嘿，我完全懂你被依赖问题折腾的痛苦！ExcelReaders的Python/xlrd依赖确实经常会搞出一堆安装麻烦，给你推荐几个更省心的方案，也聊聊Taro.jl的情况：

1. XLSX.jl（首推！） #

这是纯Julia实现的包，不需要额外安装Python、xlrd或者其他外部依赖，专门处理.xlsx格式文件，现在是Julia社区里读Excel的主流选择之一，稳定性和易用性都很棒。

用法示例：

# 先安装包
using Pkg
Pkg.add("XLSX")

# 读取Excel文件
using XLSX
# 加载整个Excel文件对象
xf = XLSX.readxlsx("your_file.xlsx")

# 获取指定工作表（可以用表名或索引）
sheet = xf["Sheet1"]  # 或者 xf[1] 取第一个工作表

# 如果想直接转成DataFrame方便后续处理，先装DataFrames包
Pkg.add("DataFrames")
using DataFrames
df = DataFrame(sheet)

它支持读取指定单元格范围、处理公式、样式等细节需求，完全不用操心跨语言依赖的问题。

2. CSV.jl 曲线救国（如果场景允许） #

如果你的Excel文件可以先手动另存为.csv格式，那用CSV.jl会是最省心的选择——同样是纯Julia实现，速度快，没有任何额外依赖，处理表格数据的生态也很完善。

用法示例：

Pkg.add(["CSV", "DataFrames"])
using CSV, DataFrames
df = CSV.read("your_converted_file.csv", DataFrame)

适合那些不需要保留Excel特定格式（比如公式、图表）的场景，完全避开Excel相关的依赖坑。

Taro.jl是基于Apache POI（Java的Excel处理库）开发的，支持.xls和.xlsx格式，但它需要你的系统先安装Java环境（JRE或JDK）。如果你的机器已经有Java，那它的功能还算完善，但缺点也很明显：

• 额外需要Java环境，Java版本不兼容时可能会出现初始化失败的问题
• 相比纯Julia的XLSX.jl，性能和启动速度会稍慢一些

用法示例（前提是已经装了Java）：

Pkg.add("Taro")
using Taro
# 初始化Java环境（第一次运行可能会下载POI依赖）
Taro.init()
# 读取指定工作表到DataFrame
df = Taro.readxl("your_file.xlsx", "Sheet1")

总的来说，如果只需要处理.xlsx文件，优先选XLSX.jl；如果必须兼容.xls且已经有Java环境，Taro.jl可以考虑，但还是不如纯Julia方案省心。

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