PythonExcel自动化技巧：openpyxl与xlrd使用指南

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openpyxl主打写入与新建，支持.xlsx等格式并控制样式；xlrd仅读.xls文件，2.0+版不再支持.xlsx；推荐pandas+openpyxl组合处理数据与格式。

用 Python 处理 Excel 文件，openpyxl 和 xlrd 是两个最常用但定位不同的库：前者主打「写入 + 新建 + 格式控制」，后者专注「读取旧版 Excel（.xls）」。现在多数场景推荐优先用 openpyxl（支持 .xlsx/.xlsm/.xltx/.xltm），而 xlrd 自 2.0 版起已停止支持 .xlsx 文件读取，仅能读 .xls —— 这点务必注意，否则会报错 Unsupported format, or corrupt file。

openpyxl：读写 Excel 的主力工具

适合新建表格、修改现有 .xlsx 文件、调整单元格样式、处理公式和图表等。

• 加载工作簿：from openpyxl import load_workbook；wb = load_workbook("data.xlsx")（默认保留格式）；如只需数据可加 read_only=True 加速大文件读取
• 选工作表：ws = wb["Sheet1"] 或 ws = wb.active
• 读单元格：ws["A1"].value 或 ws.cell(row=1, column=1).value
• 写入内容：ws["B2"] = "Hello"；批量写可用 ws.append([1, 2, 3])（追加一行）
• 保存文件：wb.save("output.xlsx")（不能覆盖正在打开的 Excel 文件，会报错）

xlrd：只读 .xls 文件的遗留方案

适用于维护老系统中大量 .xls 格式报表，不建议用于新项目。

• 安装注意：必须用 pip install xlrd==1.2.0（高版本不支持 .xlsx）
• 读取示例：import xlrd；book = xlrd.open_workbook("old.xls")；sheet = book.sheet_by_name("Sheet1")
• 获取数据：sheet.cell_value(0, 0)（行索引、列索引均从 0 开始）；sheet.row_values(1) 读整行
• 不支持写入：xlrd 是纯读取库，任何写操作都会报错

替代方案推荐：pandas + openpyxl 组合

日常数据处理中，更高效的方式是用 pandas 做逻辑运算，再用 openpyxl 补充格式或写入多 sheet：

• 读取：df = pd.read_excel("data.xlsx", sheet_name="Sales")
• 计算后写回：with pd.ExcelWriter("report.xlsx", engine="openpyxl") as writer:
  df.to_excel(writer, sheet_name="Summary", index=False)
  df.groupby("Region").sum().to_excel(writer, sheet_name="ByRegion")
• 后续还能用 writer.book 获取 openpyxl 工作簿对象，继续设置字体、边框、冻结窗格等

常见坑与应对

• 日期读出来是数字：openpyxl 默认把 Excel 日期转为 datetime 对象；若看到浮点数（如 44562.0），说明该单元格未被识别为日期类型，可手动用 xlrd.xldate_as_datetime(cell_value, book.datemode)（xlrd）或检查源文件单元格格式
• 中文乱码：openpyxl 本身无编码参数，乱码多因 Excel 文件本身保存异常，建议用 Excel 软件另存为 UTF-8 兼容格式（.xlsx），或统一用 pandas 读取（自动处理较好）
• 内存占用大：处理超大 Excel（>10 万行）时，避免全量加载，改用 openpyxl.load_workbook(..., read_only=True) + 迭代读取，或换用 pyxlsb（支持 .xlsb）或 polars + python-calamine（更快更省内存）

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