Python高效处理Excel文件：Openpyxl、XlsxWriter与xlrd/xlwt详解139

Python作为一门功能强大的编程语言，在数据处理领域拥有广泛的应用。而Excel作为最常用的数据存储和分析工具，能够便捷地与Python集成，实现高效的数据读取、写入和处理，极大地提高了工作效率。本文将深入探讨Python访问Excel文件的常用库，包括Openpyxl、XlsxWriter以及xlrd/xlwt，并分别阐述其优缺点、使用方法及适用场景，帮助读者选择最合适的库进行开发。

一、Openpyxl：现代Excel文件的首选

Openpyxl是用于读写Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm文件的Python库。它支持丰富的功能，包括读取和写入单元格数据、样式、公式、图表等。相较于其他库，Openpyxl具有以下优势：
支持xlsx/xlsm格式：这是目前最常用的Excel文件格式，Openpyxl对其提供了全面支持。
丰富的功能：Openpyxl可以处理单元格样式、字体、颜色、边框、合并单元格等，能够生成美观且格式完整的Excel文件。
良好的文档和社区支持：Openpyxl拥有完善的文档和活跃的社区，方便用户学习和解决问题。
活跃的维护：该库持续更新，修复bug并添加新功能，保证其稳定性和兼容性。

以下是一个使用Openpyxl读取和写入Excel文件的简单示例：```python
from openpyxl import Workbook, load_workbook
# 创建新的Excel文件
workbook = Workbook()
sheet =
sheet['A1'] = 42
sheet['B1'] = 'Hello'
("")
# 读取Excel文件
workbook = load_workbook("")
sheet =
print(sheet['A1'].value) # 输出 42
print(sheet['B1'].value) # 输出 Hello
# 遍历所有单元格
for row in sheet.iter_rows():
for cell in row:
print()
# 更高级用法：设置单元格样式
from import Font, Alignment
font = Font(name='Times New Roman', size=14, bold=True)
alignment = Alignment(horizontal='center')
sheet['C1'] = 'Styled Cell'
sheet['C1'].font = font
sheet['C1'].alignment = alignment
("")
```

二、XlsxWriter：专注于写入Excel文件

XlsxWriter主要用于创建新的Excel文件，其性能在写入大量数据时表现出色。它虽然也支持读取，但功能相对有限。XlsxWriter的优势在于：
高效的写入速度：特别是在处理大规模数据时，XlsxWriter的写入速度远超Openpyxl。
支持图表和图像：XlsxWriter允许在Excel文件中嵌入图表和图像，增强数据可视化。
简洁易用：其API设计简洁明了，易于上手。

以下是一个使用XlsxWriter创建Excel文件的示例：```python
import xlsxwriter
workbook = ('')
worksheet = workbook.add_worksheet()
# Add the worksheet data that the chart will refer to.
headings = ['Number', 'Batch 1', 'Batch 2']
data = [
[2, 3, 4],
[6, 7, 8],
[10, 11, 12],
[14, 15, 16],
]
worksheet.write_row('A1', headings)
worksheet.write_column('A2', [x[0] for x in data])
worksheet.write_column('B2', [x[1] for x in data])
worksheet.write_column('C2', [x[2] for x in data])
# Create a new chart object.
chart = workbook.add_chart({'type': 'column'})
# Configure the first series.
chart.add_series({
'name': '=Sheet1!$B$1',
'categories': '=Sheet1!$A$2:$A$5',
'values': '=Sheet1!$B$2:$B$5',
})
# Configure second series.
chart.add_series({
'name': '=Sheet1!$C$1',
'categories': '=Sheet1!$A$2:$A$5',
'values': '=Sheet1!$C$2:$C$5',
})
# Add a chart title and some axis labels.
chart.set_title({'name': 'Results of sample analysis'})
chart.set_x_axis({'name': 'Test number'})
chart.set_y_axis({'name': 'Sample length (mm)'})
# Insert the chart into the worksheet (with an offset).
worksheet.insert_chart('D2', chart)
()
```