Python酷库之旅-比翼双飞情侣库(08)

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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

3-28、xlrd.xldate.xldate_as_datetime函数

3-28-1、语法

3-28-2、参数

3-28-3、功能

3-28-4、返回值

3-28-5、说明

3-28-6、用法

3-29、xlrd.xldate.xldate_from_date_tuple函数

3-29-1、语法

3-29-2、参数

3-29-3、功能

3-29-4、返回值

3-29-5、说明

3-29-6、用法

3-30、xlrd.xldate.xldate_from_datetime_tuple函数

3-30-1、语法

3-30-2、参数

3-30-3、功能

3-30-4、返回值

3-30-5、说明

3-30-6、用法

3-31、xlrd.xldate.xldate_from_time_tuple函数

3-31-1、语法

3-31-2、参数

3-31-3、功能

3-31-4、返回值

3-31-5、说明

3-31-6、用法

3-32、xlrd.open_workbook_xls函数

3-32-1、语法

3-32-2、参数

3-32-3、功能

3-32-4、返回值

3-32-5、说明

3-32-6、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：GitHub - 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

3-28、xlrd.xldate.xldate_as_datetime函数

3-28-1、语法

xldate_as_datetime(xldate, datemode)
    Convert an Excel date/time number into a :class:`datetime.datetime` object.
    
    :param xldate: The Excel number
    :param datemode: 0: 1900-based, 1: 1904-based.
    
    :returns: A :class:`datetime.datetime` object.

3-28-2、参数

3-28-2-1、xldate(必须)：一个浮点数，表示Excel中的日期或时间。在Excel中，日期和时间是以从某个基准日期(通常是1900年1月0日或1904年1月0日，取决于Excel的版本和设置)开始的天数和小数部分(表示一天中的时间)来表示的。

3-28-2-2、datemode(可选)：一个整数，表示Excel使用的日期系统。它有两种可能的值：
0：表示 Excel 使用的是基于1900年的日期系统。这是最常见的设置，特别是在Windows版本的Excel中。
1：表示Excel使用的是基于1904年的日期系统。这通常只在Mac版本的Excel中见到，但在某些特定的Windows应用程序或设置中也可能会遇到。

3-28-3、功能

         将Excel中的日期和时间值(这些值在Excel中通常是以浮点数形式存储的)转换为Python的datetime对象，这对于从Excel文件中读取日期和时间数据并在Python中进行进一步处理非常有用。

3-28-4、返回值

        一个datetime对象，表示转换后的日期和时间。这个对象包含了年、月、日、小时、分钟和秒(或者最接近的秒)的信息。

3-28-5、说明

        无

3-28-6、用法

# 28、xlrd.xldate.xldate_as_datetime函数
import xlrd
# 打开Excel文件
workbook = xlrd.open_workbook(r'E:\360Downloads\test.xls')
# 选择第一个工作表
sheet = workbook.sheet_by_index(0)
# 假设第一列是日期数据，并且我们知道datemode
datemode = workbook.datemode
# 遍历第一列的所有行
for row_idx in range(sheet.nrows):
    # 读取第一列的值
    cell_value = sheet.cell_value(row_idx, 0)
    # 检查单元格类型是否为数值（包括日期）
    if sheet.cell_type(row_idx, 0) == xlrd.XL_CELL_NUMBER:
        # 检查单元格值是否为日期类型(通常是一个浮点数)
        if xlrd.xldate.is_date(cell_value, datemode):
            # 将Excel日期转换为Python datetime对象
            date_value = xlrd.xldate.xldate_as_datetime(cell_value, datemode)
            print(f"Row {row_idx + 1}: {date_value}")
        else:
            # 如果不是日期，但仍然是数值，则输出单元格值
            print(f"Row {row_idx + 1}: 数值但不是日期: {cell_value}")
    else:
        # 如果不是数值类型，则输出单元格值（可能是文本、空单元格等）
        print(f"Row {row_idx + 1}: {cell_value}")
        # 注意：上面的代码仅处理第一列，并且假设datemode已经通过workbook.datemode获得

3-29、xlrd.xldate.xldate_from_date_tuple函数

3-29-1、语法

xldate_from_date_tuple(date_tuple, datemode)
    Convert a date tuple (year, month, day) to an Excel date.
    
    :param year: Gregorian year.
    :param month: ``1 <= month <= 12``
    :param day: ``1 <= day <= last day of that (year, month)``
    :param datemode: 0: 1900-based, 1: 1904-based.
    :raises xlrd.xldate.XLDateAmbiguous:
    :raises xlrd.xldate.XLDateBadDatemode:
    :raises xlrd.xldate.XLDateBadTuple:
      ``(year, month, day)`` is too early/late or has invalid component(s)
    :raises xlrd.xldate.XLDateError:

3-29-2、参数

3-29-2-1、date_tuple(必须)：一个包含三个整数值的元组，分别代表年(year)、月(month)、日(day)。

3-29-2-2、datemode(可选)：一个整数，表示Excel使用的日期系统。它有两种可能的值：
0：表示 Excel 使用的是基于1900年的日期系统。这是最常见的设置，特别是在Windows版本的Excel中。
1：表示Excel使用的是基于1904年的日期系统。这通常只在Mac版本的Excel中见到，但在某些特定的Windows应用程序或设置中也可能会遇到。

3-29-3、功能

        用于将一个Python的日期元组(通常是一个由year、month、day组成的元组)转换为一个Excel日期格式的内部表示(即一个浮点数)。

3-29-4、返回值

        返回值是一个浮点数，表示Excel中的日期。

3-29-5、说明

        无

3-29-6、用法

# 29、xlrd.xldate.xldate_from_date_tuple函数
import xlrd
# 定义一个日期元组
date_tuple = (2024, 6, 14)  # (year, month, day)
# 假设我们使用1900年日期系统(通常对于Excel 97-2003 .xls 文件)
datemode = 0
# 使用xlrd.xldate.xldate_from_date_tuple函数将日期元组转换为Excel日期格式的浮点数
excel_date_float = xlrd.xldate.xldate_from_date_tuple(date_tuple, datemode)
# 输出转换后的Excel日期格式的浮点数
print(f"Excel日期浮点数: {excel_date_float}") # 输出：Excel日期浮点数: 45457.0

3-30、xlrd.xldate.xldate_from_datetime_tuple函数

3-30-1、语法

xldate_from_datetime_tuple(datetime_tuple, datemode)
    Convert a datetime tuple ``(year, month, day, hour, minute, second)`` to an
    Excel date value.
    For more details, refer to other xldate_from_*_tuple functions.
    
    :param datetime_tuple: ``(year, month, day, hour, minute, second)``
    :param datemode: 0: 1900-based, 1: 1904-based.

3-30-2、参数

3-30-2-1、datetime_tuple(必须)：一个包含六个整数值的元组，分别代表年(year)、月(month)、日(day)、时(hour)、分(minute)、秒(second)。

3-30-2-2、datemode(可选)：一个整数，表示Excel使用的日期系统。它有两种可能的值：
0：表示 Excel 使用的是基于1900年的日期系统。这是最常见的设置，特别是在Windows版本的Excel中。
1：表示Excel使用的是基于1904年的日期系统。这通常只在Mac版本的Excel中见到，但在某些特定的Windows应用程序或设置中也可能会遇到。

3-30-3、功能

        用于将Python的datetime.datetime对象的元组表示(通常是一个包含年、月、日、时、分、秒的元组)转换为Excel日期的内部表示形式，即一个浮点数。

3-30-4、返回值

       返回值一个浮点数，表示Excel中的日期和时间。

3-30-5、说明

        无

3-30-6、用法

# 30、xlrd.xldate.xldate_from_datetime_tuple函数
import xlrd
from datetime import datetime
# 假设我们有一个 datetime 对象
dt = datetime(2024, 6, 14, 16, 41, 26)
# 将其转换为元组形式
datetime_tuple = dt.timetuple()[:6]  # 去掉不需要的微秒部分
# 假设我们使用 1900 年日期系统
datemode = 0
# 使用xlrd.xldate.xldate_from_datetime_tuple函数将datetime元组转换为Excel日期浮点数
excel_date_float = xlrd.xldate.xldate_from_datetime_tuple(datetime_tuple, datemode)
# 输出转换后的 Excel 日期浮点数
print(f"Excel日期浮点数: {excel_date_float}") # 输出：Excel日期浮点数: 45457.695439814815

3-31、xlrd.xldate.xldate_from_time_tuple函数

3-31-1、语法

xldate_from_time_tuple(time_tuple)
    Convert a time tuple ``(hour, minute, second)`` to an Excel "date" value
    (fraction of a day).
    
    :param hour: ``0 <= hour < 24``
    :param minute: ``0 <= minute < 60``
    :param second: ``0 <= second < 60``
    :raises xlrd.xldate.XLDateBadTuple: Out-of-range hour, minute, or second

3-31-2、参数

3-31-2-1、time_tuple(必须)：一个包含三个整数值的元组，分别代表时(hour)、分(minute)、秒(second)。

3-31-3、功能

        将时间元组转换为Excel中的时间小数表示，即一个浮点数。

3-31-4、返回值

        返回的是一个表示时间的小数，而不是一个完整的Excel日期时间浮点数。

3-31-5、说明

        无

3-31-6、用法

# 31、xlrd.xldate.xldate_from_time_tuple函数
import xlrd
# 定义一个时间元组，这里以14时30分15秒为例
time_tuple = (14, 30, 15)  # 小时, 分钟, 秒
# 使用xlrd.xldate.xldate_from_time_tuple函数来转换时间
excel_time = xlrd.xldate.xldate_from_time_tuple(time_tuple)
# 打印转换结果
print(f'The Excel time for {time_tuple} is: {excel_time}') # 输出：The Excel time for (14, 30, 15) is: 0.6043402777777778
# 如果你想将这个转换后的时间与日期结合使用，可以使用xlrd.xldate.xldate_as_datetime
# 下面是一个简单的示例，结合一个假定的日期2010-01-30（实际上需要先转换为Excel的日期序列号）
date_tuple = (2024, 6, 14)  # 年, 月, 日
excel_date = xlrd.xldate.xldate_from_date_tuple(date_tuple, 0)  # 假设是 1900-based 的日期系统
combined_excel_datetime = excel_date + excel_time
print(f'Combined Excel date and time number for {date_tuple} at {time_tuple} is: {combined_excel_datetime}')
# 输出：Combined Excel date and time number for (2024, 6, 14) at (14, 30, 15) is: 45457.60434027778

3-32、xlrd.open_workbook_xls函数

3-32-1、语法

open_workbook_xls(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)

3-32-2、参数

3-32-2-1、filename(必须)：指定要打开的Excel文件的路径和文件名。

3-32-2-2、logfile(可选)：指定要将日志消息写入的文件或文件句柄，缺省值为sys.stdout。

3-32-2-3、verbosity(可选)：指定日志输出的详细程度，值越大日志越详细。

3-32-2-4、use_mmap(可选)：指定是否使用内存映射文件来访问Excel文件，默认值为0(不使用)。

3-32-2-5、file_contents(可选)：指定一个二进制字符串，如果指定则表示将这个字符串作为Excel文件内容传入。

3-32-2-6、encoding_override(可选)：指定用于解码文本字符串的字符集。

3-32-2-7、formatting_info(可选)：指定是否保留Excel文件中的格式信息，如果值为True，则会在返回的Workbook对象中保留单元格的格式信息。

3-32-2-8、on_demand(可选)：控制是否一开始就加载所有工作表，还是根据调用者的需求进行加载。

3-32-2-9、ragged_rows(可选)：指定是否以'lazy'模式打开文件(即只在数据被显式请求时才读取数据)，默认值为False。

3-32-2-10、ignore_workbook_corruption(可选)：指定是否保留Excel文件中某些行可能比其他行短的情况，默认值为False。

3-32-3、功能

        主要作用是打开指定的Excel文件，并为其后续的数据读取做好准备。

3-32-4、返回值

       返回一个工作簿的实例对象。这个对象提供了许多方法和属性，用于访问和操作Excel文件中的数据。

3-32-5、说明

         logfile=<_io.TextIOWrapper name='<stdout>' mode='w' encoding='utf-8'>是一个在Python中表示文件或流对象的字符串描述。具体讲，这涉及到Python的io模块的TextIOWrapper类。

让我们分解这个描述：

3-32-5-1、io.TextIOWrapper

        这是Python内部用于处理文本文件或文本流的类。当你使用如open()函数打开一个文件以文本模式(例如'r'、'w'、'a'等)时，你通常会得到一个TextIOWrapper的实例。

3-32-5-2、name='<stdout>'

        这表示该流或文件对象与标准输出(`stdout`)相关联。在Python中，sys.stdout是一个常用的文件对象，它代表了程序的标准输出，通常连接到终端或命令行界面。

3-32-5-3、mode='w'

        这表示该文件或流以写入模式打开。在写入模式下，你可以向文件或流写入数据，但通常不能读取数据(除非文件是以追加模式'a'打开的)。

3-32-5-4、encoding='utf-8'

        这指定了文本数据的编码方式。`utf-8`是一种常用的编码方式，能够表示世界上大多数语言的字符。

3-32-6、用法

# 32、xlrd.open_workbook_xls函数
import xlrd
# 替换为你的.xls文件的路径
file_path = r'E:\360Downloads\test.xls'
try:
    # 打开xls文件
    workbook = xlrd.open_workbook_xls(file_path)
    # 选择工作表 - 示例为选择第一个工作表
    sheet = workbook.sheet_by_index(0)
    # 遍历工作表的所有行
    for row_index in range(sheet.nrows):
        # 遍历当前行的所有列
        for col_index in range(sheet.ncols):
            # 获取单元格的内容
            cell_value = sheet.cell_value(row_index, col_index)
            # 打印单元格内容
            print(cell_value)
# 捕获并打印任何异常
except Exception as e:
    print(f"An error occurred: {e}")

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