qt读取excel表格数据显示出来

### 如何使用 QT 读取 Excel 文件并显示数据 以下是基于 QAxObject 类的一个示例代码，用于在 Qt 中读取 Excel 文件的内容，并将其打印到控制台或进一步处理。 #### 示例代码 ```cpp #include <QApplication> #include <QAxObject> #include <QDebug> int main(int argc, char *argv[]) { QApplication app(argc, argv); QString filePath = "example.xlsx"; // 设置要读取的Excel文件路径 QAxObject excel("Excel.Application"); // 创建Excel对象 excel.setProperty("Visible", false); // 隐藏Excel窗口 QAxObject* workbooks = excel.querySubObject("Workbooks"); workbooks->dynamicCall("Open(const QString&)", QDir::toNativeSeparators(filePath)); // 打开指定的工作簿 QAxObject* workbook = excel.querySubObject("ActiveWorkbook"); QAxObject* sheets = workbook->querySubObject("Sheets"); int sheetCount = sheets->property("Count").toInt(); // 获取Sheet的数量 qDebug() << "Number of Sheets:" << sheetCount; for (int i = 1; i <= sheetCount; ++i) { // 遍历每个Sheet QAxObject* sheet = sheets->querySubObject("Item(int)", i); QAxObject* usedRange = sheet->querySubObject("UsedRange"); // 获取使用的范围 int rows = usedRange->property("Rows").toInt(); // 行数 int columns = usedRange->property("Columns").toInt(); // 列数 qDebug() << "Sheet Name:" << sheet->property("Name").toString(); qDebug() << "Rows:" << rows; qDebug() << "Columns:" << columns; for (int row = 1; row <= rows; ++row) { // 遍历每一行 QStringList rowData; for (int col = 1; col <= columns; ++col) { // 遍历每一列 QAxObject* cell = sheet->querySubObject("Cells(int,int)", row, col); QVariant data = cell->dynamicCall("Value()"); // 获取单元格值 if (!data.isNull()) { rowData.append(data.toString()); } else { rowData.append(""); // 如果为空，则填充空字符串 } } qDebug() << "Row" << row << ":" << rowData.join("\t"); // 输出当前行的数据 } } workbook->dynamicCall("Close(bool)", false); // 关闭工作簿 excel.dynamicCall("Quit()"); // 退出Excel应用 return app.exec(); } ``` 上述代码实现了通过 `QAxObject` 来打开 Excel 文件，并逐行列举其内容。注意，在实际开发中可能需要调整路径以及错误处理逻辑[^1]。 另外，如果希望将结果显示到 UI 界面而不是终端上，可以参考引用中的项目资源链接[^2]，其中提供了完整的解决方案，包括如何解决空白单元格问题以及优化性能的方法。 最后提醒一点，当完成所有操作后务必调用 `Close` 方法释放资源，以免造成内存泄漏或其他异常情况发生[^4]。 #### 注意事项 - 上述代码依赖于 Windows 平台上 COM 接口的支持，因此仅适用于运行在 Windows 的环境中。 - 若要跨平台支持 Linux 或 macOS，请考虑其他库替代方案，例如 libxlsxwriter 或 Pandas（需配合 Python 调用）[^3]。