Python xlrd实现从读取Excel到高效数据提取的全面指南

目录

• 一、前言：Excel 与 python 的不解之缘
• 二、库的起源与演变：从万能到专一
• 三、安装与环境要求
• 1. 安装方式
• 2. 版本建议
• 3. 基本依赖
• 四、核心对象结构分析
• 五、主要API与使用方法详解
• 1. 打开 Excel 文件
• 2. 获取工作表
• 3. 获取单元格内容与属性
• 4. 遍历所有数据
• 5. 日期类型的处理
• 六、实战案例：Excel 数据提取与分析
• 案例背景
• 目标
• 七、性能优化与大文件读取
• 1. 启用按需加载
• 2. 避免重复读取单元格对象
• 3. 文件格式转换
• 八、与其他库的比较
• 九、深入源码：xlrd的解析机制
• 十、版本兼容与迁移策略
• 1. xlrd >= 2.0 不支持 .xlsx
• 2. 向下兼容旧系统
• 3. 推荐替代方案
• 十一、实际应用案例：自动报表系统
• 十二、常见错误与排查
• 十三、与 Pandas 的结合：批量数据分析
• 十四、总结与展望

一、前言：Excel 与 Python 的不解之缘

在数据处理与办公自动化领域，Excel 文件（.xls / .xlsx） 一直是最常见的数据载体。

而在 Python 世界中，围绕 Excel 操作的生态非常庞大，其中最经典、最轻量级的读文件库之一便是 —— xlrd。

xlrd 是一个专门用于读取 Excel 文件内容的 Python 库，它支持从 Excel 工作簿中提取工作表（Sheet）、单元格内容、数据类型等信息。

虽然在新版本中它仅支持旧格式 .xls 文件，但凭借其简洁、高效和稳定的特点，xlrd 依然在许多老系统与数据迁移任务中被广泛使用。

二、库的起源与演变：从万能到专一

在早期的 Python Excel 生态中，xlrd 和 xlwt（写入）是一对黄金搭档，配合使用可以轻松实现 Excel 的读写操作。

• xlrd（read）：读取 Excel 文件内容。
• xlwt（write）：写入 .xls 文件。
• xlutils：基于二者实现的高级操作库（复制、修改工作表等）。

然而，自www.devze.com xlrd 2.0.0 起，官方宣布：

不再支持 .xlsx 文件读取，仅支持 Excel 97-2003 格式 .xls。

主要原因包括：

• Excel 2007 之后的 .xlsx 文件是基于 XML + ZIP 的复杂结构，解析成本高；
• 已有更现代的库如 openpyxl 和 pandas 提供更好的支持；
• 维护者希望 xlrd 聚焦旧格式的稳定读取。

这也导致了后期许多项目迁移至 openpyxl 或 pandas.read_excel()。不过，如果你面对的是历史系统、银行报表、政府旧数据，xlrd 仍然是最轻量可靠的解决方案。

三、安装与环境要求

1. 安装方式

pip install xlrd

2. 版本建议

如果你的 Excel 文件是 .xlsx 格式，请务必使用旧版本（≤1.2.0）：

pip install xlrd==1.2.0

否则会遇到如下错误：

XLRDError: Excel xlsx file; not supported

3. 基本依赖

xlrd 只依赖标准库和 zipfile 模块，因此即使在嵌入式系统（如树莓派、Jetson Nano）上也能轻松运行。

四、核心对象结构分析

xlrd 的内部设计采用了典型的分层数据结构，理解这点有助于掌握其灵活性：

这种python结构类似于文档树（Document Object Model），读取 Excel 时，xlrd 会逐级解析：

import xlrd

workbook = xlrd.open_workbook("data.xls")
sheet = workbook.sheet_by_index(0)
value = sheet.cell_value(0, 0)
print(value)

执行结果：

员工编号

五、主要API与使用方法详解

1. 打开 Excel 文件

import xlrd
book = xlrd.open_workbook("report.xls")

支持参数：

• filename: 文件路径
• file_contents: 二进制字节流
• encoding_override: 指定编码（如 GBK）
• on_demand: 是否懒加载（节省内存）
• ragged_rows: 是否允许行列不对齐

2. 获取工作表

# 通过索引
sheet = book.sheet_by_index(0)

# 通过名称
sheet = book.sheet_by_name('销售数据')

# 获取所有表名
print(book.sheet_names())

3. 获取单元格内容与属性

value = sheet.cell_value(1, 2)  # 第二行第三列
ctype = sheet.cell_type(1, 2)   # 数据类型

常见的 ctype 类型：

4. 遍历所有数据

for row_idx in range(sheet.nrows):
    row = sheet.row_values(row_idx)
    print(row)

或者使用 get_rows()：

for row in sheet.get_rows():
    print([cell.value for cell in row])

5. 日期类型的处理

Excel 内部使用浮点数存储日期，需要借助 xlrd.xldate_as_datetime() 进行转换：

from datetime import datetime
date_value = sheet.cell_value(2, 3)
date_obj = xlrd.xldate_as_datetime(date_value, book.datemode)
print(date_obj.strftime("%Y-%m-%d"))

六、实战案例：Excel 数据提取与分析

下面通过一个实际案例展示如何利用 xlrd 实现报表数据分析。

案例背景

某公司每月导出一份 sales_2024.xls 销售报表，包含以下字段：

目标

• 计算各产品的总销售额
• 输出每个地区的总销售额分布

步骤1：读取数据

import xlrd

book = xlrd.open_workbook('sales_2024.xls')
sheet = book.sheet_by_index(0)

data = []
for row_idx in range(1, sheet.nrows):
    row = sheet.row_values(row_idx)
    data.append(row)

步骤2：计算汇总

from collections import defaultdict

product_sales = defaultdict(float)
region_sales = defaultdict(float)

for row in data:
    product = row[1]
    sales = row[2] * row[3]
    regiandroidon = row[4]
    product_sales[product] += sales
    region_sales[region] += sales

print("按产品统计：", dict(product_sales))
print("按地区统计：", dict(region_sales))

输出结果：

按产品统计： {'A类产品': 3600.0, 'B类产品': 2000.0}

按地区统计： {'上海': 3600.0, '北京': 2000.0}

步骤3：可视化展示（与 Matplotlib 结合）

import matplotlib.pyplot as plt

plt.bar(product_sales.keys(), product_sales.values())
plt.title("产品销售额对比")
plt.xlabel("产品")
plt.ylabel("销售额(元)")
plt.show()

这展示了 xlrd 在数据提取阶段的强大能力，与现代可视化库完美兼容。

七、性能优化与大文件读取

当 Excel 文件行数超过 10 万行时，内存开销会显著上升。

以下技巧可帮助提升性能：

1. 启用按需加载javascript

book = xlrd.open_workbook('large.xls', on_demand=True)

仅在访问某个 Sheet 时加载数据，可显著节省内存。

2. 避免重复读取单元格对象

使用 row_values() 一次性获取整行数据，而非多次调用 cell_value()。

3. 文件格式转换

若文件超过几百 MB，建议先用命令行或 pandas 转为 CSV 再分析：

import pandas as pd
df = pd.read_excel('large.xls', engine='xlrd')
df.to_csv('large.csv', index=False)

八、与其他库的比较

总结：

• 如果你只需读取 .xls 文件：选 xlrd。
• 如果需要写入或支持 .xlsx：用 openpyxl。
• 如果需要快速分析：用 pandas.read_excel()。

九、深入源码：xlrd的解析机制

xlrd 的核心逻辑位于 booklbqipTi.py 与 sheet.py 模块。其工作流程大致为：

• 打开文件 → 识别格式（OLE2 vs XML）
• 解析 Workbook → Sheet → Cell
• 建立数据缓存与索引表
• 提供 Pythonic API 封装访问

核心函数结构如下：

def open_workbook(filename=None, file_contents=None, encoding_override=None, ...):
    bk = Book()
    bk.load(filename)
    return bk

Book 类中维护 sheets 列表，每个 Sheet 又包含 _cell_values 数组和 _cell_types 数组，用于快速索引。这种结构虽然不如 pandas 灵活，但胜在内存可控和结构清晰。

十、版本兼容与迁移策略

1. xlrd >= 2.0 不支持 .xlsx

对于 .xlsx 文件，请使用：

import pandas as pd
df = pd.read_excel('file.xlsx', engine='openpyxl')

2. 向下兼容旧系统

若必须兼容 .xls 与 .xlsx：

try:
    book = xlrd.open_workbook('data.xlsx')
except Exception:
    import openpyxl
    wb = openpyxl.load_workbook('data.xlsx')

3. 推荐替代方案

• 读取 .xls：xlrd
• 写入 .xls：xlwt
• 读取/写入 .xlsx：openpyxl
• 分析型任务：pandas

十一、实际应用案例：自动报表系统

在许多中小企业中，日报/周报 Excel 报表往往手动汇总。使用 xlrd 可实现自动提取并生成汇总结果。

示例流程：

• 扫描 ./reports 文件夹下所有 .xls 文件
• 读取每个文件中的“销售额”数据
• 汇总后生成一份统计表（通过 xlwt 写出）

import os, xlrd, xlwt

summary = xlwt.Workbook()
sheet_sum = summary.add_sheet('汇总')

row_index = 0
for file in os.listdir('./reports'):
    if file.endswith('.xls'):
        wb = xlrd.open_workbook(os.path.join('./reports', file))
        sh = wb.sheet_by_index(0)
        total = sum(sh.col_values(2)[1:])  # 第三列为销售额
        sheet_sum.write(row_index, 0, file)
        sheet_sum.write(row_index, 1, total)
        row_index += 1

summary.save('汇总结果.xls')

这就是最典型的办公自动化应用之一。

十二、常见错误与排查

十三、与 Pandas 的结合：批量数据分析

pandas 的 read_excel() 默认会使用 xlrd（旧版本），因此你可以结合两者快速分析数据：

import pandas as pd
df = pd.read_excel('report.xls', engine='xlrd')
print(df.describe())

对于 .xlsx 文件：

df = pd.read_excel('report.xlsx', engine='openpyxl')

十四、总结与展望

xlrd 虽然是一个“老派”库，但它依然具备以下优势：

• 轻量级、稳定性高
• 适合服务器端、嵌入式环境
• 兼容老式 Excel 格式
• 代码简单易嵌入脚本

在现代 Python 数据分析生态中，xlrd 更多地扮演**“稳定读取引擎”**的角色，而非“通用 Excel 工具”。

对于大多数历史数据处理、Excel 自动化迁移任务而言，它仍然是一款值得信赖的老朋友。

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