Python高效读取.xls/.xlsx文件：方法详解与性能优化274

在数据处理领域，Microsoft Excel文件（.xls和.xlsx）是极其常见的数据存储格式。Python作为一门强大的脚本语言，提供了多种库来读取这些文件。然而，面对庞大的数据文件，选择合适的库和方法至关重要，才能保证读取效率和数据处理的流畅性。本文将深入探讨Python读取.xls和.xlsx文件的多种方法，并针对性能优化进行详细分析，帮助你选择最适合你项目需求的方案。

1. xlrd库：专为.xls文件设计的读取库

xlrd库是专门用于读取.xls (Excel 97-2003) 文件的Python库。它功能强大，能够读取各种类型的单元格数据，包括数字、文本、日期和公式。然而，它不支持.xlsx文件，这是其最大的局限性。使用方法如下：```python
import xlrd
def read_xls_file(filepath):
try:
workbook = xlrd.open_workbook(filepath)
sheet = workbook.sheet_by_index(0) # 获取第一个sheet
# 或者 sheet = workbook.sheet_by_name("Sheet1") # 获取名为"Sheet1"的sheet
for row_index in range():
row_data = sheet.row_values(row_index)
print(row_data)
except FileNotFoundError:
print(f"Error: File not found at {filepath}")
except Exception as e:
print(f"An error occurred: {e}")
# 调用函数读取文件
read_xls_file("")
```

这段代码首先导入xlrd库，然后定义一个函数`read_xls_file`来读取指定路径的.xls文件。它处理了文件不存在和其它异常情况。函数内部使用``获取行数，并迭代每一行，使用`sheet.row_values`获取每一行的值。

2. openpyxl库：处理.xlsx文件的利器

openpyxl库是读取和写入.xlsx (Excel 2007及以上版本) 文件的强大工具。它功能丰富，支持读取各种单元格格式和样式信息。对于现代的Excel文件，openpyxl是首选。```python
from openpyxl import load_workbook
def read_xlsx_file(filepath):
try:
workbook = load_workbook(filepath, data_only=True) # data_only=True 读取计算后的值，而非公式
sheet = # 获取活动sheet
# 或者 sheet = workbook.get_sheet_by_name("Sheet1") # 获取名为"Sheet1"的sheet

for row in sheet.iter_rows():
row_data = [ for cell in row]
print(row_data)
except FileNotFoundError:
print(f"Error: File not found at {filepath}")
except Exception as e:
print(f"An error occurred: {e}")
# 调用函数读取文件
read_xlsx_file("")
```

这段代码使用了`load_workbook`函数加载.xlsx文件。`data_only=True`参数非常重要，它确保读取的是单元格的最终值，而不是公式本身。`sheet.iter_rows()`方法提供了更高效的迭代方式。

3. pandas库：数据分析的强大工具

pandas库是Python数据分析的核心库，它提供了一个名为`read_excel()`的函数，可以方便地读取.xls和.xlsx文件，并将其转换为DataFrame对象，方便后续的数据处理和分析。这是处理大型Excel文件时推荐的方法。```python
import pandas as pd
def read_excel_with_pandas(filepath):
try:
df = pd.read_excel(filepath)
print(df)
except FileNotFoundError:
print(f"Error: File not found at {filepath}")
except Exception as e:
print(f"An error occurred: {e}")
# 调用函数读取文件
read_excel_with_pandas("")
```

pandas库自动检测文件类型，并提供灵活的选项，例如指定sheet名称、跳过行数等。其内置的优化使得它在处理大型文件时效率更高。

4. 性能优化建议

对于大型Excel文件，性能优化至关重要。以下是一些建议：
使用`pandas`库： pandas库通常比xlrd和openpyxl更高效，尤其是在处理大型文件时。
只读取必要的列：避免读取所有列，只读取你需要的列可以显著提高读取速度。例如，`pd.read_excel(filepath, usecols=['Column A', 'Column B'])`
使用迭代器：避免一次性加载所有数据到内存，使用迭代器逐行读取数据可以减少内存占用。
使用`chunksize`参数： `pandas.read_excel`的`chunksize`参数可以将文件分割成块读取，降低内存压力。
优化代码逻辑：避免不必要的循环和计算，优化代码逻辑可以提高效率。

5. 总结

本文介绍了Python读取.xls和.xlsx文件的几种方法，并提供了性能优化建议。选择哪种方法取决于你的具体需求和文件大小。对于小型.xls文件，xlrd足够; 对于.xlsx文件或大型文件，openpyxl或pandas是更好的选择，而pandas通常在处理大型文件时效率最高。记住，在处理大型数据集时，优化代码和选择合适的库至关重要。

2025-05-25

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