溫馨提示×
您好，登錄后才能下訂單哦！
點擊 登錄注冊 即表示同意《億速云用戶服務條款》
您好，登錄后才能下訂單哦！
小編這次要給大家分享的是python執行較大excel文件openpyxl慢怎么辦，文章內容豐富，感興趣的小伙伴可以來了解一下，希望大家閱讀完這篇文章之后能夠有所收獲。
我就廢話不多說了，大家還是直接看代碼吧！
talk is cheap
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.utils import get_column_letter
from openpyxl import load_workbook
import time
wb = load_workbook("E:/a.xlsx", read_only=True)
sh = wb["Sheet"]
# rowItem = {}
# for j in range(1,2000):
# for i in range(1, 30):
# rowItem[get_column_letter(i)] = i
# sh.append(rowItem)
# wb.save("E:/a.xlsx")
t0 = time.time()
print(sh['V500'].value)
t1 = time.time()
print("openpyxl所用時間：", str(t1-t0))
import xlrd
xlsPath = "E:/a.xlsx"
WorkBook = xlrd.open_workbook(xlsPath)
sh = WorkBook.sheet_by_name("Sheet")
t0 = time.time()
print(sh.cell(499,22).value)
t1 = time.time()
print("xlrd所用時間：", str(t1-t0))測試結果：
22 openpyxl所用時間： 0.44217610359191895 23.0 xlrd所用時間： 0.0010063648223876953
結論
openpyxl的慢是讀取慢，可以選擇xlrd代替，詳細測試下面繼續
不直接使用xlwt+xlrd是因為xlwt僅支持2003及以下版本，最大行數限制在65536，不夠用，而openpyxl大概在一百多萬
主要的說完了，下面詳細說了：在寫工具的時候遇到的這個問題，開始是用的xlwt+xlrd，然后行數超標了，沒辦法換成openpyxl使用excel2007的版本，原本測試不到三萬行的數據，只要三四秒，換成openpyxl以后，花了好幾分鐘，具體沒看多少了，然后加上函數運行時間的監視器以后，才看到是讀取的時候出的問題
推測原因：
推測的話，openpyxl的根據行號列號讀取的時候，是從第一行第一列開始遍歷，直到行號等于指定行號，列號等于指定列號，所以要讀取的行號列號越多就越慢，（也可能是從第一個有數據的行或列），而xlrd則是類似與數組一樣，我們要取第幾個元素，直接根據下標找到內存中對應地址的元素即可，所以無論excel總量多少，速度基本都是不變的
留下的坑
xlwt寫入僅支持65536行，那xlrd的讀取很可能也是，也就是超過這么多的數據可能也會出錯
我這里因為是讀多表數據生成單表數據，生成方式大概是Na*Nb這樣，所以實際讀取的不會太多，但生成的很多，所以基本可以用考慮這個問題
另外，據說xlrd讀取xlsx格式的偶爾會出現問題，具體沒測試，暫時用還沒毛病
最后，順帶上一下監控函數運行時間的裝飾器吧：
import time
from functools import wraps
def fn_timer(function):
@wraps(function)
def function_timer(*args, **kwargs):
t0 = time.time()
result = function(*args, **kwargs)
t1 = time.time()
print ("Total time running %s: %s seconds" %
(function.__name__, str(t1-t0))
)
return result
return function_timer使用方式的話，就是在要監控的函數定義上面加上 @fn_timer 就行了
看完這篇關于python執行較大excel文件openpyxl慢怎么辦的文章，如果覺得文章內容寫得不錯的話，可以把它分享出去給更多人看到。
免責聲明：本站發布的內容（圖片、視頻和文字）以原創、轉載和分享為主，文章觀點不代表本網站立場，如果涉及侵權請聯系站長郵箱：is@yisu.com進行舉報，并提供相關證據，一經查實，將立刻刪除涉嫌侵權內容。
