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Python酷库之旅-比翼双飞情侣库(10)

news 来源：原创 2024/6/24 3:45:14

一、xlrd库的由来

二、xlrd库优缺点

1、优点

1-1、支持多种Excel文件格式

1-2、高效性

1-3、开源性

1-4、简单易用

1-5、良好的兼容性

2、缺点

2-1、对.xlsx格式支持有限

2-2、功能相对单一

2-3、更新和维护频率低

2-4、依赖外部资源

三、xlrd库的版本说明

1、xlrd 1.2.0版本

2、xlrd 2.0.1版本

3、xlrd3(非官方名称)

四、如何学好xlrd库？

1、获取xlrd库的属性和方法

2、获取xlrd库的帮助信息

3、实战案例

3-38、通过索引引用工作表

3-39、通过名称引用工作表

3-40、通过sheet_names集合引用工作表

3-41、引用当前活动工作表

3-42、引用第一个工作表

3-43、引用最后一个工作表

3-44、引用所有的工作表

3-45、引用指定的多个工作表

3-46、引用新建的工作表

3-47、引用包含特定单元格的工作表

3-48、引用工作表名称中包含特定字符串的工作表

五、推荐阅读

1、Python筑基之旅

2、Python函数之旅

3、Python算法之旅

4、Python魔法之旅

5、博客个人主页

在Excel中，通常所说的“情侣键”并非官方术语，而是对某些常用且经常成对出现的快捷键的一种形象化的称呼。其中，最为人熟知和广泛使用的“情侣键”是“Ctrl+C”和“Ctrl+V”。

1、Ctrl+C：这个快捷键的作用是“拷贝”或“复制”。当你在Excel中选中某个单元格、一行、一列或整个工作表的内容后，按下Ctrl+C键，这些内容就会被复制到计算机的剪贴板中，等待下一步的粘贴操作。
2、Ctrl+V：这个快捷键的作用是“粘贴”。在你按下Ctrl+C键将内容复制到剪贴板后，可以通过按下Ctrl+V键将这些内容粘贴到Excel中的另一个位置，这两个操作经常是连续进行的，因此Ctrl+C和Ctrl+V就像一对“情侣”，总是成对出现。

除了这对常见的“情侣键”外，Excel中还有许多其他的快捷键可以帮助用户更高效地完成各种操作。然而，这些快捷键通常并没有像Ctrl+C和Ctrl+V那样形成特定的“情侣”关系。

然而，今天我不再展开介绍“情侣键”，而是要重点推介Python中的“情侣库”，即xlrd和xlwt两个第三方库。

一、xlrd库的由来

xlrd库是一种用于在Python中读取Excel文件的库，它的名称中的"xl"代表Excel，"rd"代表读取，其开发者是John Machin(注：库名字符拆分诠释，只是一种猜测)。

xlrd最初是在2005年开始开发的，是基于Python的开源项目(下载：xlrd库官网下载)。

由于Excel文件在数据处理和分析中的重要性，xlrd库填补了Python在处理Excel文件方面的空白，使得用户可以方便地在Python环境中读取Excel文件的内容，并进行进一步的数据操作和分析。

二、xlrd库优缺点

1、优点

1-1、支持多种Excel文件格式

xlrd库支持多种Excel文件格式，包括`.xls`和`.xlsx`(在旧版本中)，这使得无论数据存储在哪种格式的Excel文件中，用户都可以使用xlrd库来读取。

1-2、高效性

xlrd库使用C语言编写，因此其性能非常高，即使面对非常大的Excel文件，xlrd也可以快速地读取其中的数据。

1-3、开源性

xlrd是完全开源的，可以在GitHub等平台上找到其源代码，这使得任何人都可以根据自己的需求对其进行修改和扩展。

1-4、简单易用

xlrd提供了简单直接的API来获取单元格数据、行列数等，使得从Excel文件中读取数据变得简单而高效。

1-5、良好的兼容性

xlrd库适配多种Python版本，包括Python 2.7(不包括3.0-3.3)或Python 3.4及以上版本，这为用户提供了广泛的兼容性选择。

2、缺点

2-1、对.xlsx格式支持有限

在xlrd 1.2.0之后的版本中(大约从2020年开始)，xlrd库不再支持`.xlsx`文件格式，这限制了xlrd在新版Excel文件(主要是`.xlsx`格式)上的应用。

2-2、功能相对单一

xlrd库主要专注于从Excel文件中读取数据，而不提供写入或修改Excel文件的功能，这使得在处理需要写入或修改Excel文件的任务时，用户需要结合其他库(如`openpyxl`或`xlwt`)使用。

2-3、更新和维护频率低

由于xlrd库主要关注于读取Excel文件的功能，并且随着`.xlsx`格式的普及，其使用范围逐渐缩小，因此，xlrd库的更新和维护频率可能相对较低。

2-4、依赖外部资源

在某些情况下，xlrd库可能需要依赖外部资源或库来完全发挥其功能，这可能会增加用户在使用xlrd库时的复杂性和不确定性。

总之，xlrd库在读取Excel文件方面具有高效、开源和简单易用等优点，但在对`.xlsx`格式的支持、功能单一以及更新和维护频率等方面存在一些缺点，用户在选择使用xlrd库时需要根据自己的需求进行权衡和选择。

三、xlrd库的版本说明

xlrd库适配的Python版本根据库的不同版本而有所不同。以下是针对几个主要版本的说明：

1、xlrd 1.2.0版本

1-1、适配Python>=2.7(不包括3.0-3.3)或Python>=3.4。
1-2、该版本支持xlsx文件格式，并且是一个广泛使用的版本，因为它能够处理小到中等大小的Excel文件，并且具有较好的性能表现。

2、xlrd 2.0.1版本

2-1、适配Python>=2.7(不包括3.0-3.5)或Python>=3.6。
2-2、该版本不再支持xlsx文件格式，仅支持旧版的xls文件格式，因为在xlrd 2.0版本之后，xlrd移除了对xlsx格式的支持。

3、xlrd3(非官方名称)

xlrd3是xlrd的开源扩展库，提供了对xlsx文件格式的支持，然而，请注意，xlrd3并不是xlrd的官方名称(下载：GitHub - Dragon2fly/xlrd3)。

四、如何学好xlrd库？

1、获取xlrd库的属性和方法

用print()和dir()两个函数获取xlrd库所有属性和方法的列表

# ['Book', 'FILE_FORMAT_DESCRIPTIONS', 'FMLA_TYPE_ARRAY', 'FMLA_TYPE_CELL', 'FMLA_TYPE_COND_FMT', 'FMLA_TYPE_DATA_VAL',
# 'FMLA_TYPE_NAME', 'FMLA_TYPE_SHARED', 'Operand', 'PEEK_SIZE', 'Ref3D', 'XLDateError', 'XLRDError', 'XLS_SIGNATURE',
# 'XL_CELL_BLANK', 'XL_CELL_BOOLEAN', 'XL_CELL_DATE', 'XL_CELL_EMPTY', 'XL_CELL_ERROR', 'XL_CELL_NUMBER', 'XL_CELL_TEXT', 'ZIP_SIGNATURE', 
# '__VERSION__', '__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__path__', 
# '__spec__', '__version__', 
# 'biff_text_from_num', 'biffh', 'book', 'cellname', 'cellnameabs', 'colname', 'compdoc', 'count_records', 'decompile_formula', 
# 'dump', 'dump_formula', 'empty_cell', 'error_text_from_code', 'evaluate_name_formula', 'formatting', 'formula', 'info', 
# 'inspect_format', 'oBOOL', 'oERR', 'oNUM', 'oREF', 'oREL', 'oSTRG', 'oUNK', 'okind_dict', 'open_workbook', 'open_workbook_xls', 
# 'os', 'pprint', 'rangename3d', 'rangename3drel', 'sheet', 'sys', 'timemachine', 'xldate', 'xldate_as_datetime', 'xldate_as_tuple', 'zipfile']

2、获取xlrd库的帮助信息

用help()函数获取xlrd库的帮助信息

Help on package xlrd:NAMExlrdDESCRIPTION# Copyright (c) 2005-2012 Stephen John Machin, Lingfo Pty Ltd# This module is part of the xlrd package, which is released under a# BSD-style licence.PACKAGE CONTENTSbiffhbookcompdocformattingformulainfosheettimemachinexldateFUNCTIONScount_records(filename, outfile=<_io.TextIOWrapper name='<stdout>' mode='w' encoding='utf-8'>)For debugging and analysis: summarise the file's BIFF records.ie: produce a sorted file of ``(record_name, count)``.:param filename: The path to the file to be summarised.:param outfile: An open file, to which the summary is written.dump(filename, outfile=<_io.TextIOWrapper name='<stdout>' mode='w' encoding='utf-8'>, unnumbered=False)For debugging: dump an XLS file's BIFF records in char & hex.:param filename: The path to the file to be dumped.:param outfile: An open file, to which the dump is written.:param unnumbered: If true, omit offsets (for meaningful diffs).inspect_format(path=None, content=None)Inspect the content at the supplied path or the :class:`bytes` content providedand return the file's type as a :class:`str`, or ``None`` if it cannotbe determined.:param path:A :class:`string <str>` path containing the content to inspect.``~`` will be expanded.:param content:The :class:`bytes` content to inspect.:returns:A :class:`str`, or ``None`` if the format cannot be determined.The return value can always be looked up in :data:`FILE_FORMAT_DESCRIPTIONS`to return a human-readable description of the format found.open_workbook(filename=None, logfile=<_io.TextIOWrapper name='<stdout>' mode='w' encoding='utf-8'>, verbosity=0, use_mmap=True, file_contents=None, encoding_override=None, formatting_info=False, on_demand=False, ragged_rows=False, ignore_workbook_corruption=False)Open a spreadsheet file for data extraction.:param filename: The path to the spreadsheet file to be opened.:param logfile: An open file to which messages and diagnostics are written.:param verbosity: Increases the volume of trace material written to thelogfile.:param use_mmap:Whether to use the mmap module is determined heuristically.Use this arg to override the result.Current heuristic: mmap is used if it exists.:param file_contents:A string or an :class:`mmap.mmap` object or some other behave-alikeobject. If ``file_contents`` is supplied, ``filename`` will not be used,except (possibly) in messages.:param encoding_override:Used to overcome missing or bad codepage informationin older-version files. See :doc:`unicode`.:param formatting_info:The default is ``False``, which saves memory.In this case, "Blank" cells, which are those with their own formattinginformation but no data, are treated as empty by ignoring the file's``BLANK`` and ``MULBLANK`` records.This cuts off any bottom or right "margin" of rows of empty or blankcells.Only :meth:`~xlrd.sheet.Sheet.cell_value` and:meth:`~xlrd.sheet.Sheet.cell_type` are available.When ``True``, formatting information will be read from the spreadsheetfile. This provides all cells, including empty and blank cells.Formatting information is available for each cell.Note that this will raise a NotImplementedError when used with anxlsx file.:param on_demand:Governs whether sheets are all loaded initially or when demandedby the caller. See :doc:`on_demand`.:param ragged_rows:The default of ``False`` means all rows are padded out with empty cells sothat all rows have the same size as found in:attr:`~xlrd.sheet.Sheet.ncols`.``True`` means that there are no empty cells at the ends of rows.This can result in substantial memory savings if rows are of widelyvarying sizes. See also the :meth:`~xlrd.sheet.Sheet.row_len` method.:param ignore_workbook_corruption:This option allows to read corrupted workbooks.When ``False`` you may face CompDocError: Workbook corruption.When ``True`` that exception will be ignored.:returns: An instance of the :class:`~xlrd.book.Book` class.DATAFILE_FORMAT_DESCRIPTIONS = {'xls': 'Excel xls', 'xlsb': 'Excel 2007 xl...FMLA_TYPE_ARRAY = 4FMLA_TYPE_CELL = 1FMLA_TYPE_COND_FMT = 8FMLA_TYPE_DATA_VAL = 16FMLA_TYPE_NAME = 32FMLA_TYPE_SHARED = 2PEEK_SIZE = 8XLS_SIGNATURE = b'\xd0\xcf\x11\xe0\xa1\xb1\x1a\xe1'XL_CELL_BLANK = 6XL_CELL_BOOLEAN = 4XL_CELL_DATE = 3XL_CELL_EMPTY = 0XL_CELL_ERROR = 5XL_CELL_NUMBER = 2XL_CELL_TEXT = 1ZIP_SIGNATURE = b'PK\x03\x04'__VERSION__ = '2.0.1'biff_text_from_num = {0: '(not BIFF)', 20: '2.0', 21: '2.1', 30: '3', ...empty_cell = empty:''error_text_from_code = {0: '#NULL!', 7: '#DIV/0!', 15: '#VALUE!', 23: ...oBOOL = 3oERR = 4oNUM = 2oREF = -1oREL = -2oSTRG = 1oUNK = 0okind_dict = {-2: 'oREL', -1: 'oREF', 0: 'oUNK', 1: 'oSTRG', 2: 'oNUM'...VERSION2.0.1FILEe:\python_workspace\pythonproject\lib\site-packages\xlrd\__init__.py

3、实战案例

3-38、通过索引引用工作表

# 38、通过索引引用工作表
import xlrd
# 打开Excel文件
workbook = xlrd.open_workbook(r'E:\360Downloads\test.xls')  # 替换为你的Excel文件路径
# 指定要引用的工作表的索引（从0开始）
sheet_index = 0  # 替换为你要引用的工作表的索引
# 通过索引引用工作表
try:sheet = workbook.sheet_by_index(sheet_index)# 工作表对象已成功获取，你可以在此进行后续操作print(f"引用到的工作表名称为：{sheet.name}") # 输出：引用到的工作表名称为：test1# 例如，读取第一行的数据row_values = sheet.row_values(0)print(f"第一行的数据为：{row_values}") # 输出：第一行的数据为：[45457.0, '', '', '']
except IndexError:print(f"索引 {sheet_index} 超出范围或文件未包含工作表")
# 不需要显式地将工作表或工作簿设置为None，因为Python有垃圾回收机制

3-39、通过名称引用工作表

# 39、通过名称引用工作表
import xlrd
# 打开Excel文件
workbook = xlrd.open_workbook(r'E:\360Downloads\test.xls')  # 替换为你的Excel文件路径
# 指定要引用的工作表的名称
sheet_name = 'test1'  # 替换为你的工作表名称
# 通过名称引用工作表
try:sheet = workbook.sheet_by_name(sheet_name)# 工作表对象已成功获取，你可以在此进行后续操作print(f"引用到的工作表名称为：{sheet.name}") # 输出：引用到的工作表名称为：test1# 例如，读取第一行的数据row_values = sheet.row_values(0)print(f"第一行的数据为：{row_values}") # 输出：第一行的数据为：[45457.0, '', '', '']
except xlrd.XLRDError:print(f"未找到名为 {sheet_name} 的工作表")
# 不需要显式地将工作表或工作簿设置为None，因为Python有垃圾回收机制

3-40、通过sheet_names集合引用工作表

# 40、通过sheet_names集合引用工作表
import xlrd
# 打开Excel文件
workbook = xlrd.open_workbook(r'E:\360Downloads\test.xls')  # 替换为你的Excel文件路径
# 获取所有工作表的名称
sheet_names = workbook.sheet_names()
# 遍历工作表名称列表
for sheet_name in sheet_names:# 使用sheet_by_name方法获取工作表对象sheet = workbook.sheet_by_name(sheet_name)# 打印工作表名称print(f"工作表名称: {sheet_name}") # 输出：工作表名称: test1# 在这里你可以进一步处理每个工作表，比如读取数据等
# 不需要显式地将工作表或工作簿设置为None，因为Python有垃圾回收机制

3-41、引用当前活动工作表

略，xlrd库不支持此功能

3-42、引用第一个工作表

# 42、引用第一个工作表
import xlrd
# 打开Excel文件
workbook = xlrd.open_workbook(r'E:\360Downloads\test.xls')  # 替换为你的.xls文件路径
# 获取第一个工作表
sheet = workbook.sheet_by_index(0)  # 工作表索引从0开始
# 显示工作表名称（在xlrd中，我们不需要检查工作表类型，因为sheet_by_index返回的都是工作表）
print(f"当前活动工作表名称为：{sheet.name}") # 输出：当前活动工作表名称为：test1
# 不需要显式地将工作表或工作簿设置为None，因为Python有垃圾回收机制

3-43、引用最后一个工作表

# 43、引用最后一个工作表
import xlrd
# 打开Excel文件
workbook = xlrd.open_workbook(r'E:\360Downloads\test.xls')  # 替换为你的Excel文件路径
# 获取所有工作表的名称
sheet_names = workbook.sheet_names()
# 获取最后一个工作表的名称
last_sheet_name = sheet_names[-1]
# 通过名称获取最后一个工作表
last_sheet = workbook.sheet_by_name(last_sheet_name)
# 现在可以读取最后一个工作表中的数据了
# 例如，打印出该工作表的第一行数据
first_row_values = last_sheet.row_values(0)
print("最后一个工作表的第一行数据：", first_row_values) # 输出：最后一个工作表的第一行数据： [45457.0, '', '', '']

3-44、引用所有的工作表

# 44、引用所有的工作表
import xlrd
# 打开Excel文件
workbook = xlrd.open_workbook(r'E:\360Downloads\test.xls')  # 替换为你的Excel文件路径
# 获取所有工作表的名称
sheet_names = workbook.sheet_names()
# 遍历工作表名称列表
for index, sheet_name in enumerate(sheet_names):# 通过名称引用工作表（或者你也可以使用sheet_by_index(index)）sheet = workbook.sheet_by_name(sheet_name)# 输出工作表的名称和第一行的数据（假设存在）print(f"工作表 {index + 1}: {sheet_name}")try:row_values = sheet.row_values(0)print(f"第一行的数据为：{row_values}")except IndexError:print(f"工作表 {sheet_name} 是空的或者没有第一行数据")# 不需要显式地将工作表或工作簿设置为None，因为Python有垃圾回收机制
# 输出：
# 工作表 1: test1
# 第一行的数据为：[45457.0, '', '', '']
# 工作表 2: test2
# 第一行的数据为：[45458.0, 'Bryce', '6岁']

3-45、引用指定的多个工作表

# 45、引用指定的多个工作表
import xlrd
# 打开Excel文件
workbook = xlrd.open_workbook(r'E:\360Downloads\test.xls')  # 替换为你的Excel文件路径
# 指定你想要引用的工作表名称列表
sheet_names_to_reference = ['test1', 'test2']  # 替换为你要引用的工作表名称
# 遍历工作表名称列表
for sheet_name in sheet_names_to_reference:# 检查工作表名称是否存在于工作簿中if sheet_name in workbook.sheet_names():# 通过名称引用工作表  sheet = workbook.sheet_by_name(sheet_name)# 输出工作表的名称和第一行的数据（假设存在）print(f"引用到的工作表名称为：{sheet_name}")try:row_values = sheet.row_values(0)print(f"第一行的数据为：{row_values}")except IndexError:print(f"工作表 {sheet_name} 是空的或者没有第一行数据")else:print(f"工作表 {sheet_name} 不存在于工作簿中")# 不需要显式地将工作表或工作簿设置为None，因为Python有垃圾回收机制
# 输出：
# 引用到的工作表名称为：test1
# 第一行的数据为：[45457.0, '', '', '']
# 引用到的工作表名称为：test2
# 第一行的数据为：[45458.0, 'Bryce', '6岁']

3-46、引用新建的工作表

略，xlrd库无法单独实现，需结合外部其他库。

3-47、引用包含特定单元格的工作表

# 47、引用包含特定单元格的工作表
import xlrd
def find_sheet_containing_cell(file_path, cell_content):# 打开 Excel 文件workbook = xlrd.open_workbook(file_path)# 遍历所有工作表for sheet in workbook.sheets():for row_idx in range(sheet.nrows):for col_idx in range(sheet.ncols):# 检查单元格内容是否匹配if sheet.cell(row_idx, col_idx).value == cell_content:print(f"Sheet '{sheet.name}' contains the cell with content '{cell_content}' at ({row_idx}, {col_idx})")return sheet.nameprint(f"No sheet contains the cell with content '{cell_content}'")return None
if __name__ == '__main__':file_path = r'E:\360Downloads\test.xls'cell_content = 'Bryce'  # 替换为你要查找的单元格内容sheet_name = find_sheet_containing_cell(file_path, cell_content)if sheet_name:print(f"The sheet containing the cell is: {sheet_name}")
# 输出：
# Sheet 'test2' contains the cell with content 'Bryce' at (0, 1)
# The sheet containing the cell is: test2

3-48、引用工作表名称中包含特定字符串的工作表

# 48、引用工作表名称中包含特定字符串的工作表
import xlrd
def find_sheets_with_name_containing(file_path, name_substring):# 打开 Excel 文件workbook = xlrd.open_workbook(file_path)# 存储匹配的工作表名称matching_sheets = []# 遍历所有工作表for sheet in workbook.sheets():# 检查工作表名称是否包含特定字符串if name_substring in sheet.name:print(f"Sheet '{sheet.name}' contains the substring '{name_substring}'")matching_sheets.append(sheet.name)if not matching_sheets:print(f"No sheets contain the substring '{name_substring}' in their names.")return matching_sheets
if __name__ == '__main__':file_path = r'E:\360Downloads\test.xls'name_substring = 'test2'  # 替换为你要查找的字符串matching_sheets = find_sheets_with_name_containing(file_path, name_substring)if matching_sheets:print(f"The sheets containing the substring are: {matching_sheets}")
# 输出：
# Sheet 'test2' contains the substring 'test2'
# The sheets containing the substring are: ['test2']