01-债劵办公自动化程序

2. 代码实现

2.1 需求点1

• 实现思路：读取 sample 文件夹下所 Excel 并生成相对路径

库的对比

在办公自动化处理 Excel 方面，主流可用的库的优缺点。

• openpyxl
  • 优点：专为 .xlsx 格式设计，功能丰富，适用于多数场景；
  • 缺点：不支持 .xls 格式；
• xlrd
  • 优点：是读取旧版 .xls 格式首选库；
  • 缺点：从 2.0.0 版本开始，xlrd 仅支持 .xls 格式，并放弃了对 .xlsx 格式的支持；
• xlwt
  • 优点：用于写入 .xls 格式的文件；
  • 缺点：不支持 .xlsx 格式；
• XlsxWriter
  • 优点：专为写入 .xlsx 格式文件设计，提供了很多高级功能，比如：图表创建；
  • 缺点：不能读取 Excel 文件，也不支持 .xls 格式；
• pandas
  • 优点：它是一个数据分析库，可以结合 openpyxl、xlrd 和 XlsxWriter 来读取和写入 Excel 文件。对于数据处理和转换，pandas 非常强大；
  • 缺点：为数据分析设计，对于一些专门的 Excel 功能可能不是那么直观；

为了最大化地处理 Excel 的新旧版本，你可以这样做：

• 使用 xlrd 来读取 .xls 格式的文件。再使用 xlwt 来写入 .xls 格式文件；
• 使用 openpyxl 来读取和写入 .xlsx 格式的文件；
• 如果需要更高级的写入功能，考虑使用 XlsxWriter；
• 对于数据处理和转换，考虑使用 pandas。

这样，你可以涵盖 Excel 文件的大多数情况。

pandas 在 Excel 领域的特点

pandas 可以同时支持新版本（.xlsx、.xlsm）和旧版（.xls）的 Excel 文件格式，但 pandas 做到这一点是通过在后台使用其他库，如： openpyxl 和 xlrd。

具体地说：

1. 读取 Excel 文件
   • 当读取 .xlsx 文件时，pandas 默认使用 openpyxl 作为引擎。
   • 当读取 .xls 文件时，pandas 使用 xlrd 作为引擎。
2. 写入 Excel 文件
   • 当写入 .xlsx 文件时，pandas 可以使用 openpyxl 或 XlsxWriter 作为引擎。
   • 当写入 .xls 文件时，pandas 使用 xlwt 作为引擎。

所以，我们完全可以通过 pandas 来统一操作我们 Excel 文件读取或写入不同格式的 Excel 文件，而不必担心底层实现的细节。

只需要确保我们已经安装了必要的库（如： openpyxl、xlrd、xlwt 和/或 XlsxWriter）。

例如，使用 pandas 读取 .xlsx 和 .xls 文件：

import pandas as pd

# 读取 .xlsx 文件
df_xlsx = pd.read_excel("path_to_file.xlsx", engine="openpyxl")

# 读取 .xls 文件
df_xls = pd.read_excel("path_to_file.xls", engine="xlrd")

基本的写入 .xlsx 和 .xls 文件：

# 写入 .xlsx 文件
df.to_excel("path_to_output.xlsx", engine="openpyxl")

# 写入 .xls 文件
df.to_excel("path_to_output.xls", engine="xlwt")

总之，确实，pandas 提供了一个统一的接口来处理新旧版本的 Excel 文件，只是需要确保你有适当的底层库来支持这些操作。

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