在Python中，xlrd是一个常用的模块，用于读取Excel文件。然而，当读取Excel文件中日期类型的数据时，很多人会遇到困难。本文将介绍Python xlrd读取Excel日期类型的2种方法，以及如何应对可能遇到的一些问题。
方法一：将日期类型转换为Python的datetime类型
在Excel中，日期类型的数据实际上是一个浮点数，它代表自1900年1月1日以来的天数。因此，我们可以通过将Excel中的日期类型转换为Python的datetime类型来读取日期数据。以下是代码示例：
```
import xlrd
from datetime import datetime, timedelta
# 打开Excel文件
workbook = xlrd.open_workbook('example.xlsx')
# 选择一个工作表
worksheet = workbook.sheet_by_index(0)
# 读取日期数据
date_value = worksheet.cell_value(1, 0)
# 将Excel日期类型转换为Python的datetime类型
date_formatted = datetime(1900, 1, 1) + timedelta(days=int(date_value))
# 输出日期
print(date_formatted.strftime('%Y-%m-%d'))
```
在上面的代码中，我们首先使用xlrd模块打开一个Excel文件，并选择一个工作表。然后，我们使用worksheet.cell_value()方法读取一个单元格的值，该单元格包含日期类型的数据。接下来，我们将Excel日期类型转换为Python的datetime类型，使用datetime(1900, 1, 1) + timedelta(days=int(date_value))的公式。最后，我们使用strftime()方法将日期格式化为指定的字符串格式。
这种方法的优势是它简单易懂，而且可以适用于任何版本的Excel文件。然而，它也有一些缺点。例如，当Excel文件中的日期数据格式不一致时，可能会出现错误。此外，如果Excel文件中的日期数据没有按照正确的格式输入，也可能会导致错误。
方法二：使用xlrd.xldate_as_tuple()方法
xlrd模块中还提供了另外一种方法来读取Excel日期类型的数据，即使用xlrd.xldate_as_tuple()方法。以下是代码示例：
```
import xlrd
# 打开Excel文件
workbook = xlrd.open_workbook('example.xlsx')
# 选择一个工作表
worksheet = workbook.sheet_by_index(0)
# 读取日期数据
date_value = worksheet.cell_value(1, 0)
# 使用xlrd.xldate_as_tuple()方法将Excel日期类型转换为元组
date_tuple = xlrd.xldate_as_tuple(date_value, workbook.datemode)
# 输出日期
print("%04d-%02d-%02d" % date_tuple[:3])
```
在上面的代码中，我们首先使用xlrd模块打开一个Excel文件，并选择一个工作表。然后，我们使用worksheet.cell_value()方法读取一个单元格的值，该单元格包含日期类型的数据。接下来，我们使用xlrd.xldate_as_tuple()方法将Excel日期类型转换为一个元组。最后，我们使用字符串格式化将日期输出为指定的字符串格式。
这种方法的优势是它更加简洁和高效，而且可以避免一些可能的错误。然而，它也有一些缺点。例如，它只适用于Excel 1900日期系统，而不适用于Excel 1904日期系统。此外，它可能会遇到一些Python版本兼容性的问题。
应对可能遇到的问题
当读取Excel日期类型的数据时，我们可能会遇到一些问题。以下是一些可能的问题以及如何应对它们：
1. 日期数据格式不一致。当Excel文件中的日期数据格式不一致时，可能会出现错误。为了避免这种情况，我们可以在Excel文件中使用相同的日期格式，并在读取日期数据之前检查它们的格式。
2. 日期数据输入错误。如果Excel文件中的日期数据没有按照正确的格式输入，也可能会导致错误。为了避免这种情况，我们可以在Excel文件中使用日期格式，并在读取日期数据之前检查它们的格式。
3. Python版本兼容性问题。当使用xlrd.xldate_as_tuple()方法时，可能会遇到一些Python版本兼容性的问题。为了避免这种情况，我们可以使用Python 2.6或更高版本，并确保xlrd模块已正确安装。
