目录

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、用法精讲

3-1、cellname函数

3-1-1、语法

3-1-2、参数

3-1-3、功能

3-1-4、返回值

3-1-5、说明

3-1-6、用法

3-2、cellnameabs函数

3-2-1、语法

3-2-2、参数

3-2-3、功能

3-2-4、返回值

3-2-5、说明

3-2-6、用法

3-3、colname函数

3-3-1、语法

3-3-2、参数

3-3-3、功能

3-3-4、返回值

3-3-5、说明

3-3-6、用法

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：https://github.com/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:

NAME
    xlrd

DESCRIPTION
    # 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 CONTENTS
    biffh
    book
    compdoc
    formatting
    formula
    info
    sheet
    timemachine
    xldate

FUNCTIONS
    count_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 provided
        and return the file's type as a :class:`str`, or ``None`` if it cannot
        be 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 the
                          logfile.
        
        :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-alike
          object. If ``file_contents`` is supplied, ``filename`` will not be used,
          except (possibly) in messages.
        
        :param encoding_override:
        
          Used to overcome missing or bad codepage information
          in 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 formatting
          information 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 blank
          cells.
          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 spreadsheet
          file. 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 an
          xlsx file.
        
        :param on_demand:
        
          Governs whether sheets are all loaded initially or when demanded
          by the caller. See :doc:`on_demand`.
        
        :param ragged_rows:
        
          The default of ``False`` means all rows are padded out with empty cells so
          that 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 widely
          varying 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.

DATA
    FILE_FORMAT_DESCRIPTIONS = {'xls': 'Excel xls', 'xlsb': 'Excel 2007 xl...
    FMLA_TYPE_ARRAY = 4
    FMLA_TYPE_CELL = 1
    FMLA_TYPE_COND_FMT = 8
    FMLA_TYPE_DATA_VAL = 16
    FMLA_TYPE_NAME = 32
    FMLA_TYPE_SHARED = 2
    PEEK_SIZE = 8
    XLS_SIGNATURE = b'\xd0\xcf\x11\xe0\xa1\xb1\x1a\xe1'
    XL_CELL_BLANK = 6
    XL_CELL_BOOLEAN = 4
    XL_CELL_DATE = 3
    XL_CELL_EMPTY = 0
    XL_CELL_ERROR = 5
    XL_CELL_NUMBER = 2
    XL_CELL_TEXT = 1
    ZIP_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 = 3
    oERR = 4
    oNUM = 2
    oREF = -1
    oREL = -2
    oSTRG = 1
    oUNK = 0
    okind_dict = {-2: 'oREL', -1: 'oREF', 0: 'oUNK', 1: 'oSTRG', 2: 'oNUM'...

VERSION
    2.0.1

FILE
    e:\python_workspace\pythonproject\lib\site-packages\xlrd\__init__.py

3、用法精讲

3-1、cellname函数

3-1-1、语法

cellname(rowx, colx)
    Utility function: ``(5, 7)`` => ``'H6'``

3-1-2、参数

3-1-2-1、rowx(必须)：一个整数，表示行号，其中row英文“行”之意。

3-1-2-2、colx(必须)：一个整数，表示列号，其中col为英文column的缩写，表示“列”之意。

3-1-3、功能

         将行号(rowx)和列号(colx)转换为 Excel 单元格名称(如 A1)。

3-1-4、返回值

        返回一个Excel单元格的名称。

3-1-5、说明

        无

3-1-6、用法

# 1、cellname函数
import xlrd
def cellname(rowx, colx):
    """
    将行号(rowx)和列号(colx)转换为Excel单元格名称(如A1)
    """
    # 创建一个列表来保存列号的每一位(针对多位数的情况，如AA,AB,...)
    col_letters = []
    while colx > 0:
        # 取当前位的值(0-25)，并转换为对应的字母
        col_letters.append(chr(65 + colx % 26))
        # 除以26取整数部分，用于下一轮循环
        colx //= 26
    # 反转列表以得到正确的顺序(如AB应为B在前，A在后)
    col_letters.reverse()
    # 将行号转换为字符串并拼接列号字符串，得到单元格名称
    return ''.join(col_letters) + str(rowx + 1)  # 行号从1开始
if __name__ == '__main__':
    # 读取Excel文件，可根据自身文件的实际路径做调整，如我的路径为：E:\360Downloads\test.xls
    workbook = xlrd.open_workbook(r'E:\360Downloads\test.xls')
    # sheet = workbook.sheet_by_index(0)  # 假设使用第一个工作表
    sheet = workbook.sheet_by_name('test1') # 也可以按名称指定要操作的工作表，注意，只需要指定工作表名，而不是带后缀的文件名
    # 假设我们要获取第2行第3列的单元格名称和内容
    rowx = 1  # 注意：行号在编程中通常从0开始，这里rowx=1，表示为引用工作表的第2行
    colx = 2  # 注意：列号在编程中通常从0开始，这里colx=2，表示为引用工作表的第3列
    # 获取单元格名称
    cell_name = cellname(rowx, colx)
    # 获取单元格内容
    cell_value = sheet.cell_value(rowx, colx)
    # 打印结果
    print(f"The name of the cell is: {cell_name}")
    print(f"The value of the cell is: {cell_value}")

3-2、cellnameabs函数

3-2-1、语法

cellnameabs(rowx, colx, r1c1=0)
    Utility function: ``(5, 7)`` => ``'$H$6'``

3-2-2、参数

3-2-2-1、rowx(必须)：一个整数，表示行号，其中row英文“行”之意。

3-2-2-2、colx(必须)：一个整数，表示列号，其中col为英文column的缩写，表示“列”之意。

3-2-2-3、r1c1(可选)：表示是否更改Excel公式引用单元格的方式，默认为0，即用字母代表列，用数字代表行的方式。

3-2-3、功能

        将行号(rowx)和列号(colx)转换为Excel单元格的绝对引用名称(如$A$1)。

3-2-4、返回值

        返回一个处于绝对引用状态的单元格名称，如$H$6。

3-2-5、说明

3-2-5-1、r1c1=0：用字母代表列，用数字代表行的方式。

3-2-5-2、r1c1=1：行列都使用数字的方式。

3-2-6、用法

# 2、cellnameabs函数
import xlrd
def cellnameabs(rowx, colx, r1c1=0):
    """
    将行号(rowx)和列号(colx)转换为Excel单元格的绝对引用名称(如$A$1)
    """
    # 将列号转换为对应的列字母(A,B,C,...)
    col_letters = ''
    colx += 1  # Excel的列是从1开始的，编程时通常从0开始
    while colx:
        colx, remainder = divmod(colx - 1, 26)
        col_letters = chr(65 + remainder) + col_letters
    # 拼接行号和列字母，并在前后加上$符号表示绝对引用
    return '$' + col_letters + '$' + str(rowx + 1)  # 行号从1开始
if __name__ == '__main__':
    # 读取Excel文件，可根据自身文件的实际路径做调整，如我的路径为：E:\360Downloads\test.xls
    workbook = xlrd.open_workbook(r'E:\360Downloads\test.xls')
    # sheet = workbook.sheet_by_index(0)  # 假设使用第一个工作表
    sheet = workbook.sheet_by_name('test1')  # 也可以按名称指定要操作的工作表，注意，只需要指定工作表名，而不是带后缀的文件名
    # 假设我们要获取第2行第3列的单元格的绝对引用名称和内容
    rowx = 1  # 注意：行号在编程中通常从0开始，这里rowx=1，表示为引用工作表的第2行
    colx = 2  # 注意：列号在编程中通常从0开始，这里colx=2，表示为引用工作表的第3列
    # 获取单元格的绝对引用名称
    cell_ref = cellnameabs(rowx, colx)
    # 获取单元格内容
    cell_value = sheet.cell_value(rowx, colx)
    # 打印结果
    print(f"The absolute reference of the cell is: {cell_ref}")
    print(f"The value of the cell is: {cell_value}")

3-3、colname函数

3-3-1、语法

colname(colx)
    Utility function: ``7`` => ``'H'``, ``27`` => ``'AB'``

3-3-2、参数

3-3-2-1、colx(必须)：一个整数，表示列号，其中col为英文column的缩写，表示“列”之意。

3-3-3、功能

        将列索引(从0开始)转换为Excel列名(如A, B, C, ...)。

3-3-4、返回值

        返回一个字符串，表示符合条件的Excel列名。

3-3-5、说明

        无

3-3-6、用法

# 3、colname函数
import xlrd
import string
# 自定义函数，将列索引转换为Excel列名
def colname(colx, names=string.ascii_uppercase):
    """Convert a 0-based column number to an Excel-style column name."""
    if colx < 0:
        raise ValueError("Column number must be non-negative")
    if colx < 26:
        return names[colx]
    else:
        div, mod = divmod(colx, 26)
        return colname(div - 1, names) + names[mod]
if __name__ == '__main__':
    # 打开Excel文件，可根据自身文件的实际路径做调整，如我的路径为：E:\360Downloads\test.xls
    workbook = xlrd.open_workbook(r'E:\360Downloads\test.xls')
    # sheet = workbook.sheet_by_index(0)  # 假设使用第一个工作表
    sheet = workbook.sheet_by_name('test1')  # 也可以按名称指定要操作的工作表，注意，只需要指定工作表名，而不是带后缀的文件名
    # 假设我们要获取第3列的列名(注意：列索引从0开始)
    colx = 2
    # 使用自定义函数获取列名
    col_name = colname(colx)
    # 打印结果
    print(f"The name of column {colx + 1} (Excel column number) is: {col_name}")
    # 另外，你也可以获取该列中特定行的值作为示例
    rowx = 1  # 假设我们获取第一行的值
    cell_value = sheet.cell_value(rowx, colx)
    print(f"The value in cell ({col_name}{rowx + 1}) is: {cell_value}")

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