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小編這次要給大家分享的是python執(zhí)行較大excel文件openpyxl慢怎么辦,文章內(nèi)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!
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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(jié)果:
22 openpyxl所用時間: 0.44217610359191895 23.0 xlrd所用時間: 0.0010063648223876953
結(jié)論
openpyxl的慢是讀取慢,可以選擇xlrd代替,詳細(xì)測試下面繼續(xù)
不直接使用xlwt+xlrd是因?yàn)閤lwt僅支持2003及以下版本,最大行數(shù)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(xì)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(shù)超標(biāo)了,沒辦法換成openpyxl使用excel2007的版本,原本測試不到三萬行的數(shù)據(jù),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(shù)運(yùn)行時間的監(jiān)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(jù)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(shù)據(jù)的行或列),而xlrd則是類似與數(shù)組一樣,我們要取第幾個元素,直接根據(jù)下標(biāo)找到內(nèi)存中對應(yīng)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(shù)據(jù)可能也會出錯
我這里因?yàn)槭亲x多表數(shù)據(jù)生成單表數(shù)據(jù),生成方式大概是Na*Nb這樣,所以實(shí)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(jù)說xlrd讀取xlsx格式的偶爾會出現(xiàn)問題,具體沒測試,暫時用還沒毛病
最后,順帶上一下監(jiān)控函數(shù)運(yùn)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(jiān)控的函數(shù)定義上面加上 @fn_timer 就行了
看完這篇關(guān)于python執(zhí)行較大excel文件openpyxl慢怎么辦的文章,如果覺得文章內(nèi)容寫得不錯的話,可以把它分享出去給更多人看到。
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