在数据驱动的工作流中，Microsoft Excel 作为广泛使用的电子表格工具，常用于数据存储、分析与报告生成。然而，手动维护和更新 Excel 文件不仅效率低下，还容易引入人为错误。在需要处理大规模数据、生成周期性报表或集成异构系统输出的场景下，自动化方案显得尤为必要。
Python 凭借其丰富的生态系统，在办公自动化领域展现出显著优势。本文将介绍如何使用 Free Spire.XLS for Python 库，以程序化方式高效、可靠地将多种数据类型写入 Excel 文件，并涵盖格式设置、公式嵌入、图片插入及超链接创建等高级功能。
环境配置与基础用法
安装依赖
确保系统已安装 Python。通过 pip 安装 Free Spire.XLS for Python：
bash
pip install spire.xls.free基本写入示例
以下代码演示了创建新工作簿、写入单元格内容、应用格式并保存文件的完整流程：
python
from spire.xls import *
workbook = Workbook()
sheet = workbook.Worksheets.get_Item(0)
# 写入文本
sheet.Range["B2"].Value = "Hello, Python & Excel!"
# 应用格式
sheet.Range.AutoFitColumns()
sheet.Range.BorderAround(LineStyleType.Medium, Color.get_MediumBlue())
sheet.Range.Style.Color = Color.get_LightGray()
# 保存并释放资源
workbook.SaveToFile("HelloWorld.xlsx", ExcelVersion.Version2016)
workbook.Dispose()写入结果预览：
关键对象说明：
Workbook：表示一个 Excel 文件，可通过Workbook()创建工作簿，新建的 Excel 工作簿包含三个默认工作表。Worksheet：通过Worksheets[index]访问具体工作表。Range[cell_ref]：通过 A1 引用或行列索引访问单元格。.Value、.NumberValue、.DateTimeValue、.BooleanValue：分别用于写入不同类型的数据。.SaveToFile()：持久化工作簿至指定路径。.Dispose()：显式释放底层资源，避免内存泄漏。
多类型数据写入实践
文本与数值
字符串、整数和浮点数可直接赋值。对于数值类型，建议使用 NumberValue 属性以确保正确识别为数字格式：
python
sheet.Range["A1"].Value = "产品名称"
sheet.Range["B1"].Value = "销售额"
sheet.Range["A2"].Value = "笔记本电脑"
sheet.Range["B2"].NumberValue = 12000
sheet.Range["A3"].Value = "智能手机"
sheet.Range["B3"].NumberValue = 8500.75写入结果预览：
日期与时间
Spire.XLS 支持通过 DateTimeValue 写入日期时间。需注意其内部使用 spire.xls.common.DateTime 类型，而非 Python 原生 datetime：
python
from spire.xls.common import *
import datetime
# 写入当前 UTC 时间
sheet.Range["B1"].DateTimeValue = DateTime.get_UtcNow()
# 写入指定日期
sheet.Range["B2"].DateTimeValue = DateTime.Parse("2023-05-01")
# 转换 Python datetime 对象
py_time = datetime.datetime(2023, 5, 1, 10, 30)
time_str = py_time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
sheet.Range["B3"].DateTimeValue = DateTime.Parse(time_str)
# 设置显示格式
sheet.Range["B1"].Style.NumberFormat = "yyyy-mm-dd hh:mm:ss"
sheet.Range.AutoFitColumns()写入结果预览：
布尔值
布尔数据通过 BooleanValue 属性写入：
python
sheet.Range["B1"].BooleanValue = True
sheet.Range["B2"].BooleanValue = False写入结果预览：
列表与元组
批量写入可通过 InsertArray 方法实现。该方法支持按行或按列插入一维数组：
python
header = ["ID", "姓名", "年龄"]
data = [[1, "张三", 30], [2, "李四", 25]]
# 写入标题（按行）
sheet.InsertArray(header, 1, 1, False)
# 逐行写入数据
for i, row in enumerate(data, start=2):
for j, value in enumerate(row, start=1):
sheet.Range[i, j].Value = str(value)写入结果预览：
注意：InsertArray 的第四个参数 is_row 控制插入方向；False 表示按列插入（即横向填充）。该方法仅支持同质的一维数组（如全为字符串或数字）。当列表包含多种类型（如整数、字符串、浮点数混合）时，需通过循环逐项写入，并根据目标单元格的数据语义选择适当的赋值方式（例如使用 .Value = str(x) 统一转为字符串，或分别使用 .NumberValue、.DateTimeValue 等属性以保留类型信息）。
字典列表
将字典列表转换为表格时，通常以键作为列头：
python
products = [
{"ID": "P001", "名称": "键盘", "价格": 199},
{"ID": "P002", "名称": "鼠标", "价格": 99}
]
if products:
headers = list(products[0].keys())
sheet.InsertArray(headers, 1, 1, False)
for r_idx, item in enumerate(products, start=2):
values = [item[k] for k in headers]
# 当前版本需逐单元格赋值
for c_idx, val in enumerate(values, start=1):
sheet.Range[r_idx, c_idx].Value = str(val)写入结果预览：
高级功能
公式写入
Excel 公式可通过 Formula 属性直接写入，计算由 Excel 客户端完成：
python
sheet.Range["A1"].NumberValue = 10
sheet.Range["A2"].NumberValue = 20
sheet.Range["B1"].Formula = "=SUM(A1:A2)"
sheet.Range["B2"].Formula = "=AVERAGE(A1:A2)"图片插入
使用 Pictures.Add(row, col, image_path) 在指定位置插入图像：
python
sheet.Pictures.Add(3, 1, "logo.png")
# 可选：调整尺寸与偏移
# pic = sheet.Pictures.Add(3, 1, "logo.png")
# pic.Width, pic.Height = 100, 50超链接创建
支持外部 URL 与内部工作表跳转：
python
# 外部链接
cell = sheet.Range[7, 1]
cell.Text = "Python 官网"
link = sheet.HyperLinks.Add(cell)
link.Address = "https://www.python.org"
# 内部链接
detail_sheet = workbook.Worksheets.Add("详情页")
target_cell = detail_sheet.Range["A3"]
target_cell.Text = "跳转至详情页"
internal_link = sheet.HyperLinks.Add(sheet.Range[8, 1])
internal_link.Address = f"{detail_sheet.Name}!A1"写入结果预览：
最佳实践
- 资源管理 ：每次操作后调用
workbook.Dispose()释放非托管资源。 - 异常处理 ：在生产环境中应使用
try...except捕获文件 I/O 或权限错误。 - 性能考量 ：对大规模数据，优先使用
InsertArray或区域批量赋值，避免逐单元格写入。 - 路径安全：确保输出目录存在且具有写权限，图片路径应为绝对路径或相对于执行环境的有效路径。
结语
Free Spire.XLS for Python 提供了一套完整的 API，支持从基础数据写入到复杂格式控制的各类 Excel 操作。通过程序化方式处理 Excel 文件，可显著提升数据处理效率，降低人工干预风险，适用于报表自动化、数据导出、系统集成等典型业务场景。合理结合其功能与工程实践规范，可构建稳定、可维护的办公自动化解决方案。更多使用 Python 操作 Excel 的技巧，请前往 Spire.XLS for Python 官方教程 查看。