<think>嗯，用户希望了解如何用Python或Java将数据
写入Excel文件，这其实是一个很具体的编程需求。从用户提供的引用来看，ta的重点似乎在“追加
写入而不覆盖原内容”，而且引用里大量涉及Python的openpyxl和xlutils库，说明用户可能已经在用Python尝试解决这个问题。用户可能是个需要处理数据导出的开发者，或者在做数据采集类项目。从引用的代码片段看，ta似乎遇到了实时
写入的需求（引用2和5特别强调了“实时保存”），可能是在
爬虫或监控场景中需要确保数据不丢失。有趣的是，引用3还提到了csv作为替代方案，不过用户明确指定了
Excel格式。关于技术选择，Python显然是更优的方案。引用中覆盖了主流的四个库：openpyxl适合操作.xlsx格式且功能全面；xlutils则专门处理旧版.xls文件；pandas适合结构化数据批量处理；而xlsxwriter侧重创建新文件。用户如果只是追加数据，openpyxl的ws.append()方法最直观（如引用2所示），但要注意它是为.xlsx设计的。如果需要兼容.xls，就得像引用4那样用xlutils.copy技巧了。比较棘手的是实时
写入性能问题。引用2那种每次save的方式虽然安全但效率低，对于高频
写入可能得考虑缓存机制——比如积累10条数据再批量
写入。不过用户既然特别强调“不覆盖”，说明数据价值高，安全应优先于性能。用户没提Java方案，但为了完整性还是应该涵盖。ApachePOI确实臃肿，不过既然提到就补充最简示例。有趣的是所有引用都聚焦Python，可能暗示用户更倾向Python生态。最后注意到引用3的警告：pandas追加会覆盖原样式。这提醒我必须在回答里强调库的选择标准——如果用户需要保留原格式就只能用openpyxl或xlutils了。</think>
以下是使用不同编程语言将数据
写入 Excel 文件的解决方案，综合引用内容重点说明 **Python 实现方法**（含不覆盖原内容的追加
写入），并补充 Java 实现示例：
---
### **Python 实现方案**
#### 方案一：使用 `openpyxl`（推荐 .xlsx 格式）
```python
from openpyxl import load_workbook
import os
def append_to_
excel(file_path, data):
# 文件不存在则新建
if not os.path.exists(file_path):
from openpyxl import Workbook
wb = Workbook()
ws = wb.active
ws.append(["列1标题", "列2标题"]) # 添加
表头
wb.save(file_path)
wb = load_workbook(file_path) # 加载已有文件
ws = wb.active
ws.append(data) # 追加新行
wb.save(file_path) # 保存（不覆盖原内容）
# 示例：追加一行数据
append_to_
excel("data.xlsx", ["2023-08-01", 42])
```
**特点**：
- 直接操作 .xlsx 文件，支持追加数据并保留原格式 [^2][^3]
- 实时保存确保数据持久化（适合频繁
写入场景）
---
#### 方案二：使用 `xlutils`（兼容旧版 .xls 格式）
```python
import xlrd
from xlutils.copy import copy
def append_to_xls(file_path, data):
rb = xlrd.open_workbook(file_path, formatting_info=True) # 保留格式
wb = copy(rb) # 创建可写副本
ws = wb.get_sheet(0) # 获取第一个工作
表
next_row = rb.sheet_by_index(0).nrows # 获取当前最后一行
for col, value in enumerate(data):
ws.write(next_row, col, value) #
写入新行
wb.save(file_path) # 保存副本到原文件
# 示例
append_to_xls("legacy.xls", ["新数据", 100])
```
**注意**：仅支持 .xls 格式 [^4]，需安装 `xlrd` 和 `xlutils` 库。
---
#### 方案三：使用 `pandas`（适合结构化数据批量
写入）
```python
import pandas as pd
from pathlib import Path
file_path = "data.xlsx"
new_data = pd.DataFrame([["2023-08-02", 99]], columns=["时间", "数值"])
# 追加模式（需安装openpyxl引擎）
if Path(file_path).exists():
with pd.
ExcelWriter(file_path, mode='a', engine='openpyxl', if_sheet_exists='overlay') as writer:
new_data.to_
excel(writer, index=False, header=False, startrow=writer.sheets['Sheet1'].max_row)
else:
new_data.to_
excel(file_path, index=False)
```
**限制**：`to_
excel()` 默认覆盖文件，需配合 `
ExcelWriter` 特殊参数实现追加 [^3]。
---
### **Java 实现方案（使用 Apache POI）**
```java
import org.apache.poi.ss.usermodel.*;
import org.apache.poi.xssf.usermodel.XSSFWorkbook;
import java.io.*;
public class
ExcelAppend {
public static void appendTo
Excel(String filePath, String[] data) throws IOException {
File file = new File(filePath);
Workbook workbook;
if (file.exists()) { // 文件存在时追加
FileInputStream fis = new FileInputStream(file);
workbook = WorkbookFactory.create(fis);
fis.close();
} else { // 新建文件
workbook = new XSSFWorkbook();
Sheet sheet = workbook.createSheet("Data");
Row header = sheet.createRow(0);
header.createCell(0).setCellValue("列1标题");
header.createCell(1).setCellValue("列2标题");
}
Sheet sheet = workbook.getSheetAt(0);
int lastRow = sheet.getLastRowNum();
Row newRow = sheet.createRow(lastRow + 1); // 创建新行
for (int i = 0; i < data.length; i++) {
newRow.createCell(i).setCellValue(data[i]);
}
FileOutputStream fos = new FileOutputStream(file);
workbook.write(fos);
fos.close();
}
public static void main(String[] args) throws IOException {
appendTo
Excel("data.xlsx", new String[]{"2023-08-01", "42"});
}
}
```
**依赖**：需添加 POI 库（Maven 配置）：
```xml
<dependency>
<groupId>org.apache.poi</groupId>
<artifactId>poi</artifactId>
<version>5.2.3</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.poi</groupId>
<artifactId>poi-ooxml</artifactId>
<version>5.2.3</version>
</dependency>
```
---
### **关键对比**
| 方法 | 适用格式 | 追加数据 | 实时保存 | 保留原格式 |
|--------------------|----------|----------|----------|------------|
| Python openpyxl | .xlsx | ✅ | ✅ [^2] | ✅ |
| Python xlutils | .xls | ✅ [^4] | ❌ | ✅ |
| Python pandas | .xlsx | ⚠️需配置 | ❌ | ❌ |
| Java Apache POI | .xlsx | ✅ | ❌ | ✅ |
> **首选建议**：
> - 现代项目选 **Python + openpyxl**（功能全面，支持实时保存）[^2][^3]
> - 旧系统兼容选 **xlutils**（仅限 .xls）[^4]
> - Java 生态选 **Apache POI**（企业级支持）
---
本文介绍了一个爬虫项目，旨在抓取全国各城市的天气预报信息，并将其存储到Excel文件中。首先，通过收集各个地区天气预报页面的URL，接着利用XPATH解析网页获取所需数据，最后使用openpyxl库将数据写入到Excel工作簿的不同工作表中。
通过对比网页源码和响应的信息可以
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