用于操作 Excel 的 Python 库

1. openpyxl：

   • 作者： Charlie Clark、Maximilian Roi
   • 发布时间： 2012 年
   • 优点： 易于使用且直观的 API，支持读取和写入 Excel 文件，轻量级且高效，拥有丰富的文档和社区支持
   • 缺点： 对复杂 Excel 功能的支持有限（图表、宏），处理非常大的 Excel 文件时速度可能较慢
   • 网站： https://readthedocs.org/projects/openpyxl/

2. xlrd：

   • 作者： John Machin
   • 发布时间： 2004 年
   • 优点： 成熟且稳定的库，读取 Excel 文件速度快且高效，支持多种 Excel 文件格式
   • 缺点： 对写入 Excel 文件的支持有限，维护不如其他库积极
   • 网站： https://pypi.org/project/xlrd/

3. xlsxwriter：

   • 作者： John Machin
   • 发布时间： 2010 年
   • 优点： 强大且灵活，适用于写入 Excel 文件，支持多种 Excel 格式化选项，可以生成复杂的 Excel 文件（图表、宏）
   • 缺点： 使用起来比其他库更复杂，处理非常大的 Excel 文件时速度可能较慢
   • 网站： https://pypi.org/project/XlsxWriter/

4. pandas：

   • 作者： Wes McKinney
   • 发布时间： 2008 年
   • 优点： 强大的数据分析库，与 NumPy 和其他数据科学库无缝集成，高效处理大型数据集
   • 缺点： 非专门用于处理 Excel 文件，数据分析需要额外的学习曲线
   • 网站： https://pandas.pydata.org/

5. xlutils：

   • 作者： Joel Ryan
   • 发布时间： 2006 年
   • 优点： 简单轻量的库，用于修改现有 Excel 文件，适用于复制工作表、插入行和删除单元格等任务
   • 缺点： 功能有限，不如其他库，维护不如其他库积极
   • 网站： https://pypi.org/project/xlutils/1.4.0/

6. xlsx2csv：

   • 作者： Joel Ryan
   • 发布时间： 2010 年
   • 优点： 简单库，用于将 Excel 文件转换为 CSV 格式，适用于数据清理和准备等任务
   • 缺点： 功能仅限于转换，维护不如其他库积极
   • 网站： https://pypi.org/project/xlsx2csv/0.6/

7. gspread：

   • 作者： Burn J. Backwash
   • 发布时间： 2010 年
   • 优点： 用于与 Google Sheets 交互的库，提供类似于 openpyxl 的 API，用于处理 Excel 文件
   • 缺点： 需要 Google API 凭据，不如其他库广泛使用
   • 网站： https://docs.gspread.org/en/latest/

8. xlwings：

   • 作者： Joel Ryan
   • 发布时间： 2014 年
   • 优点： 用于使用 Python 自动化 Excel 的库，允许直接控制 Excel 对象和功能，强大且适用于复杂任务（财务建模）
   • 缺点： 需要了解 Excel VBA，不如其他库初学者友好
   • 网站： https://readthedocs.org/projects/xlwings/