommentare , Hyperlinks und sogar bedingte Formatierungsregeln bei.

Wie ermöglicht dies die automatisierte Berichterstellung?

Diese nahtlose Konvertierungsmöglichkeit ermöglicht automatisierte Berichts-Pipelines, bei denen CSV-Daten aus verschiedenen Quellen in formschöne Excel-Berichte für die Überprüfung durch das Management umgewandelt werden. Sie können benannte Tabellen erstellen , um die Daten besser zu organisieren, Bereiche fixieren , um die Navigation zu erleichtern, und sogar Bilder wie Firmenlogos hinzufügen, um professionell aussehende Berichte zu erstellen.

Screenshot, der eine in Notepad geöffnete CSV-Datei mit Produktinventardaten (links) und dieselben Daten, die erfolgreich mit IronXL in C# in ein Excel-Tabellenkalkulationsformat importiert wurden (rechts), zeigt.

Wie handhabt IronXL die Internationalisierung?

IronXL bietet mehrere fortgeschrittene Verbesserungen, die die Zuverlässigkeit der CSV-Verarbeitung verbessern. Die Bibliothek behandelt automatisch verschiedene Textcodierungen (UTF-8, UTF-16, ASCII) und sorgt für international korrekte Anzeigewerte und Spalten. Speichereffizientes Streaming verarbeitet große CSV-Dateien, ohne alle Daten gleichzeitig in den Arbeitsspeicher zu laden – entscheidend für Containerumgebungen mit Ressourcenbeschränkungen.

Bei internationalen Einsätzen verarbeitet IronXL unterschiedliche Zahlenformate und Datumsdarstellungen korrekt. Unabhängig davon, ob Ihre CSV-Datei das europäische Dezimalsystem oder das amerikanische Datumsformat verwendet, passt sich die Bibliothek automatisch an, wodurch der Konfigurationsaufwand für die jeweilige Bereitstellung reduziert wird.

Welche Fehlerbehandlungsstrategien sollte ich anwenden?

Bei der Verarbeitung von CSV-Dateien aus nicht vertrauenswürdigen Quellen sollten Operationen zur zusätzlichen Sicherheit in try-catch-Blöcke eingeschlossen werden. Für umfassende Fehlerbehandlungsstrategien sehen Sie sich die IronXL Fehlerbehandlungsanleitungen an. Implementieren Sie Protokollierung für Produktionsumgebungen, um Verarbeitungsmetriken zu verfolgen und problematische Dateien zu identifizieren:

using IronXL;
using System.Diagnostics;

public class CSVProcessor
{
    private readonly ILogger _logger;

    public async Task<ProcessingResult> ProcessCSVBatch(string[] filePaths)
    {
        var results = new List<FileResult>();
        var stopwatch = Stopwatch.StartNew();

        foreach (var filePath in filePaths)
        {
            try
            {
                var fileStopwatch = Stopwatch.StartNew();
                var workbook = WorkBook.LoadCSV(filePath);
                var sheet = workbook.DefaultWorkSheet;

                // Process data
                var recordCount = sheet.RowCount - 1; // Exclude header
                var processedRecords = 0;

                for (int row = 2; row <= sheet.RowCount; row++)
                {
                    try
                    {
                        // Your processing logic here
                        processedRecords++;
                    }
                    catch (Exception rowEx)
                    {
                        _logger.LogWarning($"Failed to process row {row} in {filePath}: {rowEx.Message}");
                    }
                }

                results.Add(new FileResult
                {
                    FileName = filePath,
                    Success = true,
                    RecordsProcessed = processedRecords,
                    ProcessingTime = fileStopwatch.ElapsedMilliseconds
                });

                _logger.LogInformation($"Processed {filePath}: {processedRecords}/{recordCount} records in {fileStopwatch.ElapsedMilliseconds}ms");
            }
            catch (Exception ex)
            {
                _logger.LogError($"Failed to process {filePath}: {ex.Message}");
                results.Add(new FileResult
                {
                    FileName = filePath,
                    Success = false,
                    Error = ex.Message
                });
            }
        }

        return new ProcessingResult
        {
            FileResults = results,
            TotalProcessingTime = stopwatch.ElapsedMilliseconds,
            SuccessRate = (decimal)results.Count(r => r.Success) / results.Count
        };
    }
}

using IronXL;
using System.Diagnostics;

public class CSVProcessor
{
    private readonly ILogger _logger;

    public async Task<ProcessingResult> ProcessCSVBatch(string[] filePaths)
    {
        var results = new List<FileResult>();
        var stopwatch = Stopwatch.StartNew();

        foreach (var filePath in filePaths)
        {
            try
            {
                var fileStopwatch = Stopwatch.StartNew();
                var workbook = WorkBook.LoadCSV(filePath);
                var sheet = workbook.DefaultWorkSheet;

                // Process data
                var recordCount = sheet.RowCount - 1; // Exclude header
                var processedRecords = 0;

                for (int row = 2; row <= sheet.RowCount; row++)
                {
                    try
                    {
                        // Your processing logic here
                        processedRecords++;
                    }
                    catch (Exception rowEx)
                    {
                        _logger.LogWarning($"Failed to process row {row} in {filePath}: {rowEx.Message}");
                    }
                }

                results.Add(new FileResult
                {
                    FileName = filePath,
                    Success = true,
                    RecordsProcessed = processedRecords,
                    ProcessingTime = fileStopwatch.ElapsedMilliseconds
                });

                _logger.LogInformation($"Processed {filePath}: {processedRecords}/{recordCount} records in {fileStopwatch.ElapsedMilliseconds}ms");
            }
            catch (Exception ex)
            {
                _logger.LogError($"Failed to process {filePath}: {ex.Message}");
                results.Add(new FileResult
                {
                    FileName = filePath,
                    Success = false,
                    Error = ex.Message
                });
            }
        }

        return new ProcessingResult
        {
            FileResults = results,
            TotalProcessingTime = stopwatch.ElapsedMilliseconds,
            SuccessRate = (decimal)results.Count(r => r.Success) / results.Count
        };
    }
}

Wie kann ich die Performance bei großen Datensätzen optimieren?

Für eine optimale Leistung bei großen Datensätzen sollten Sie Bereichsoperationen anstelle des Zugriffs auf einzelne Zellen verwenden. Die Formel-Engine von IronXL verarbeitet auch CSV-Daten und ermöglicht so Berechnungen ohne vorherige Konvertierung in Excel. Beachten Sie folgende Optimierungsstrategien:

• Verwenden Sie benannte Bereiche für häufig aufgerufene Datenabschnitte
• Nutzen Sie die Tabellenblattverwaltung , um große Dateien in überschaubare Teile aufzuteilen.
• Durch Anwenden von Sortier- und Filterverfahren kann der Aufwand für die Datenverarbeitung reduziert werden.
• Nutzen Sie den DataSet-Export für Massendatenbankoperationen

Warum eignet sich IronXL perfekt für den Container-Einsatz?

Der plattformübergreifende Support der Bibliothek geht über die Grundkompatibilität hinaus. Docker-Container, Linux-Server und Cloud-Funktionen führen IronXL ohne Konfigurationsänderungen aus, was es ideal für Mikroservice-Architekturen macht. Die Sicherheitsmaßnahmen der Bibliothek gewährleisten einen sicheren Betrieb in Multi-Tenant-Umgebungen, während die Lizenzkonfigurationsoptionen verschiedene Bereitstellungsszenarien unterstützen.

Für Container-Bereitstellungen ist IronXL aufgrund seiner minimalen Abhängigkeiten und effizienten Ressourcennutzung eine ausgezeichnete Wahl. Die Bibliothek benötigt weder Office-Installationen noch COM-Komponenten oder plattformspezifische Bibliotheken, was die Dockerfile-Erstellung vereinfacht und die Image-Größe reduziert. Health-Check-Endpunkte können problemlos IronXL-Operationen integrieren, um zu überprüfen, ob die CSV-Verarbeitungsfunktionen weiterhin funktionsfähig sind.