在 2026 年的今天，当我们再次审视“将 Excel 转换为 CSV”这个看似基础的需求时，会发现背后蕴含着巨大的技术演变。这不再仅仅是简单的格式替换，而是关于数据流动性、AI 辅助编程以及企业级高可用架构的综合体现。作为持续在数据前线探索的开发者，我们深知虽然 Excel 依然是商业世界的通用语言，但 CSV 才是数据管道和 AI 模型的“通用燃料”。
在这篇文章中，我们将深入探讨如何使用 Python 完成这项任务。我们会一起探索几种不同的方法，从最流行简单的“一行代码”方案，到底层库的原生操作，再到符合现代工程标准的高性能实践。不仅会教你“怎么做”，更会帮你理解“为什么这么做”，以及在不同场景下该如何选择最合适的工具。准备好开始了吗？让我们从了解这两种格式的基础开始，并逐步深入到 2026 年的前沿开发实践中。
Excel 与 CSV：现代数据架构中的两种角色
在动手写代码之前，我们需要明确一点：虽然 Excel 和 CSV 都可以存储表格数据，但它们的本质截然不同。
- Excel 文件： 通常指 INLINECODE778ec3ca（基于 Office Open XML）或 INLINECODE9cedd5a8（旧版二进制格式）。它不仅仅存储数据，还包含格式、公式、宏和多个工作表。它像是一个功能齐全的“工作室”，适合人类交互和展示。
- CSV 文件： 纯文本文件，用逗号来分隔列值。它不包含字体、颜色或公式，只存储原始数据。它像是一个简洁的“运输带”，几乎是所有数据处理系统、数据库以及大语言模型（LLM）训练数据清洗的通用语言。
为了演示接下来的内容，我们假设有一个关于购物商店的 Excel 文件，其中包含 INLINECODE05aa046d（客户ID）、INLINECODE22b1fd15（姓名）、Product Cost（产品成本）等列。我们的目标就是完美地将其转换为 CSV 格式。
方法一：使用 Pandas —— 数据科学家的首选（2026 增强版）
如果你经常处理数据，对 Pandas 一定不会陌生。这是 Python 中最强大的数据分析库。在 2026 年，随着 Polars 等新一代高性能库的崛起，Pandas 依然凭借其生态系统稳固占据主导地位，但我们在使用时更需关注其在大数据环境下的性能瓶颈。
核心思路： 利用 INLINECODEde4ac7e0 将数据加载到内存中的 DataFrame，然后利用 INLINECODEeaf4a7a3 将其导出为 CSV。这就像是先把货物装进集装箱，再统一运送到卡车里。
#### 代码示例：不仅仅是读写
import pandas as pd
import os
# 定义文件路径
dir_path = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))
source_file = os.path.join(dir_path, "Test.xlsx")
output_file = os.path.join(dir_path, "Test_Pandas.csv")
try:
# 1. 读取 Excel 文件
# 在 2026 年，我们更关注类型推断，明确指定 dtype 可以避免后续处理中的类型警告
df = pd.read_excel(source_file, dtype={‘Customer ID‘: str, ‘Product Cost‘: float})
# 2. 数据清洗 - 这在实际项目中是必须的一步
# 假设我们要去除包含空值的行，这是保证 CSV 质量的关键
df_cleaned = df.dropna(subset=[‘Name‘])
# 3. 将 DataFrame 导出为 CSV 文件
# index=None 表示我们不把 DataFrame 的行索引（0, 1, 2...）写入文件
# encoding=‘utf-8-sig‘ 是为了确保在 Windows 系统下 Excel 打开不乱码
df_cleaned.to_csv(output_file, index=None, header=True, encoding=‘utf-8-sig‘)
print(f"转换成功！文件已保存至: {output_file}")
# 4. 简单的数据验证（Data Validation 是现代开发流程的重要一环）
if os.path.exists(output_file) and os.path.getsize(output_file) > 0:
print("验证通过：文件生成且非空。")
except FileNotFoundError:
print("错误：找不到指定的 Excel 文件，请检查路径。")
except Exception as e:
print(f"发生了一个意外错误: {e}")
#### 深度解析与最佳实践
- 为什么使用
encoding=‘utf-8-sig‘？ 在全球化协作的今天，数据经常包含中文字符或特殊符号。标准 UTF-8 在某些旧版 Excel 中打开会乱码，而带 BOM 头（Byte Order Mark）的 UTF-8 是最稳妥的兼容方案。 - 类型安全： 在代码示例中，我们显式指定了
dtype。这在处理大型 Excel 文件时尤为重要，可以防止 Pandas 错误地将数字 ID 识别为整数（导致前导零丢失）或将长数字识别为科学计数法。
方法二：使用 openpyxl 和 csv 库 —— 低内存占用的流式方案
如果你不想安装庞大的 Pandas 库，或者你的环境资源有限（例如在 AWS Lambda 这样只分配了 128MB 内存的无服务器环境中），可以使用 Python 标准库中的 INLINECODE966971d2 模块配合 INLINECODE4fcdb262 库。这种方法更偏向于“底层编程”，让我们能更细致地控制每一行数据的流转。
核心思路： 相比于 Pandas 的“全量加载到内存”，这种方法通常可以实现“逐行处理”，极大降低内存峰值。
#### 代码示例：流式处理与异常捕获
import openpyxl
import csv
import sys
# 我们将文件操作封装在函数中，这是现代 Python 的开发规范
def convert_excel_to_csv_streaming(excel_path, csv_path):
try:
# 1. 加载工作簿
# read_only=True 是关键！它允许我们打开巨大的文件而不占用过多内存
workbook = openpyxl.load_workbook(excel_path, read_only=True, data_only=True)
sheet = workbook.active
# 2. 打开 CSV 文件准备写入
with open(csv_path, "w", newline="", encoding=‘utf-8-sig‘) as f:
csv_writer = csv.writer(f)
# 3. 计数器，用于日志输出（可观测性的一部分）
row_count = 0
# 4. 遍历工作表中的每一行
for row in sheet.rows:
# 提取每一行单元格的值
# 处理 None 值，避免 CSV 中出现空缺或 "None" 字符串
row_data = [cell.value if cell.value is not None else "" for cell in row]
csv_writer.writerow(row_data)
row_count += 1
# 简单的进度反馈
if row_count % 1000 == 0:
print(f"已处理 {row_count} 行...")
print(f"转换完成，共处理 {row_count} 行。")
except KeyError:
print("错误：工作表名称不正确或文件已损坏。")
except Exception as e:
print(f"系统级错误: {e}")
finally:
# 重要：确保关闭 workbook 文件句柄
if ‘workbook‘ in locals():
workbook.close()
# 调用函数
convert_excel_to_csv_streaming("Test.xlsx", "output_streaming.csv")
#### 工程化细节
-
read_only模式： 这是处理现代 Excel 文件的高性能秘籍。它将 Excel 视为只读流，而不是将整个解压后的 XML 树加载到内存。 -
data_only=True： 这确保我们获取的是公式计算后的值，而不是公式本身。在数据导出场景下，这通常是用户想要的。 - 资源释放： 在 INLINECODEf69390ee 块中调用 INLINECODE261860fc 是良好的工程习惯，防止文件句柄泄露，这在长时间运行的服务中尤为重要。
云原生与高性能：利用 Polars 迎接大数据挑战（2026 趋势）
让我们把目光投向未来。在 2026 年，如果你的数据量达到了“海量”级别（例如单文件超过 500MB），或者你需要极高的转换速度，传统的 Pandas 可能会显得力不从心。这时，Polars 成为了我们的首选武器。它基于 Rust 编写，利用了多线程和惰性求值，速度通常是 Pandas 的 10 倍以上。
为什么选择 Polars？
在云原生环境下，计算资源是昂贵的。如果你在 Kubernetes 集群中运行转换任务，更短的运行时间意味着更低的成本和更快的弹性伸缩。Polars 的内存管理也更加高效，几乎不会发生 OOM（内存溢出）错误。
#### 代码示例：极速转换
import polars as pl
# Polars 的 API 设计非常符合直觉，且性能强悍
def convert_with_polars(source, target):
try:
# scan_excel 进行惰性扫描，甚至支持读取特定列
# 这在处理宽表时非常有用，避免读取无用数据
df = pl.read_excel(source, read_options={‘columns‘: [‘Customer ID‘, ‘Name‘, ‘Product Cost‘]})
# Polars 的写入操作也经过了极致优化
df.write_csv(target, separator=",")
print(f"Polars 转换完成：耗时极低，内存占用极小。")
except Exception as e:
print(f"Polars 转换错误: {e}")
convert_with_polars("Test.xlsx", "Test_Polars.csv")
在这个例子中，我们只读取了需要的列。这种“按需读取”的思想是现代数据工程的核心。试想一下，如果你的 Excel 文件中有 50 列，但你只需要 3 列，Pandas 往往需要先全部读入内存再筛选，而 Polars 可以直接跳过不需要的数据。
Vibe Coding 与 AI 辅助：2026 年的开发新范式
作为一名在 2026 年工作的开发者，我们的工具箱里不仅有代码库，还有 AI 副驾驶。在我们最近的一个数据迁移项目中，我们尝试了 Cursor 和 Windsurf 这样的 AI 原生 IDE。这种被称为“Vibe Coding”（氛围编程）的模式，让我们不再需要死记硬背 openpyxl 的所有 API。
场景模拟：
假设我们面对一个包含复杂宏的 Excel 文件，我们需要提取其中的隐藏 Sheet。我们可以直接向 IDE 中的 AI 输入：“我们要将这个 Excel 文件中名为 ‘HiddenData‘ 的工作表转为 CSV，并处理其中的合并单元格，用前一个值填充空白。”
AI 会帮我们生成基于 INLINECODE15a6fe73 的复杂逻辑，自动处理 INLINECODE21e8daac 的拆分与填充。这种 Agentic AI 的工作流让我们从“编码员”转变为“审查者”。我们审查 AI 生成的代码逻辑，确保其符合数据安全规范（比如没有硬编码密码），然后将其集成到我们的 CI/CD 流水线中。
#### AI 辅助的代码审查提示词
当使用 AI 生成转换代码时，我们通常会增加一层审查机制。你可以这样要求 AI：
- “请检查这段代码是否存在内存泄露风险？”
- “请将这个转换函数重构为异步版本，以适应 FastAPI 环境。”
企业级生产环境：安全左移与可观测性
当我们将上述脚本投入生产环境，比如处理每日 5GB 的交易日志 Excel 时，简单的 to_csv 可能会遇到瓶颈。我们需要引入 现代监控和可观测性实践。
#### 1. 安全性：不可忽视的陷阱
Excel 文件 notorious for hiding malware。Security Shift Left（安全左移） 意味着我们在写代码的第一行时就要考虑安全。
- XML 实体注入： Excel 本质上是一个 ZIP 压缩包，里面包含了 XML 文件。恶意的 Excel 文件可能包含针对 XML 解析器的攻击代码（XXE攻击）。虽然
openpyxl默认有一定的防御，但在高安全级别的场景下，我们建议在隔离环境中（Docker 容器）运行转换脚本，并限制网络访问。
#### 2. 容错与重试机制
在读取来自不可靠来源的 Excel 时，文件可能损坏。一个健壮的系统不应该直接崩溃，而应该记录错误并通知用户。
import logging
from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_fixed
# 配置日志
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
# 使用 Tenacity 库实现自动重试机制
@retry(stop=stop_after_attempt(3), wait=wait_fixed(2))
def safe_conversion_task(file_path):
try:
# 这里放置转换逻辑
# 模拟一个偶发的 IO 错误
if "corrupt" in file_path:
raise IOError("模拟文件损坏")
logger.info(f"成功转换: {file_path}")
except Exception as e:
logger.error(f"转换失败: {e}")
# 抛出异常让 Tenacity 捕获并重试
raise e
边界情况与故障排查指南
在我们过去的项目中，总结了以下几个容易踩的坑，希望能帮助你节省调试时间：
#### 1. 日期格式的“灾难”
- 现象： Excel 中的 INLINECODEf8ac53fd 变成了 INLINECODEc270bb1d（Excel 序列数）。
- 解决： 在 Pandas 中，使用 INLINECODEa405cd48 进行强制转换；在 INLINECODE9dae8c9d 中，需要编写额外的逻辑判断单元格类型是否为
datetime。这展示了使用高级库的优势。
#### 2. 换行符导致的 CSV 错位
- 现象： Excel 单元格内包含换行符（Alt+Enter），导致 CSV 结构错乱。
- 解决： INLINECODEb2af5c25 模块默认处理引号，但如果直接用字符串拼接会出错。确保使用标准的 INLINECODE50b4a104，它会自动将包含换行符的字段用双引号包裹起来。
总结：构建未来的数据管道
我们已经探讨了从基础到进阶的多种将 Excel 转换为 CSV 的方法。在 2026 年，选择哪种方案不再仅仅取决于“能不能跑通”，而取决于场景、数据规模以及维护成本。
- 首选 Pandas： 适合数据分析、原型开发和中小规模数据，代码最简洁，容错率最高。
- 使用 openpyxl + csv： 适合微服务、无服务器架构和超大文件流式处理，内存占用极低，控制力最强。
- 拥抱 Polars： 当你需要极致的性能和云原生的效率时，这是未来的标准。
- 利用 AI 辅助： 让 Agentic AI 帮我们处理繁琐的样板代码，我们专注于业务价值。
希望这篇文章不仅能帮你解决“如何转换”的问题，更能让你理解在构建现代数据管道时，如何编写健壮、高效且易于维护的 Python 代码。让我们继续探索数据的奥秘吧！