xls和xlsx的区别

时间: 2023-07-01 13:11:33 浏览: 99
XLS 和 XLSX 都是 Microsoft Excel 文件格式的扩展名,但它们之间有一些不同: 1. XLS 是早期的 Excel 文件格式,它在 Excel 2003 版本及之前的版本中使用。XLSX 是一种使用 Microsoft Office Open XML 格式的新型 Excel 文件格式,它在 Excel 2007 版本及之后的版本中使用。 2. XLS 文件格式的最大文件大小是 65,536 行和 256 列,而 XLSX 文件格式支持的最大行数和列数都非常大,可以达到 1,048,576 行和 16,384 列。 3. XLS 文件格式使用二进制格式来存储数据,而 XLSX 文件格式使用一种基于 XML 的文件格式来存储数据,因此 XLSX 文件格式更容易与其它应用程序集成。 总之,XLSX 文件格式比 XLS 文件格式更先进和更强大,它支持更大的文件大小和更多的功能,并且更容易与其它应用程序集成。
相关问题

java读取xls和xlsx

Java读取xls和xlsx文件的方式有所不同。对于xls文件,可以使用HSSFWorkbook类进行读取,而对于xlsx文件,可以使用XSSFWorkbook类进行读取。这两个类都是poi库中的实现类。[1] 下面是一个读取xls文件的示例代码: ```java import org.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFWorkbook; import org.apache.poi.ss.usermodel.*; public class ReadXls { public static void readXls(String path) { try { FileInputStream is = new FileInputStream(path); Workbook hwb = new HSSFWorkbook(is); for (int numSheet = 0; numSheet < hwb.getNumberOfSheets(); numSheet++) { Sheet sheet = hwb.getSheetAt(numSheet); if (sheet == null) { continue; } for (int numRow = 0; numRow <= sheet.getLastRowNum(); numRow++) { Row row = sheet.getRow(numRow); if (row == null) { continue; } for (int numCell = 0; numCell < row.getLastCellNum(); numCell++) { Cell cell = row.getCell(numCell); if (cell == null) { continue; } System.out.println("xls表格中读取的数据:" + cell.getStringCellValue()); } } } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } } ``` 对于xlsx文件,可以使用XSSFWorkbook类进行读取,代码类似于上面的示例。[1] 请注意,如果尝试使用HSSFWorkbook类读取xlsx文件,会出现异常,提示需要使用XSSF而不是HSSF来处理这种数据。[3]因此,要根据文件类型选择正确的类来读取。

xls和xlsx的文件头

xls和xlsx是两种常见的Excel文件格式。它们的文件头(文件的开头部分)是不同的。 - xls文件的文件头是 "D0 CF 11 E0 A1 B1 1A E1",它是Microsoft Office二进制文件格式的标识。 - xlsx文件的文件头是 "50 4B 03 04",它是Zip文件格式的标识。 需要注意的是,这里提到的文件头是指文件的开头部分的字节码,通常用于检测文件类型和格式。但是,文件头并不是文件类型和格式的唯一判断标准,还需要结合文件的扩展名、文件内容等方面来判断。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

POI通用导出Excel(.xls,.xlsx)的方法

主要介绍了POI通用导出Excel(.xls,.xlsx)的方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
recommend-type

C# EXCEL(.xls和.xlsx)导入到数据库

C# EXCEL(.xls和.xlsx)导入到数据库,个人收集资料,没有必要下载
recommend-type

概率论与数理统计试卷三套(含答案)

2020-2021年概率论与数理统计试卷
recommend-type

STC89C51 简单时钟

STC89C51 简单时钟,叫你从基础开始学习单片机,
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

MATLAB归一化方法大比拼:5种方法,哪种最适合你的数据?

![MATLAB归一化方法大比拼:5种方法,哪种最适合你的数据?](https://www.finebi.com/wp-content/uploads/2019/11/FineBI%E8%A1%8C%E4%B8%9A%E9%A9%BE%E9%A9%B6%E8%88%B1-1024x510.png) # 1. MATLAB归一化概述 归一化是一种数据预处理技术,用于将数据缩放到特定范围内,从而消除不同特征之间的尺度差异。在MATLAB中,有各种归一化方法可用于不同类型的数据和应用程序。 归一化的主要目的是: - 提高模型的训练效率和准确性,通过消除特征之间的尺度差异,使模型能够更有效地学习
recommend-type

failed to register layer: ApplyLayer exit status 1 stdout: stderr: archive/tar: invalid tar header

很抱歉听到这个问题。这个错误通常是由于Docker镜像损坏或Docker存储库中缺少所需的图层引起的。您可以尝试以下几种方法来解决这个问题: 1. 清理Docker镜像和容器:使用命令“docker system prune”清理不再使用的Docker对象。 2. 检查Docker存储库:确保您正在使用可靠的Docker存储库,并检查是否存在所有必需的图层。 3. 重新下载Docker镜像:如果您确定问题是由于损坏的Docker镜像引起的,则可以尝试重新下载Docker镜像。 4. 更新Docker版本:如果您使用的是旧版Docker,则可能会出现此问题。尝试更新到最新版本的Docke
recommend-type

Linux系统常用操作命令大全手册

附件是Linux系统常用操作命令大全手册,是 markdown格式,其中覆盖了Linux系统管理、文件操作、网络配置等多个方面,都是日常工作中非常常用的命令,欢迎大家下载学习使用!
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

MATLAB归一化实战指南:从零到一,轻松提升模型性能

![MATLAB归一化实战指南:从零到一,轻松提升模型性能](https://pic1.zhimg.com/80/v2-fd366800ef0bdf29c804ce25c0276778_1440w.webp) # 1. 归一化的理论基础** 归一化是一种数据预处理技术,旨在将数据缩放到特定范围内,通常是[0, 1]或[-1, 1]。通过归一化,可以消除数据量纲上的差异,使不同特征具有可比性,从而提高机器学习模型的性能。 归一化背后的基本原理是,在训练机器学习模型时,模型的学习过程会受到数据分布的影响。如果数据分布不均匀,某些特征可能具有较大的值域,而其他特征的值域较小。这会导致模型在训练过