Python高效读写XLS和XLSX文件：xlrd, xlwt, openpyxl详解与最佳实践85

在数据处理领域，Microsoft Excel文件（XLS和XLSX）是极其常见的格式。Python作为一门强大的脚本语言，提供了多种库来方便地读写这些文件。本文将深入探讨Python中处理XLS和XLSX文件的常用库：xlrd, xlwt, 和openpyxl，并提供最佳实践以及处理常见问题的技巧。

一、 XLS文件的读写：xlrd和xlwt

xlrd库专门用于读取XLS文件（.xls），而xlwt库则用于写入XLS文件。两者都相对轻量级，易于上手。需要注意的是，xlwt无法写入XLSX文件。

1.1 读取XLS文件 (xlrd):
import xlrd
def read_xls(filepath):
"""读取XLS文件并返回数据列表."""
workbook = xlrd.open_workbook(filepath)
sheet_names = workbook.sheet_names()
data = []
for sheet_name in sheet_names:
sheet = workbook.sheet_by_name(sheet_name)
rows = []
for row_idx in range():
row = sheet.row_values(row_idx)
(row)
(rows)
return data
filepath = ''
data = read_xls(filepath)
print(data)

这段代码首先打开XLS文件，然后获取所有sheet的名称。循环遍历每个sheet，读取每一行的值，并将其存储在一个列表中。最后返回包含所有sheet数据的列表。

1.2 写入XLS文件 (xlwt):
import xlwt
def write_xls(filepath, data):
"""将数据写入XLS文件."""
workbook = ()
for sheet_data in data:
sheet = workbook.add_sheet('Sheet1') # 可以修改sheet名称
for row_idx, row in enumerate(sheet_data):
for col_idx, value in enumerate(row):
(row_idx, col_idx, value)
(filepath)
data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
write_xls('', [data])

这段代码创建了一个新的XLS文件，并依次写入数据。 (row_idx, col_idx, value) 函数将值写入指定的单元格。

二、 XLSX文件的读写：openpyxl

openpyxl库是处理XLSX文件（.xlsx）的强大工具，它支持读写XLSX文件，并且功能更全面，能处理更复杂的Excel特性，例如样式、公式和图表等。

2.1 读取XLSX文件 (openpyxl):
from openpyxl import load_workbook
def read_xlsx(filepath):
"""读取XLSX文件并返回数据列表."""
workbook = load_workbook(filepath, data_only=True) # data_only=True 读取计算后的值，而非公式
sheet_names =
data = []
for sheet_name in sheet_names:
sheet = workbook[sheet_name]
rows = []
for row in sheet.iter_rows():
row_data = [ for cell in row]
(row_data)
(rows)
return data
filepath = ''
data = read_xlsx(filepath)
print(data)

这段代码使用load_workbook函数加载XLSX文件。data_only=True参数确保读取的是单元格的最终值，而不是公式本身。iter_rows()方法迭代每一行，方便地获取单元格的值。

2.2 写入XLSX文件 (openpyxl):
from openpyxl import Workbook
def write_xlsx(filepath, data):
"""将数据写入XLSX文件."""
workbook = Workbook()
sheet = # 获取激活的sheet
for row in data:
(row)
(filepath)
data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
write_xlsx('', data)

这段代码使用Workbook()创建新的XLSX文件，append()方法方便地添加每一行数据。

三、 最佳实践和常见问题

1. 错误处理: 始终使用try...except块来处理可能出现的IOError或其他异常。

2. 大文件处理: 对于非常大的Excel文件，建议使用迭代器的方式逐行读取，避免一次性加载所有数据到内存，造成内存溢出。

3. 数据类型: 注意不同库处理数据类型的差异，例如日期和时间类型的转换。

4. 编码: 如果遇到编码问题，请指定文件的编码方式，例如xlrd.open_workbook(filepath, encoding_override='utf-8')。

5. 库选择: 对于XLS文件，使用xlrd和xlwt即可；对于XLSX文件，推荐使用openpyxl，因为它功能更强大，也更易于维护。

四、 总结

本文介绍了Python中处理XLS和XLSX文件的常用库，并提供了相应的代码示例和最佳实践。选择合适的库并正确处理潜在问题，可以高效地完成Excel文件的读写操作，提升数据处理效率。

2025-05-30

上一篇：Python高效记录和管理文件位置：方法、技巧与最佳实践

下一篇：Python字符串转换与运算详解