我来帮你拆解这些问题，从实际开发和数据分析的角度给你捋清楚：

一、Excel（xlsx）相较于CSV的通用弊端 #

• 体积冗余，没必要的“负重”：xlsx本质是打包后的XML文件，里面除了你的数据，还存了大量格式、样式、工作表元数据（哪怕你没设置任何格式）。CSV就是纯文本，只存数据本身，所以同等数据量下xlsx体积大好几倍甚至几十倍。
• 依赖额外库，部署容易踩坑：Pandas读CSV用的是Python内置的csv模块，不需要额外安装任何东西；但读xlsx必须依赖openpyxl或者xlrd这类第三方库，部署的时候如果忘了装，或者版本不兼容（比如旧版xlrd不支持xlsx格式），程序直接报错。
• 可读性差，调试麻烦：CSV用任何文本编辑器（记事本、VS Code、甚至手机上的文本APP）都能直接打开看、改数据，调试的时候非常方便；xlsx必须用Excel或者兼容软件，想快速检查某条数据有没有错，还要启动软件，步骤繁琐。
• 解析容易出“意外”：Excel的单元格类型很灵活，比如会自动把看起来像日期的文本转成日期格式，Pandas读取的时候可能会跟着误解析，导致数据类型混乱；另外如果Excel里有合并单元格、隐藏行/列，读出来可能会出现NaN或者结构异常的情况，而CSV是纯文本，解析规则完全可控。

二、你的闪卡程序用xlsx的具体不足 #

• 完全浪费了xlsx的格式能力：你的闪卡只需要Question和Answer两列纯文本，根本不需要xlsx保存的格式信息，这些都是多余的体积和解析负担，属于“杀鸡用牛刀”。
• 兼容性风险：如果以后要把程序打包给朋友或者用户用，对方的Python环境如果没装openpyxl，程序直接跑不起来；而CSV完全不需要额外依赖，跨平台兼容性拉满。
• 维护效率低：比如你要修改某条闪卡的内容，CSV直接打开文本编辑器改完保存就行，立刻能测试；xlsx还要打开Excel，找到对应的单元格修改，再保存，再重启程序测试，多了好几个步骤。

三、小数据集场景下的影响 #

• 文件大小：如果你的闪卡只有几百上千条，xlsx和CSV的体积差异确实可以忽略——无非是几KB和几十KB的区别，既不占空间，也不影响传输。但从“简洁性”来说，CSV显然更干净。
• 读取速度：小数据集下，Pandas读xlsx和CSV的速度差距你几乎感知不到，都是毫秒级的，不会影响程序的响应速度。但如果以后数据量涨到几万条，xlsx的读取速度会明显慢于CSV，因为要解析复杂的XML结构。

四、你觉得用xlsx“不妥”是不是无关紧要？ #

这真不是无关紧要的问题，其实是工程简洁性的直觉在起作用：用最适合的工具做最适合的事。你的场景完全不需要Excel的格式功能，CSV更轻量、更直接、更易维护。而且你习惯用CSV做数据分析，这种“不妥感”其实是对的——因为你在做没必要的额外工作（保存格式、依赖额外库）。当然，如果以后你的闪卡要扩展，比如加入富文本、图片或者复杂格式，那xlsx可能有用，但目前的纯文本场景，CSV绝对是更好的选择。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者VirtuallyRealistic