本文主要介绍xlrd模块读取Excel文档的基本用法，并以一个GDP数据的文档为例来进行操作。

1. 准备工作：

1. 安装xlrd：pip install xlrd

2. 准备数据集：从网上找到的1952~2012年中国国内GDP的数据，数据结构如下：

2. 目标：将这份数据转换成json格式的数据

3. 上代码

#!/usr/bin/python

# coding:utf-8

# 用xlrd读取Excel文件基本用法

import sys

import xlrd

import json

# 设置编码格式

reload(sys)

sys.setdefaultencoding('utf-8')

# 1. 从Excel文件中读取出Book对象

data = xlrd.open_workbook('./gdp_data.xls')

# print type(data)

# 输出：

# 2. 获取sheet页对象

# 2.1 通过sheet索引获取

sheet1 = data.sheet_by_index(0)

# print sheet1

# 输出：

# 2.2 通过sheet名称获取

sheet2 = data.sheet_by_name(u'Sheet1')

# print sheet2

# 输出：

# 3. 获取sheet页的行数和列数

nrows = sheet1.nrows

ncols = sheet1.ncols

# print nrows,ncols

# 输出：62 5

# 说明表格有62行、5列

# 4. 获取第0行的值(是一个列表)

row_data = sheet1.row_values(0)

# print row_data

# 输出：[u'year', u'GDP', u'first industry', u'second industry', u'third industry']

# 5. 获取第0列的值(是一个列表)

col_data = sheet1.col_values(0)

# print col_data

# 输出：[u'year', 1952.0, 1953.0, 1954.0, 1955.0,...]

# 6. 使用行列索引(从0开始)获取单元格的数据

cell_A1 = sheet1.cell(0,0)

# print cell_A1

# print type(cell_A1)

# print cell_A1.value

# 输出：

'''

text:u'year'

year

'''

# 7. 应用：将Excel文件中的数据转换成json数组

# 索引(即表头)

idx = sheet1.row_values(0)

# 最终的数据列表

data = []

# 从第1行开始遍历循环所有行，获取每行的数据

for i in range(1,nrows):

row_data = sheet1.row_values(i)

# 组建每一行数据的字典

row_data_dict = {}

# 遍历行数据的每一项，赋值进行数据字典

for j in range(len(row_data)):

item = row_data[j]

row_data_dict[idx[j]] = item

# 将年份字段转成整形

row_data_dict['year'] = int(row_data_dict['year'])

# 将行数据字典加入到data列表中

data.append(row_data_dict)

print json.dumps(data,indent = 4)

# 输出：

'''

[

{

"GDP": 679.0,

"second industry": 141.8,

"first industry": 342.9,

"third industry": 194.3,

"year": 1952

},

{

"GDP": 824.0,

"second industry": 192.5,

"first industry": 378.0,

"third industry": 253.5,

"year": 1953

},

{

"GDP": 859.0,

"second industry": 211.7,

"first industry": 392.0,

"third industry": 255.3,

"year": 1954

},

...

]

'''