load_workbook打开Excel失败常见原因：路径错误或文件被占用；不支持.xls格式；默认只读数据导致公式、样式丢失；大文件需用read_only=True优化；中文乱码多因空单元格或合并单元格处理不当。

load_workbook 打开 Excel 文件失败，报 FileNotFoundError

常见原因是路径写错或文件被 Excel 程序占用。Windows 下注意反斜杠要转义或用原始字符串，Mac/Linux 要确认路径大小写和空格。

• 用 r"C:\data\report.xlsx" 或 "C:/data/report.xlsx" 避免转义问题
• 检查文件是否正被 Excel、WPS 或另一段 Python 进程打开（PermissionError: [Errno 13] 就是这个原因）
• load_workbook 不支持 .xls 格式，只读 .xlsx/.xlsm/.xltx/.xltm；老格式得换 xlrd（仅限旧版）或先转成 xlsx

读取后修改再保存，结果丢失公式或样式

openpyxl 默认以“仅数据”模式加载，公式会变成计算后的值，样式、图表、批注等全丢。这不是 bug，是设计如此——它优先保证结构可编程，不是做 Excel 替代品。

• 加参数 keep_vba=True 可保留宏（但不能执行），data_only=False 才能读到公式本身（默认 True，即只读结果）
• 样式需显式设置：比如 ws['A1'].font = Font(bold=True)，不会自动继承原单元格样式
• 如果只要读数据、不改结构，用 read_only=True 能大幅提速且省内存，但此时不能写、不能访问 .style 或公式

读取大文件卡死或内存爆掉

默认模式会把整个工作簿载入内存，10MB 以上 Excel 就可能吃光 2GB 内存。尤其含大量空行、合并单元格或图像时更明显。

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• 优先用 read_only=True + data_only=True 组合，配合迭代读取：for row in ws.iter_rows(min_row=1, max_row=1000)
• 避免 ws.max_row 或 ws.max_column —— 它们会触发全表扫描，改用 ws.calculate_dimension() 更快
• 不要用 ws['A1:C10000'] 切片取大范围，改用 iter_rows() 或 iter_cols()

中文列名/单元格内容乱码或变成 None

openpyxl 本身不处理编码，它依赖底层 XML 解析器。乱码通常不是库的问题，而是 Excel 文件本身存储异常，或你误读了空单元格、富文本、合并单元格的左上角。

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• 空单元格返回 None，不是空字符串，判断前先用 cell.value is not None
• 合并单元格只有左上角有值，其余位置 cell.value 是 None；查 ws.merged_cells.ranges 才能知道哪些区域被合并
• 如果单元格里是富文本（比如部分加粗），cell.value 仍是纯文本，格式信息在 cell.rich_text（v3.1+），但支持有限

事情说清了就结束。真正难的不是调用 load_workbook，而是理解它不承诺还原 Excel 的全部表现——它是个结构解析器，不是渲染引擎。