> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://langchain-zh.cn/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Microsoft Excel 集成 > 使用 LangChain Python 与 Microsoft Excel 文档加载器集成。 `UnstructuredExcelLoader` 用于加载 `Microsoft Excel` 文件。该加载器支持 `.xlsx` 和 `.xls` 格式的文件。页面内容将是 Excel 文件的原始文本。如果你在 `"elements"` 模式下使用加载器，Excel 文件的 HTML 表示形式将在文档元数据的 `text_as_html` 键下可用。 有关在本地设置 Unstructured 的更多说明，包括设置所需的系统依赖项，请参阅 [Unstructured](/oss/python/integrations/providers/unstructured/)。 ```python theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}} pip install -qU langchain-community unstructured openpyxl ``` ```python theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}} from langchain_community.document_loaders import UnstructuredExcelLoader loader = UnstructuredExcelLoader("./example_data/stanley-cups.xlsx", mode="elements") docs = loader.load() print(len(docs)) docs ``` ```text theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}} 4 ``` ```python theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}} [Document(page_content='Stanley Cups', metadata={'source': './example_data/stanley-cups.xlsx', 'file_directory': './example_data', 'filename': 'stanley-cups.xlsx', 'last_modified': '2023-12-19T13:42:18', 'page_name': 'Stanley Cups', 'page_number': 1, 'languages': ['eng'], 'filetype': 'application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet', 'category': 'Title'}), Document(page_content='\n\n\nTeam\nLocation\nStanley Cups\n\n\nBlues\nSTL\n1\n\n\nFlyers\nPHI\n2\n\n\nMaple Leafs\nTOR\n13\n\n\n', metadata={'source': './example_data/stanley-cups.xlsx', 'file_directory': './example_data', 'filename': 'stanley-cups.xlsx', 'last_modified': '2023-12-19T13:42:18', 'page_name': 'Stanley Cups', 'page_number': 1, 'text_as_html': '\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n
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', 'languages': ['eng'], 'parent_id': '17e9a90f9616f2abed8cf32b5bd3810d', 'filetype': 'application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet', 'category': 'Table'}), Document(page_content='Stanley Cups Since 67', metadata={'source': './example_data/stanley-cups.xlsx', 'file_directory': './example_data', 'filename': 'stanley-cups.xlsx', 'last_modified': '2023-12-19T13:42:18', 'page_name': 'Stanley Cups Since 67', 'page_number': 2, 'languages': ['eng'], 'filetype': 'application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet', 'category': 'Title'}), Document(page_content='\n\n\nTeam\nLocation\nStanley Cups\n\n\nBlues\nSTL\n1\n\n\nFlyers\nPHI\n2\n\n\nMaple Leafs\nTOR\n0\n\n\n', metadata={'source': './example_data/stanley-cups.xlsx', 'file_directory': './example_data', 'filename': 'stanley-cups.xlsx', 'last_modified': '2023-12-19T13:42:18', 'page_name': 'Stanley Cups Since 67', 'page_number': 2, 'text_as_html': '\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n
TeamLocationStanley Cups
BluesSTL1
FlyersPHI2
Maple LeafsTOR0
', 'languages': ['eng'], 'parent_id': 'ee34bd8c186b57e3530d5443ffa58122', 'filetype': 'application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet', 'category': 'Table'})] ``` ## 使用 Azure AI 文档智能 > [Azure AI 文档智能](https://aka.ms/doc-intelligence)（原名 `Azure 表单识别器`）是一项基于机器学习的服务，可从数字或扫描的 PDF、图像、Office 和 HTML 文件中提取文本（包括手写内容）、表格、文档结构（例如标题、章节标题等）以及键值对。 > > 文档智能支持 `PDF`、`JPEG/JPG`、`PNG`、`BMP`、`TIFF`、`HEIF`、`DOCX`、`XLSX`、`PPTX` 和 `HTML` 格式。 当前使用 `文档智能` 的加载器实现可以按页面整合内容，并将其转换为 LangChain 文档。默认输出格式为 Markdown，可以轻松与 `MarkdownHeaderTextSplitter` 链接以实现语义文档分块。你也可以使用 `mode="single"` 或 `mode="page"` 来返回单页的纯文本或按页面分割的文档。 ### 前提条件 一个位于以下三个预览区域之一的 Azure AI 文档智能资源：**美国东部**、**美国西部 2**、**西欧**——如果你还没有，请按照[此文档](https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/document-intelligence/create-document-intelligence-resource?view=doc-intel-4.0.0)创建一个。你将把 `` 和 `` 作为参数传递给加载器。 ```python theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}} pip install -qU langchain langchain-community azure-ai-documentintelligence ``` ```python theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}} from langchain_community.document_loaders import AzureAIDocumentIntelligenceLoader file_path = "" endpoint = "" key = "" loader = AzureAIDocumentIntelligenceLoader( api_endpoint=endpoint, api_key=key, file_path=file_path, api_model="prebuilt-layout" ) documents = loader.load() ``` ***
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