下面是详细的讲解Python中常用的Excel模块库以及两条示例说明：

小标题：Python中常用的Excel模块库

Python中常用的Excel模块库有很多，主要包括以下几种：

1. xlrd：该模块可用于读取Excel文件中的数据，支持.xlsx、.xls等格式，可读取Excel文件中的常规形式和公式结果。使用该模块，可以将读取的Excel数据转化为Python中的二维数组或字典等数据类型进行操作。

2. xlwt：该模块可以将Python中的数据写入Excel文件中，可支持.xlsx、.xls等格式，支持Excel文件的格式设置，包括文本样式、单元格合并、边框线样式等。使用该模块，可以轻松将Python数据转化为Excel文件。

3. openpyxl：该模块可以同时读写Excel文件，支持.xlsx格式，可实现Excel文件的读写、修改、拷贝等操作，支持对Excel文件中的数据进行格式设置和样式设置等。

4. pandas：该模块为Python中数据分析和数据处理中的核心模块，同时也支持对Excel文件进行读写操作，支持Excel文件的数据分析和处理，可实现对Excel数据的操作和修改。

小标题：示例1 – 使用xlrd读取Excel数据

以下是使用xlrd模块读取Excel数据的示例代码：

import xlrd

# 打开Excel文件
workbook = xlrd.open_workbook("example.xlsx")

# 获取sheet内容
sheets = workbook.sheet_names()

# 遍历所有sheet
for sheet_name in sheets:
    sheet = workbook.sheet_by_name(sheet_name)
    # 遍历sheet中的所有行和列
    for i in range(sheet.nrows):
        for j in range(sheet.ncols):
            cell = sheet.cell_value(i, j)
            print(cell)

示例代码中打开一个名为example.xlsx的Excel文件，获取其中所有sheet的内容并遍历每一个sheet中的所有单元格，并将其值打印输出。

小标题：示例2 – 使用pandas将Excel数据转为DataFrame

以下是使用pandas模块将Excel数据转化为DataFrame的示例代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel("example.xlsx", sheet_name="Sheet1")

# 输出DataFrame内容
print(df.head())

示例代码中读取了名为example.xlsx的Excel文件中的Sheet1表，并将其转化为一个pandas中的DataFrame数据类型，然后输出该DataFrame中的前5行数据。

通过以上两条实例，我们可以初步了解Python中常用的Excel模块库，并学会了如何使用xlrd、pandas等模块库读取和操作Excel文件中的数据。在实践中，我们可以根据自己的需求选择合适的模块库，并结合具体的需求和场景来使用其提供的功能。