解决python执行较大excel文件openpyxl慢问题

以下是关于解决Python执行较大Excel文件openpyxl慢的完整实例教程：

问题描述

当我们使用Python的openpyxl库读取或处理较大的Excel文件时，往往会遇到执行缓慢或卡死的问题。这是由于openpyxl库读取Excel文件时需要将整个文件读入内存中，导致内存占用过大，CPU占用率剧增，从而影响程序的执行效率和响应速度。

解决方案

1. 使用read_only模式

openpyxl库提供了一种read_only模式，该模式可以在打开Excel文件时只读取必要的单元格数据，省去了读取整个文件的过程，可以大大提高程序的执行效率和响应速度。

import openpyxl

# 打开Excel文件，使用read_only模式
workbook = openpyxl.load_workbook(filename='path/to/excel_file.xlsx', read_only=True)

# 使用worksheet.iter_rows()方法读取单元格数据

# 关闭Workbook对象
workbook.close()

2. 分割Excel文件

如果Excel文件过大，超出了Python内存能力范围，可以将文件按行或列分割为多个文件，然后分别处理。下面是一个按行分割Excel文件的示例：

from openpyxl import load_workbook
from openpyxl.utils import range_boundaries

# 定义每个文件的最大行数
batch_size = 1000

# 打开Excel文件
wb = load_workbook('path/to/excel_file.xlsx')

# 获取第一个worksheet对象
ws = wb.worksheets[0]

# 获取打开文件的范围，即worksheet的行列数
min_row, min_col, max_row, max_col = range_boundaries(ws.dimensions)

# 计算需要分割的文件数量
batch_count = (max_row - min_row) // batch_size + 1

# 遍历每个文件并读取数据
for batch_index in range(batch_count):
    # 计算当前文件的起始行和结束行
    start_row = min_row + batch_index * batch_size + 1
    end_row = min_row + (batch_index + 1) * batch_size

    # 创建新的Excel文件
    new_wb = Workbook()

    # 获取worksheet对象
    new_ws = new_wb.active

    # 遍历行并复制单元格数据到新的worksheet中
    for row in ws.iter_rows(min_row=start_row, min_col=min_col, max_row=end_row, max_col=max_col):
        row_data = [cell.value for cell in row]
        new_ws.append(row_data)

    # 保存新的Excel文件
    new_wb.save('path/to/new_excel_file_{}.xlsx'.format(batch_index + 1))

示例说明

示例1：使用read_only模式读取数据

下面是一个使用read_only模式读取Excel文件数据的示例代码：

import openpyxl

# 打开Excel文件，使用read_only模式
workbook = openpyxl.load_workbook(filename='path/to/excel_file.xlsx', read_only=True)

# 获取第一个worksheet对象
worksheet = workbook.worksheets[0]

# 遍历单元格并读取数据
for row in worksheet.iter_rows(min_row=1, min_col=1, max_row=1000, max_col=10):
    for cell in row:
        # 处理单元格数据
        print(cell.value)

# 关闭Workbook对象
workbook.close()

使用read_only模式可以大大提高程序的响应速度和执行效率。

示例2：按行分割Excel文件

下面是一个按行分割Excel文件的示例，将一个10000行的Excel文件分割为10个文件，每个文件包含1000行数据：

from openpyxl import load_workbook
from openpyxl.utils import range_boundaries

# 定义每个文件的最大行数
batch_size = 1000

# 打开Excel文件
wb = load_workbook('path/to/excel_file.xlsx')

# 获取第一个worksheet对象
ws = wb.worksheets[0]

# 获取打开文件的范围，即worksheet的行列数
min_row, min_col, max_row, max_col = range_boundaries(ws.dimensions)

# 计算需要分割的文件数量
batch_count = (max_row - min_row) // batch_size + 1

# 遍历每个文件并读取数据
for batch_index in range(batch_count):
    # 计算当前文件的起始行和结束行
    start_row = min_row + batch_index * batch_size + 1
    end_row = min_row + (batch_index + 1) * batch_size

    # 创建新的Excel文件
    new_wb = Workbook()

    # 获取worksheet对象
    new_ws = new_wb.active

    # 遍历行并复制单元格数据到新的worksheet中
    for row in ws.iter_rows(min_row=start_row, min_col=min_col, max_row=end_row, max_col=max_col):
        row_data = [cell.value for cell in row]
        new_ws.append(row_data)

    # 保存新的Excel文件
    new_wb.save('path/to/new_excel_file_{}.xlsx'.format(batch_index + 1))

上述示例将一个较大的Excel文件按行分割成多个文件处理，并且使用openpyxl库提供的iter_rows()方法读取单元格数据，这种方法可以大大提高程序的执行效率和响应速度。

希望以上内容对您有所帮助。