• Saltar al contenido principal
  • Skip to secondary menu
  • Saltar a la barra lateral principal
  • Saltar al pie de página
  • Inicio
  • Secciones
    • Ciencia de datos
    • Criptografía
    • Herramientas
    • Machine Learning
    • Noticias
    • Opinión
    • Productividad
    • Programación
      • JavaScript
      • Julia
      • Matlab
      • Python
      • R
  • Programación
    • JavaScript
    • Julia
    • Matlab
    • Python
    • R
  • Laboratorio
    • Estadística
      • Calculadora del Tamaño Muestral en Encuestas
      • Calculadora de estadísticos descriptivos
      • Test de normalidad
      • Calculadora de contrastes de hipotesis
      • Calculadora de tamano del efecto
      • Simulador de Regresión Lineal con Ruido
      • Visualizador de PCA
      • Visualizador de Series Temporales
      • Simulador de Regresión Logística
      • Simulador de K-Means
      • Simulador de DBSCAN
      • Detector de la Ley de Benford
      • Ajuste de Curvas
      • Calculadora de Matrices
    • Probabilidad
      • Calculadora de Probabilidad de Distribuciones
      • Calculadora de Probabilidades de Lotería
      • Simulador del Problema de Monty Hall
      • Simulador de la Estrategia Martingala
    • Finanzas
      • Calculadora de Préstamos e Hipotecas
      • Conversor TIN ↔ TAE
      • Calculadora DCA con ajuste por inflación
      • Calculadora XIRR con Flujos Irregulares
      • Simulador FIRE (Financial Independence, Retire Early)
    • Negocios
      • CLV
      • Scoring
    • Herramientas
      • Formateador / Minificador de JSON
      • Conversor CSV ↔ JSON
      • Comparador y Formateador de Texto y JSON
      • Formateador y Tester de Expresiones Regulares
      • Inspector de JWT
      • Generador y verificador de hashes
      • Codificador / Decodificador Base64 y URL
      • Conversor de bases numericas
      • Conversor de Timestamp Unix
      • Conversor de colores
      • Generador de UUIDs
    • Juegos
      • Tres en Raya
      • Nim con Q-Learning
    • Más
      • Método D’Hondt
      • Generador de Contraseñas Seguras
  • Noticias
  • Boletín
  • Contacto
  • Tienda
    • Libros
    • Equipamiento de oficina
    • Equipamiento en movilidad

Analytics Lane

Ciencia e ingeniería de datos aplicada

  • Ciencia de datos
  • Machine Learning
  • IA Generativa
  • Python
  • Pandas
  • NumPy
  • R
  • Excel

Eliminar la protección en archivos Excel

Excel

mayo 30, 2018 Por Daniel Rodríguez 4 comentarios
Tiempo de lectura: 4 minutos

En muchos entornos la utilización de archivos Excel para el envío de datos es un estándar, a pesar de sus grandes desventajas. Además, es habitual que protejamos los mismo con una contraseña para evitar que sean modificados por otros usuarios. Obligándonos a introducir la contraseña para eliminar la protección en archivos Excel y poder realizar cualquier cambio. Debido a la cantidad de archivos de este tipo que manejamos es habitual olvidar la contraseña de algunos, de modo que nos quedamos con un archivo que no podemos modificar.

Eliminar la protección de un archivo Excel es una tarea relativamente sencilla que se puede realizar manualmente o automatizar. En esta entrada explicaré como eliminar la protección manilamente y al final dejaré un script de Python que permite automatizar la tarea.

Error al modificar un archivo Excel protegido
Error al modificar un archivo Excel protegido

En el caso de que nos olvidemos de la contraseña del Excel no suele se complicado recupérala, ya que estas suelen ser débiles. Pero, cuando no es así, eliminar la protección de estos archivos es relativamente simple. Para hacer esta tarea primero se ha de conocer el formato de los archivos Excel.  

Formato de los archivos Excel

Los archivos con formato xlsx que empela actualmente Excel no son más que una carpeta comprimida en la que se pueden encontrar archivos XML. Esto se puede comprobar simplemente cambiando la extensión del archivo a zip y utilizando un descompresor de estándar. Un ejemplo de lo que se obtiene de puede observar en la siguiente captura de pantalla.

Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
En Analytics Lane
Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)

Contenido descomprimido de un archivo xlsx
Contenido descomprimido de un archivo xlsx

Cada una de las hojas del libro es básicamente un archivo XML que se encuentra en dentro de la ruta xl/worksheets. En el ejemplo anterior se pueden observar la existencia de dos hojas: sheet1.xml y sheet2.xml. El contenido de una de ellas se puede ver en la siguiente captura.

Contenido del archivo sheet1.xml
Contenido del archivo sheet1.xml

Hacia el final del archivo se puede encontrar una propiedad sheetProtection en la que se almacena el hash de contraseña (afortunadamente no es la contraseña en texto plano).

Hash de la contraseña en el archivo XML
Hash de la contraseña en el archivo XML

Eliminación de la contraseña del Excel 

Ahora, para desproteger las hojas del libro simplemente se ha de eliminar la propiedad sheetProtection y volver a comprimir la carpeta en un archivo xlsx. El nuevo archivo obtenido de esta forma se puede abrir con Excel y modificar los valores de este. Como se muestra en la siguiente captura, ya no aparece el candado en la pestaña de la hoja indicando que esta esta protegida.

Archivo desprotegido
Archivo desprotegido

Publicidad


Automatización del proceso en Python

El proceso descrito anteriormente para la desprotección de archivos Excel es sencillo pero tedioso. Para facilitar la tare se puede escribir un pequeño script en Phyton que automatiza la tarea.

import shutil
import os
import re
import zipfile


def unprotect_xlsx(excel_file, surname='_unprotect', temporal_folder='.temp_folder'):
    zip_ref = zipfile.ZipFile(excel_file, 'r')
    zip_ref.extractall(temporal_folder)
    zip_ref.close()

    sheet_folder = os.path.join(temporal_folder, 'xl/worksheets')
    sheet_list = os.listdir(sheet_folder)

    for sheet in sheet_list:
        filename = os.path.join(sheet_folder, sheet)

        if os.path.isfile(filename):
            file = open(filename, 'r')
            data = file.read()
            file.close()

            data = re.sub(r"<sheetProtection.*?/>", "", data)

            file = open(filename, 'w')
            file.write(data)
            file.close()

    out_file = excel_file.replace('.xlsx', surname + '.xlsx')

    shutil.make_archive(out_file, 'zip', temporal_folder)
    shutil.move(out_file + '.zip', out_file)
    shutil.rmtree(temporal_folder)

En la función unprotect_xlsx lo primero que se hace es descomprimir el archivo Excel en una carpeta temporal. En el interior de esta carpeta se buscan todos los archivos XLM que se encuentran dentro de la ruta xl/worksheets. Posteriormente se itera sobre estos archivos eliminado la propiedad sheetProtection cuando esta existe y volviendo a guardar el archivo. Finalmente, se comprime la carpeta con en un archivo zip al que se le cambia la extensión a xlsx.

Conclusiones

En muchas ocasiones protegemos archivos Excel con una contraseña para evitar que otros usuarios los modifiquen. En el caso de olvidar esta contraseña eliminar la protección no es demasiado complicado.

Imágenes: Pixabay (TheDigitalArtist)

¿Te ha parecido de utilidad el contenido?

¡Puntúalo entre una y cinco estrellas!

Puntuación promedio 0 / 5. Votos emitidos: 0

Ya que has encontrado útil este contenido...

¡Síguenos en redes sociales!

¡Siento que este contenido no te haya sido útil!

¡Déjame mejorar este contenido!

Dime, ¿cómo puedo mejorar este contenido?

Publicaciones relacionadas

  • Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
  • Lanzamos el video de ScoreFlow: crea scorecards de crédito de forma ágil y sin IT
  • Las fórmulas con DNI, o cómo dividir cualquier cosa entre cualquier otra cosa puede acabar publicado en un titular serio – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 5)
  • Data Leakage en Credit Scoring: El Error que Invalida tu Modelo
  • La liga internacional, o cuando Harvard y Johns Hopkins suman peras con manzanas – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 6)
  • Los indicadores que se autocumplen, o cuando medir es modificar – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 7)
  • Customer Lifetime Value: la fórmula clásica que todo analista debería dominar
  • Segmentación RFM: cómo clasificar tu cartera de clientes antes de calcular el CLV
  • PSI: Cómo Saber Cuándo tu Modelo de Credit Scoring se ha Degradado

Publicado en: Herramientas Etiquetado como: Excel

Interacciones con los lectores

Comentarios

  1. Max dice

    marzo 24, 2020 a las 7:02 am

    Gracias !! Este es un buen método. Recomiendo usar un programa de recuperación de contraseña además de este método. Este software puede encontrar la contraseña para el archivo cifrado de Excel. Pasprog Excel Password Forgotten https://es.pasprog.com/excel-password-forgotten.php

    Responder
    • Daniel Rodríguez dice

      marzo 24, 2020 a las 9:19 am

      Es una aplicación que hace un ataque por fuerza bruta, por lo que, si la contraseña es larga, como debería ser, cuesta bastante tiempo recuperarla. En el caso de que nos olvidemos de una contraseña generalmente es más sencillo eliminar la contraseña que buscarla.

      Realmente no deberíamos usar ninguno de estos métodos si guardamos las contraseñas en un gestor de contraseñas. Además, así se pueden usar una diferente en c cada uno de los libros.

      Responder
  2. Briam Ramon dice

    julio 2, 2021 a las 5:11 pm

    Hola! gracias por compartir este código, tengo una inquietud en alguna linea debo modificar el nombre del archivo que quiero desproteger, ya que al ejecutarlo no me hace nada por así decirlo. gracias

    Responder
    • Daniel Rodríguez dice

      julio 3, 2021 a las 12:55 pm

      El código es una función que hay que llamar con la ruta al archivo como primer parámetro, solamente hay que hacer eso para usarla.

      Responder

Deja una respuesta Cancelar la respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

I accept the Terms and Conditions and the Privacy Policy

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.

Barra lateral principal

Suscríbete a nuestro boletín

Suscríbete al boletín semanal para estar al día de todas las publicaciones.

Política de Privacidad

Analytics Lane en redes sociales

  • Amazon
  • Bluesky
  • Facebook
  • GitHub
  • Instagram
  • Mastodon
  • Pinterest
  • RSS
  • Telegram
  • Tumblr
  • Twitter
  • YouTube

Publicidad

Entradas recientes

Cómo Comparar Dos Hipotecas con Todos los Gastos Incluidos

julio 30, 2026 Por Daniel Rodríguez

Segmentación RFM: cómo clasificar tu cartera de clientes antes de calcular el CLV

julio 28, 2026 Por Daniel Rodríguez

Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)

julio 23, 2026 Por Daniel Rodríguez

Publicidad

Es tendencia

  • Introducción al Análisis de Componentes Principales (PCA) publicado el mayo 3, 2024 | en Ciencia de datos
  • Data Lake y Data Warehouse: diferencias, usos y cómo se complementan en la era del dato publicado el octubre 23, 2025 | en Ciencia de datos
  • Cómo usar Ollama con Node.js y TypeScript para ejecutar modelos LLM locales publicado el febrero 19, 2025 | en JavaScript
  • pandas Pandas: Cómo convertir listas en DataFrames publicado el noviembre 9, 2020 | en Python
  • Curiosidad: El uso del número 42 para fijar la semilla publicado el julio 7, 2023 | en Opinión

Publicidad

Lo mejor valorado

4.9 (24)

Seleccionar filas y columnas en Pandas con iloc y loc

4.6 (16)

Archivos JSON con Python: lectura y escritura

4.4 (14)

Ordenación de diccionarios en Python mediante clave o valor

4.7 (13)

Operaciones de filtrado de DataFrame con Pandas en base a los valores de las columnas

4.1 (11)

Aplicar el método D’Hondt en Excel

Comentarios recientes

  • Daniel Rodríguez en Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
  • Juan en Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
  • bif en JSON en bases de datos: cuándo es buena idea y cuándo no
  • bif en Cómo desinstalar Oracle Database 19c en Windows
  • M. Pilar en Cómo eliminar las noticias en Windows 11 y recuperar tu concentración

Publicidad


Footer

Analytics Lane

  • Acerca de Analytics Lane
  • Boletín de noticias
  • Contacto
  • Libros
  • Lo más popular
  • Noticias
  • Tienda
  • Tiendas afiliadas

Secciones

  • Ciencia de datos
  • Criptografía
  • Herramientas
  • Machine Learning
  • Opinión
  • Productividad
  • Programación
  • Reseñas

Sobre de Analytics Lane

En Analytics Lane tratamos de explicar los principales conceptos de la ciencia e ingeniería de datos con un enfoque práctico. Los principales temas tratados son ciencia de datos, ingeniería de datos, inteligencia artificial, machine learning, deep learning y criptografía. Además, también se habla de los principales lenguajes de programación y herramientas utilizadas por los científicos e ingenieros de datos.

Copyright © 2018-2026 Analytics Lane ·Términos y condiciones ·Política de Cookies ·Política de Privacidad ·Herramientas de privacidad ·Contacto