‌Python解析.xlsx文件内容的核心方法是使用openpyxl或pandas库‌，前者适合精细化操作单元格，后者擅长快速处理表格数据。关键亮点包括：‌支持大数据量读取、保留公式与格式、跨平台兼容性‌。以下是具体实现方案：

1. ‌openpyxl基础用法‌
   安装库后，通过load_workbook()加载文件，active属性获取当前工作表。例如：

   pythonCopy Code
   from openpyxl import load_workbook
   wb = load_workbook('data.xlsx')
   sheet = wb.active
   print(sheet['A1'].value)  # 读取A1单元格
   

2. ‌pandas高效处理‌
   用read_excel()将整个表格转为DataFrame，适合统计分析：

   pythonCopy Code
   import pandas as pd
   df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')
   print(df.head())  # 输出前5行数据
   

3. ‌处理特殊需求‌

   • ‌公式计算‌：openpyxl的data_only=False可保留公式
   • ‌批量修改‌：用循环遍历单元格，如sheet.iter_rows()
   • ‌写入文件‌：wb.save()或df.to_excel()

4. ‌性能优化技巧‌
   大文件建议：

   • 启用read_only模式（openpyxl）
   • 指定dtype减少内存占用（pandas）
   • 分块读取（chunksize参数）

实际选择取决于场景：‌精细化编辑选openpyxl，数据分析首选pandas‌。注意文件路径需用原始字符串（如r'C:\data.xlsx'）避免转义错误。