解决python 使用openpyxl读写大文件的坑

下面是详细讲解“解决python使用openpyxl读写大文件的坑”的完整实例教程。

1. 问题描述

在使用openpyxl库进行读写Excel大文件时，会有以下问题：

• 在写入大量数据时，速度相比使用原生的xlwt库非常慢；
• 在读取大量数据时，可能会出现内存泄漏的问题；

本教程给出了完整的解决方案。

2. 解决方案

方案一：写入大文件

通常我们使用openpyxl来写入Excel文件时，会先读取原有的文件，然后再追加数据。这种方式速度会很慢。解决方案是直接创建一个新的文件，然后将数据一次性写入。

示例代码：

from openpyxl import Workbook

# 创建一个工作簿
wb = Workbook()

# 选择当前工作表
ws = wb.active

# 一次性写入数据
data = [
    ["姓名", "年龄", "性别"],
    ["张三", 18, "男"],
    ["李四", 20, "女"],
    ...
]

for row in data:
    ws.append(row)

# 保存文件
wb.save("large_file.xlsx")

这种方式的速度会比每次写入一行数据快几倍甚至几十倍以上。

方案二：读取大文件

在读取大文件时，通常会出现内存泄漏的问题。解决方案是使用流式读取，只在需要时读取部分数据到内存中。

示例代码：

from openpyxl import load_workbook

# 打开工作簿，流式读取
wb = load_workbook("large_file.xlsx", read_only=True)

# 获取当前工作表
ws = wb.active

# 遍历行，只在需要时读取部分数据到内存中
for row in ws.rows:
    name, age, gender = row[0].value, row[1].value, row[2].value
    print(name, age, gender)

这种方式可以避免一次性加载整个文件到内存中，避免出现内存泄漏的问题。

3. 总结

本教程介绍了如何使用openpyxl库读写大文件，包括写入大文件和读取大文件的两种解决方案。对于需要处理大量数据的任务，这些技巧可以提高程序的效率，并避免内存泄漏的问题。