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介绍
本文主要介绍xlrd，该模块主要用来对xlsx、xls、xlsm文件进行读操作且效率高，前面有文章介绍了openpyxl，也是操作excel文件的模块，这里简单的对比一下这两个模块：
openyxl：可以对xlsx、xlsm文件进行读、写操作，主要对Excel2007年之后的版本(.xlsx)xlrd：可以对xlsx、xls、xlsm文件进行读操作且效率高
通过对比可以看到，在效率上来讲，xlrd要比openpyxl高效。xlrd是用来从Excel中读写数据的，但我们通常只用它进行读操作，写操作会相对于专门写入的模块麻烦一些。
安装和使用
安装
pip install Xlrd=1.2.0
使用
首先需要先准备一个excel文件，文件数据如下：
用xlrd进行读取比较方便，流程和平常手动操作Excel一样，打开工作簿(Workbook)，选择工作表(sheets)，然后操作单元格(cell) 。
首先需要打开工作簿：
import xlrd
# filename文件的路径，可以是相对路径也可以是绝对路径
df = xlrd.open_workbook(filename)
print(df) # <xlrd.book.Book object at 0x00000224E7EE2CD0>
查看工作簿中所有的sheet，得到的是一个列表。
print(df.sheet_names()) # ['test']
当一个excel文件中有多个sheet时，可以选择其中的某一个sheet。
# 根据列表索引获取某一个sheet
table=df.sheets()[0] #列表是从0开始计数
# 通过索引获取第一个工作表，这里的索引与pandas中DataFrame的index索引类似，只不过对象换成了工作表。
table=df.sheet_by_index(0)
# 通过表的名称选择工作表，如果工作表是有自己的名字的，那么这个读取方式是最方便的。
table=df.sheet_by_name('name')
获取表格的行数和列数，注意这两个不是方法而是数据属性：
row=table.nrows
col=table.ncols
也可以获取整行或者整列的数据：
# row_values:获取行数据，num1指选取的行数是多少，例如我们选取第一行所有字段名称数据，那么这个num1就是0。
table.row_values(num1)
# column_values：获取列数据，参数num2就是获取第几列数据
table.column_values(num2)
也可以通过循环获取表格的所有行：
for i in range(table.nrows):
print (table.row_values(i)) # ['name', 'age']
也可以获取某一个单元格的值，共有三种方式：
# 获取单元格值的方式是通过调取指定行数据进行筛选。
cell1=table.row(0)[0].value
# 以二维的形式获取，即(第i行，第j列)形式。
cell1=table.cell(0,0).value
# 与第一行类似是通过列索引调用。
cell1=table.col(0)[0].value
总结
上述文章总结了如何使用xlrd模块对excel文件进行读操作，至于在日常开发中是使用xlrd还是使用`openpyxl就根据实际情况和需要的效率来决定。
