使用 Spire.XLS for Python 高效读取 Excel 数据

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在当前数据主导的技术环境中，Python 已经成为处理和分析数据的核心工具之一。而 Excel 作为最广泛使用的数据存储格式，如何在 Python 中高效、精准地读取其内容，成为众多开发者与数据分析人员关注的重点。面对包含公式、样式、合并单元格等复杂结构的 Excel 文件，传统的 Python 库往往难以胜任，存在性能瓶颈或功能缺失的问题。

本文将介绍一款高性能且功能全面的 Python 解决方案——Spire.XLS for Python。该库能够帮助用户轻松应对各类 Excel 文件的读取需求，无论是简单数据提取还是复杂元素解析，都能游刃有余。您将了解其安装方法、基本操作流程以及高级数据读取技巧，从而提升数据处理效率。

为何选择 Spire.XLS for Python？

Spire.XLS for Python 是专为 Python 环境设计的专业级 Excel 操作库。它无需依赖 Microsoft Office 即可独立运行，支持多种 Excel 格式（如 XLS、XLSX、XLSM、XLSB），并提供丰富的 API 接口，满足从基础到复杂的多样化处理需求。

相较于其他常见 Python Excel 库的优势：

• 功能强大：不仅支持常规的数据读写，还能完整处理公式、图表、图片、批注、条件格式、数据验证及宏等内容，并保留原始格式与属性。
• 高性能表现：针对大文件进行了深度优化，具备出色的读写速度，适合高负载场景。
• 广泛的格式兼容性：可准确解析不同版本的 Excel 文件，确保数据与样式的完整性。
• 易于使用：API 设计简洁直观，学习门槛低，初学者也能快速掌握核心操作。

当项目需要精确还原 Excel 原貌、处理复杂元素或对性能有较高要求时，Spire.XLS for Python 成为了极具优势的选择。

安装与基础使用

安装 Spire.XLS for Python

通过 pip 安装此库非常便捷，只需执行以下命令即可完成：

pip?install?Spire.XLS

创建示例 Excel 文件（用于后续读取演示）

为了展示读取功能，我们先准备一个包含基本数据的 Excel 文件。您可以手动创建一个名为 sample.xlsx 的文件，或者使用如下代码自动生成：

Sample.xlsx

from?spire.xls?import?*
from?spire.xls.common?import?*

#?创建一个工作簿
workbook?=?Workbook()
#?获取第一个工作表
sheet?=?workbook.Worksheets[0]

#?写入数据
sheet.Range["A1"].Value?=?"姓名"
sheet.Range["B1"].Value?=?"年龄"
sheet.Range["C1"].Value?=?"出生日期"
sheet.Range["D1"].Value?=?"分数"

sheet.Range["A2"].Value?=?"张三"
sheet.Range["B2"].Value?=?"25"
sheet.Range["C2"].Value?=?"1998-05-10"
sheet.Range["D2"].Value?=?"85.5"

sheet.Range["A3"].Value?=?"李四"
sheet.Range["B3"].Value?=?"30"
sheet.Range["C3"].Value?=?"1993-11-20"
sheet.Range["D3"].Value?=?"92"

#?自动调整列宽
sheet.AutoFitColumn(1)
sheet.AutoFitColumn(2)
sheet.AutoFitColumn(3)
sheet.AutoFitColumn(4)

#?保存文件
workbook.SaveToFile("Sample.xlsx",?ExcelVersion.Version2016)
workbook.Dispose()
print("Sample.xlsx?文件已创建成功！")

加载工作簿与访问工作表

在拥有目标文件后，接下来使用 Spire.XLS for Python 加载该 Excel 文件，并获取其中的工作表对象进行操作：

from?spire.xls?import?*
from?spire.xls.common?import?*

#?创建一个工作簿对象
workbook?=?Workbook()

#?加载?Excel?文件
workbook.LoadFromFile("Sample.xlsx")

#?获取第一个工作表
sheet?=?workbook.Worksheets[0]
print(f"第一个工作表的名称是:?{sheet.Name}")

#?释放资源
workbook.Dispose()

深入掌握数据读取方式

读取单元格中的数据

该库支持多种方式获取单元格内容，包括通过行列索引或单元格名称定位：

from?spire.xls.common?import?*

workbook?=?Workbook()
workbook.LoadFromFile("Sample.xlsx")
sheet?=?workbook.Worksheets[0]

#?按行、列索引读取单元格内容
cell_a1_value?=?sheet.Range[1,?1].Value
cell_b2_value?=?sheet.Range[2,?2].Value

print(f"A1?单元格的值:?{cell_a1_value}")
print(f"B2?单元格的值:?{cell_b2_value}")

workbook.Dispose()

遍历行与列

在实际数据处理中，经常需要扫描整个工作表的内容。Spire.XLS for Python 提供了高效的遍历机制，可用于逐行或逐列读取数据：

#?获取已使用范围的行数和列数
last_row?=?sheet.LastRow
last_column?=?sheet.LastColumn

#?遍历所有行和列
for?row?inrange(1,?last_row?+?1):
????row_data?=?[]
for?col?inrange(1,?last_column?+?1):
????????cell?=?sheet.Range[row,?col]
????????value?=?cell.Value
if?cell.ValueType?==?CellValueType.IsDateTime:
????????????value?=?datetime.strptime(value,?"%Y-%m-%d")
????????row_data.append(value)
print(row_data)

#?示例：计算分数列的总和
total_score?=?0
for?row?inrange(2,?last_row?+?1):
????score_cell?=?sheet.Range[row,?4]
if?score_cell.ValueType?==?CellValueType.IsNumber:
????????total_score?+=?float(score_cell.Value)
print(f"\n总分数:?{total_score}")

workbook.Dispose()

读取指定区域的数据块

有时仅需提取 Excel 中的某一部分区域，而非整张表格。此时可通过定义范围来实现精准读取：

from?spire.xls?import?*
from?spire.xls.common?import?*

workbook?=?Workbook()
workbook.LoadFromFile("Sample.xlsx")
sheet?=?workbook.Worksheets[0]

#?读取?A1:C3?区域的数据
range_data?=?sheet.Range["A1:C3"]

print("---?读取?A1:C3?区域的数据?---")
for?row_index?inrange(range_data.Row,?range_data.LastRow?+?1):
????row_values?=?[]
for?col_index?inrange(range_data.Column,?range_data.LastColumn?+?1):
????????cell_value?=?sheet.Range[row_index,?col_index].Value
????????row_values.append(cell_value)
print(row_values)

workbook.Dispose()

处理复杂数据类型

对于含有公式的单元格，该库允许您选择获取原始公式文本或其计算结果，确保灵活性与准确性兼备：

from?spire.xls?import?*
from?spire.xls.common?import?*

#?创建一个包含公式的?Excel?文件
workbook_formula?=?Workbook()
sheet_formula?=?workbook_formula.Worksheets[0]
sheet_formula.Range["A1"].Value?=?"10"
sheet_formula.Range["A2"].Value?=?"20"
sheet_formula.Range["A3"].Formula?=?"=SUM(A1:A2)"

workbook_formula.SaveToFile("FormulaSample.xlsx",?ExcelVersion.Version2016)
workbook_formula.Dispose()

#?读取包含公式的?Excel?文件
workbook?=?Workbook()
workbook.LoadFromFile("FormulaSample.xlsx")
sheet?=?workbook.Worksheets[0]

#?读取公式单元格
formula_cell?=?sheet.Range["A3"]
print(f"A3?单元格的公式:?{formula_cell.Formula}")
print(f"A3?单元格的计算结果:?{formula_cell.Value}")

workbook.Dispose()

使用建议与注意事项

• 及时释放资源：每次完成 Excel 操作后，应调用相应的方法释放内存资源

  workbook.Dispose()

  ，尤其在处理大型文件或长期运行的服务中，避免出现内存泄漏问题。
• 加强错误处理机制：推荐使用异常捕获结构

  try-except

  来应对可能发生的错误，例如文件不存在

  FileNotFoundError

  或格式不支持

  InvalidCastException

  等情况，以增强程序稳定性。
• 优化性能策略：针对超大 Excel 文件，建议采用分块读取或按需加载特定区域的方式，降低内存占用，提高整体处理效率。

总结

本文系统介绍了 Spire.XLS for Python 在读取 Excel 数据方面的强大能力。从环境搭建、文件加载到各种数据读取技术的应用，展示了其在功能性、性能和易用性上的显著优势。

无论是在数据分析、报表生成，还是办公自动化流程中，Spire.XLS for Python 都能有效替代传统工具，解决复杂 Excel 处理难题，大幅提升开发效率。它克服了常规库在格式保留和性能方面的局限，是现代 Python 开发者处理 Excel 文件的理想选择。建议您动手实践，亲身体验其带来的高效与便捷。

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关键词：python EXCEL xcel exce For