openpyxl按行或列读取Excel应使用1-based索引，优先调用iter_rows()和iter_cols()配合values_only=True高效获取值，避免直接遍历sheet.rows/columns或手动cell(i,j)。
openpyxl 按行或按列读取 Excel，核心在于理解它用的是“1-based索引”（行号列号从1开始），不是 Python 常见的 0-based。操作前先加载工作簿、选中工作表，再用合适的方法遍历——不是硬套 for 循环加 cell(i,j)，而是优先用内置迭代器更安全高效。
按行读取：推荐用iter_rows()比手动 range + cell(i,j) 更简洁、更健壮，自动跳过空单元格（除非指定），也支持限定范围：
读全部行：
for row in sheet.iter_rows():—— 默认从第1行第1列开始
读指定范围：
for row in sheet.iter_rows(min_row=2, max_row=5, min_col=1, max_col=3):每行返回的是 tuple of Cell 对象，取值要加 .value：[cell.value for cell in row]想直接转成列表嵌套（每行一个子列表）：data = [list(row) for row in sheet.iter_rows(values_only=True)]（values_only=True 是关键，省去反复写 .value）
按列读取：用iter_cols()逻辑和 iter_rows 类似，只是方向换成了列：Python 3.14.3微软官方的 Python 扩展，是 VS Code 安装量最高的扩展（209M+）。集成 IntelliSense（通过 Pylance）、调试（通过 Python Debugger）、代码检查、格式化、重构和单元测试等功能。支持 Jupyter Notebook、虚拟环境管理和多 Python 版本切换。
下载读第 A 列所有非空单元格：for col in sheet.iter_cols(min_col=1, max_col=1):读 B~D 列，第3到第10行：sheet.iter_cols(min_col=2, max_col=4, min_row=3, max_row=10)同样建议加values_only=True
直接得值：
[cell.value for cell in col]
或整列打包：
list(sheet.iter_cols(min_col=1, values_only=True))[0]（取第1列值列表）
其他实用读取方式不总需要循环，有些场景更简单：
读某一行（比如第3行）：
row3 = list(sheet[3])→ 返回第3行所有 Cell 对象；加values_only=True就是值列表读某一列（比如 A 列）：col_a = list(sheet['A'])；
sheet['A:C']可读多列读指定区域（如 A1:C5）：cells = sheet['A1:C5']→ 返回二维 tuple，cells[0][0].value是 A1 值注意几个易错点不要用 sheet.rows / sheet.columns 直接遍历：它们是生成器，遍历一次就空了，且行为不稳定；坚持用iter_rows()和iter_cols()空单元格默认返回 None，不是空字符串，做 str 操作前建议判空如果文件很大，考虑启用只读模式：load_workbook(filename, read_only=True)，内存占用低，但只能读不能改读取前确认工作表存在，避免KeyError：if 'Sheet1' in wb.sheetnames:基本上就这些。用对 iter_rows 和 iter_cols，再配上 values_only=True，读取就又快又干净。