将逗号分隔值（csv）的string加载到Quickoffice或Google文档中
我正在编写一个Android应用程序，以逗号分隔值（以\ n结尾每行）收集数据，然后每月向我发送一次数据。
我的一个betatesting人员告诉我，他希望能够查看上传之间的中间数据。 自然而然的做法（在我看来）是将数据加载到“类似excel”的应用程序（例如QuickOffice或Google文档的查看器）。 我试图写出一个文件的string，然后将其加载到QuickOffice中。 我可以得到QuickOffice启动，但文件出现空白。 另外，当我在SD卡上查找文件时，找不到它。
我的代码：
File root = Environment.getExternalStorageDirectory(); try { BufferedWriter out = new BufferedWriter(new FileWriter(root.toString() + "/ww.csv")); out.write(getPreferences(MODE_PRIVATE).getString("allTrips", "")); out.flush(); // Probably not necessary out.close(); } catch (IOException e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } Intent i1 = new Intent(android.content.Intent.ACTION_VIEW); Uri data = Uri.fromFile(new File(root.toString() + "/ww.csv")); i1.setDataAndType(data, "application/vnd.ms-excel"); startActivity(i1); 请让我知道我做错了什么。 我可以对上面的代码进行小小的调整，也可以完全不同的方法来完成工作。
在你问之前，我记得补充一下
<uses-permission android:name="android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE"/>
到我的清单。
此外，我很高兴写入内部文件系统而不是SD卡（我的数据很小），但我甚至无法打开QuickOffice。
数据的一个例子：
09/19/2011,AP2,Home,GW Parkway,12:03 PM,12:41 PM,38,Dry,Day 09/20/2011,Home,AP2,MacArthur Blvd,7:18 AM,8:32 AM,74,Rain,Day 09/20/2011,AP2,Home,Rock Creek Pkwy (Blagden),4:51 PM,5:45 PM,54,Dry,Day 09/21/2011,Home,AP2,Rte 295,6:44 AM,7:36 AM,52,Rain,Day
谢谢。
更新（2011年10月9日）：
有时在编写代码时，需要退后一步，重新考虑要实现的目标。 我所要做的就是重新格式化我的临时数据，并为用户提供一个易于阅读的表格，可以查看每月上传的数据。 我认为最简单的方法是将我的.csv文件加载到电子表格中。 Nikolaybuild议使用外部库来确保我的文件格式正确，但是我试图保持这个应用程序尽可能的精简，所以我想避免不必要地使用（和学习使用）外部库。 所以，我的最终解决scheme是使用html格式将一个稍大的文件写入SD卡，然后以文本/ html而不是text / plain或application / vnd.ms-excel打开文件。 这花了大约一个小时的编码，很好地解决了这个问题，所以我会考虑closures的问题。
首先，你需要debugging你的代码，并找出为什么文件没有正确写入到SD卡（或者你只是在错误的地方寻找它？）。 find之后，安装SD卡，并尝试在Excel / Open / LibreOffice中打开以确保其格式正确。 您可能需要使用CSV库（如opencsv）来生成CSV文件。 处理空格，转义等可能会非常棘手，而QuickOffice可能不允许格式错误的CSV。
Google文档完全是另一回事，您需要使用用户的Google帐户进行身份validation，然后使用GDocs API /客户端库上传文件。
至less部分问题是文件格式。 当我将“application / vnd.ms-excel”更改为“text / plain”时，我可以打开文本文件中的数据。 这并不理想，因为阅读起来比在电子表格中打开更困难。
我会继续寻找更好的答案。
更新（2011年10月9日）：
最后，我的更好的答案是“使用HTML表格作为解决scheme”。 原来是阻力最小的path。 看到我更新的问题有更长的解释。