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。
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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。
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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：
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- 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
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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）
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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）
