Python高效加载XLS文件：方法比较与最佳实践232

在数据分析和处理过程中，经常会遇到需要加载XLS文件（Excel 97-2003工作簿）的情况。Python提供了多种库来实现这一功能，但它们的性能和适用场景各有不同。本文将详细比较几种常用的方法，并提供最佳实践，帮助你选择最适合你的项目的方案，高效地加载XLS文件。

1. xlrd库：专门用于读取XLS文件的库

xlrd是专门用于读取XLS文件的Python库，它轻量、高效，并且专注于读取数据，不包含写入功能。这是其最大的优势，因为它只做一件事，并且把它做得很好。 xlrd能够处理各种XLS文件格式，包括包含公式、样式和图表等复杂文件。但是，它不支持XLSX文件（Excel 2007及以后版本）。

以下是如何使用xlrd库加载XLS文件的示例：```python
import xlrd
def load_xls_xlrd(filepath):
"""
使用xlrd库加载XLS文件。
Args:
filepath: XLS文件的路径。
Returns:
一个包含所有sheet数据的列表，每个sheet是一个列表，列表的元素是该sheet的行。
返回None，如果文件不存在或发生错误。
"""
try:
workbook = xlrd.open_workbook(filepath)
data = []
for sheet_index in range():
sheet = workbook.sheet_by_index(sheet_index)
sheet_data = []
for row_index in range():
row = sheet.row_values(row_index)
(row)
(sheet_data)
return data
except FileNotFoundError:
print(f"Error: File not found at {filepath}")
return None
except Exception as e:
print(f"Error loading XLS file: {e}")
return None

filepath = "" # 请替换成你的文件路径
data = load_xls_xlrd(filepath)
if data:
for sheet_data in data:
for row in sheet_data:
print(row)
```

2. openpyxl库：更通用的库，支持XLS和XLSX

openpyxl是一个功能更强大的库，它不仅支持XLS文件，还支持XLSX文件。这意味着如果你需要处理不同版本的Excel文件，openpyxl是一个不错的选择。但是，由于其功能更全面，它的加载速度可能比xlrd略慢。

以下是如何使用openpyxl库加载XLS文件的示例：```python
from openpyxl import load_workbook
def load_xls_openpyxl(filepath):
"""
使用openpyxl库加载XLS文件。
Args:
filepath: XLS文件的路径。
Returns:
一个字典，键是sheet名称，值是该sheet的所有数据。
返回None，如果文件不存在或发生错误。
"""
try:
workbook = load_workbook(filepath, data_only=True) # data_only=True 确保读取的是数据而不是公式结果
data = {}
for sheet_name in :
sheet = workbook.get_sheet_by_name(sheet_name)
sheet_data = []
for row in sheet.iter_rows():
row_data = [ for cell in row]
(row_data)
data[sheet_name] = sheet_data
return data
except FileNotFoundError:
print(f"Error: File not found at {filepath}")
return None
except Exception as e:
print(f"Error loading XLS file: {e}")
return None
filepath = "" # 请替换成你的文件路径
data = load_xls_openpyxl(filepath)
if data:
for sheet_name, sheet_data in ():
print(f"Sheet: {sheet_name}")
for row in sheet_data:
print(row)
```

3. pandas库：强大的数据分析库，简化数据加载

pandas库是Python数据分析的利器，它提供了强大的数据结构和数据分析工具。pandas可以方便地读取各种格式的文件，包括XLS文件。使用pandas读取XLS文件，代码简洁易懂，但性能可能不如专门的XLS读取库。```python
import pandas as pd
def load_xls_pandas(filepath):
"""
使用pandas库加载XLS文件。
Args:
filepath: XLS文件的路径。
Returns:
一个pandas DataFrame对象，包含所有sheet的数据。
返回None，如果文件不存在或发生错误。
"""
try:
df = pd.read_excel(filepath, sheet_name=None) # sheet_name=None 读取所有sheet
return df
except FileNotFoundError:
print(f"Error: File not found at {filepath}")
return None
except Exception as e:
print(f"Error loading XLS file: {e}")
return None
filepath = "" # 请替换成你的文件路径
data = load_xls_pandas(filepath)
if data:
for sheet_name, df in ():
print(f"Sheet: {sheet_name}")
print(df)
```

4. 性能比较与选择建议

对于仅仅需要读取XLS文件数据的场景，xlrd库通常是性能最佳的选择。如果需要处理XLSX文件或需要更强大的数据处理功能，openpyxl或pandas是更好的选择。 pandas的优势在于其强大的数据处理能力，可以方便地进行后续的数据清洗和分析。选择哪个库取决于你的具体需求和优先级，权衡性能、功能和易用性。

5. 错误处理与最佳实践

在加载XLS文件时，应始终进行错误处理，以防文件不存在或发生其他错误。使用try-except块可以捕获异常并进行相应的处理。另外，建议在读取文件之前检查文件是否存在，避免不必要的错误。

记住替换代码中的 `""` 为你实际的XLS文件路径。

本文提供了三种不同的Python库来加载XLS文件的方法，并对它们的性能和适用场景进行了比较，希望能够帮助你选择最适合自己需求的方案，高效地完成XLS文件的加载和处理任务。

2025-05-09

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