Python操作Excel首选openpyxl（支持.xlsx读写及样式等），xlrd仅限老旧.xls文件且已停更；新项目统一用openpyxl，大文件可结合pandas，避免混用导致格式错误。
Python 中操作 Excel 文件最常用的两个库是 openpyxl 和 xlrd，但它们的适用场景和能力差异明显——选错库容易踩坑。简单说：openpyxl 适合读写 .xlsx 文件（推荐用于新项目）；xlrd 3.0+ 版本只支持读取 .xls（旧格式），已不再支持 .xlsx，老版本有安全风险且不兼容 Python 3.12+。
openpyxl：现代 Excel（.xlsx）的主力工具
openpyxl 是目前最主流、功能最全的 Excel 操作库，支持读写、样式、图表、公式、合并单元格等，专为 Office Open XML 格式（即 .xlsx/.xlsm/.xltx）设计。
- 安装：pip install openpyxl
-
读取 Excel：用
load_workbook()打开文件，通过active或sheetnames获取工作表，再用行列索引或坐标（如['A1']）取值 -
写入 Excel：新建
Workbook()或加载后修改单元格值（ws['B2'] = 'Hello'），最后调用wb.save('output.xlsx') -
注意：openpyxl 不解析公式结果，而是读取公式字符串；如需计算结果，需用
data_only=True参数加载（但会丢失公式本身）
xlrd：仅限老旧 .xls 文件，新版慎用
xlrd 原本支持 .xls 和 .xlsx，但自 2020 年起，xlrd 2.0.0 开始彻底移除 .xlsx 支持，仅保留对 Excel 97-2003 格式（.xls）的读取能力。当前最新版（2.0.1+）不支持 Python 3.12，也不再维护。
阿拉丁·Excel 数据工坊｜零依赖清洗·去重·透视·校验·合并·数据体检报告
下载
阿拉丁·Excel 数据工坊把「拿到一份脏乱的 Excel/CSV/TSV，想洗成干净可用的数据——却卡在装 Office、装 WPS、绑飞书、调付费 API、各种 pandas 依赖冲突」升级成一条纯本地零依赖工具链：多源导入(xlsx/csv/tsv)与逐列类型推断、整行/按列去重、trim 规整、缺失值填充(0/均值/前向)、透视表(一维/二维)、规则校验(非空/唯一/范围/正则/枚举)、类 VLOOKUP 合并两表、可视化数据体检报告(HTML 交互 + Markdown + JSON)。比 sk
- 适用场景：必须处理遗留的 .xls 文件，且无法转成 .xlsx
- 安装：pip install xlrd==2.0.1（避免自动升级到不兼容版本）
-
基本用法：用
xlrd.open_workbook()加载，sheet_by_index()或sheet_by_name()获取表，cell_value(row, col)读数据 - 警告：不要用 xlrd 处理未知来源的 .xls 文件——它曾存在远程代码执行漏洞（CVE-2020-15939），老版本风险高
替代方案建议：按需求选更稳妥的库
单靠 xlrd 或 openpyxl 并不能覆盖所有场景。实际项目中推荐组合使用或切换：
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
- 统一转为 .xlsx：用
xlrd（仅限 .xls）或在线/桌面工具批量转换，后续全部用openpyxl - 需要高性能读取大文件：考虑
pandas.read_excel()（底层自动调用 openpyxl 或 xlrd，根据后缀智能选择） - 纯读取 + 兼容性优先：用
pyxlsb（.xlsb）、odfpy（.ods），或calamine（Rust 编写，速度快，支持 .xlsx/.xlsb） - 写入简单表格、不依赖 Excel 特性：直接用
pandas.to_excel()，简洁可靠
常见问题快速对照
遇到报错别慌，先看后缀和库是否匹配：
- "Unsupported format, or corrupt file" → 用 openpyxl 打开了 .xls，或用 xlrd 打开了 .xlsx
- "File contains no data" → xlrd 加载了空工作簿，或文件被其他程序占用
-
中文乱码 → openpyxl 本身不涉及编码问题（Excel 是二进制格式），乱码多因字体缺失或单元格格式设为“文本”但内容未正确解码（pandas 读取时可加
encoding='utf-8'，但仅适用于 csv 场景） -
保存后打不开 → 忘记调用
.save()，或路径含中文/特殊字符，建议用绝对路径测试
