本教程详细介绍了如何使用Python编程语言高效地将Excel .xls格式文件转换成CSV文件。通过简单易懂的代码示例，帮助用户掌握操作步骤及所需库的安装和应用方法。
在IT行业中，数据处理是一项常见的任务，而Excel（.xls）文件与CSV格式是常用的数据存储及交换方式。Excel通常用于复杂的表格操作和数据分析，而CSV则因其轻便、易于读取且兼容性好被广泛应用于数据导入导出中。
本篇将详细讲解如何使用Python编程语言来实现Excel .xls 文件批量转换为 CSV 格式，并介绍在此过程中需要用到的关键库——xlrd。首先，我们需要理解 Python 中的文件操作功能。Python 提供了内置的 `open()` 函数用于读写文件；对于CSV格式的数据处理，则可以利用 `csv` 模块来实现相关任务。
然而，针对 Excel 文件的操作则需要第三方库的支持。在这里我们使用的是 xlrd 库，它专门设计用来读取 .xls 和 .xlsx 格式的Excel文档，并且能够获取单元格数据、样式和公式等信息。安装该库的方法是通过 pip 命令：
```bash
pip install xlrd
```
接下来我们将介绍如何利用 Python 与 `xlrd` 库来实现 Excel 文件的批量转换工作。
下面是一个简单的示例代码，展示了读取一个 .xls 文件并将其转化为 CSV 格式的过程：
```python
import xlrd
import csv
def xls_to_csv(xls_file, csv_file):
workbook = xlrd.open_workbook(xls_file)
for sheet in workbook.sheets():
with open(csv_file, w, newline=) as f:
writer = csv.writer(f)
for row_num in range(sheet.nrows):
row_data = [cell.value for cell in sheet.row_values(row_num)]
writer.writerow(row_data)
# 调用函数，假设有一个名为example.xls的文件需要转换
xls_to_csv(example.xls, example.csv)
```
此代码段会读取指定 .xls 文件中的每个工作表，并将每一行的数据写入到 CSV 文件中。注意，在跨平台环境中使用 `newline=` 参数以正确处理换行符。
如果我们要批量转换多个 .xls 文件，可以修改上述代码使其遍历一个文件夹内的所有.xls 文件。为此我们需要引入 os 库来操作目录和文件：
```python
import os
def batch_xls_to_csv(directory):
for filename in os.listdir(directory):
if filename.endswith(.xls):
xls_path = os.path.join(directory, filename)
csv_path = os.path.splitext(xls_path)[0] + .csv
xls_to_csv(xls_path, csv_path)
# 假设当前目录下有多个.xls文件，调用批量转换函数
batch_xls_to_csv(.)
```
这段代码会查找指定目录下的所有 .xls 文件，并对每个文件进行 `xls_to_csv()` 函数的调用来完成数据格式的转换。新的 CSV 文件将与原文件存放在同一目录中，但扩展名为.csv。
需要注意的是，xlrd 库不支持.xlsx 格式的文件读取，对于这种类型的数据可以使用 openpyxl 库来实现相应的操作功能。如果需要同时处理 .xls 和 .xlsx 两种格式的 Excel 文件，则可以结合这两个库的功能进行开发应用。
通过 Python 结合 xlrd 库提供的工具，我们可以方便地将 Excel.xls 文件批量转换为 CSV 格式。理解文件的操作方法、第三方库的应用以及简单的目录遍历是实现此类数据处理任务的基础条件。在实际应用场景中还可以根据具体需求添加错误处理和进度显示等功能以提高代码的健壮性和用户体验性。
5星
