要注意運行速度，避免多次重複循環

非常正确。为了提高代码的效率，我们可以尽可能地避免重复的循环。以下是针对您的问题的一些优化建议：

1. 遍历第三列时，可以将日期作为键，整行数据作为值，将它们存储在一个字典中。这样可以避免在后面的循环中多次遍历第三列。

2. 在处理列表1和列表2时，可以先将它们的数据读取到内存中，然后在内存中进行处理，最后再将结果写回到 Excel 文件中。这样可以避免多次读写 Excel 文件，提高代码的效率。

3. 在遍历列表1时，可以使用一个集合来存储列表2中的工作表名，这样就可以避免在后面的循环中多次遍历列表2。

下面是优化后的代码，供您参考：

from openpyxl import load_workbook
from collections import defaultdict
import datetime

# 打开工作薄1
wb1 = load_workbook('工作薄1.xlsx')
# 打开工作薄2
wb2 = load_workbook('工作薄2.xlsx')

# 获取所有工作表的名称
sheet_names = wb1.sheetnames
# 获取当前工作表的名称和当前时间
sheet_name = wb2.active.title
now_time = datetime.datetime.now().strftime('%H:%M')

# 判断应该选择哪一列的数据
if '08:00' <= now_time <= '19:00':
    column = 7
    value = 'D'
else:
    column = 7
    value = 'N'

# 遍历第三列，将符合条件的数据存储在字典中
data_dict = defaultdict(list)
for row in wb2[sheet_name].iter_rows(min_row=2, min_col=3, max_col=3):
    if row[0].value == datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d'):
        data_dict[row[0].value].append([cell.value for cell in row])

# 预处理列表1和列表2的数据
sheet_names_set = set(sheet_names)
data_list = []
for sheet_name in sheet_names:
    if sheet_name in data_dict:
        data_list.append((sheet_name, data_dict[sheet_name], True))
    else:
        data_list.append((sheet_name, [], False))

# 遍历列表1，查找相应的数据并进行处理
for sheet_name, data, flag in data_list:
    if flag:
        result = '已点检'
    else:
        result = '未点检'
    # 在列表1相应数据后面写上已点检或未点检
    wb1[sheet_name].cell(row=1, column=2).value = result

# 将列表1的数据显示在列表框中
self.unique_listbox.delete(0, tk.END)
for sheet_name, _, _ in data_list:
    self.unique_listbox.insert(tk.END, sheet_name + ' ' + wb1[sheet_name].cell(row=1, column=2).value)

# 保存修改后的工作薄1
wb1.save('工作薄1.xlsx')

这个优化版本的代码使用了 defaultdict 和 set 等数据结构，可以避免重复循环和多次读写 Excel 文件，从而提高了代码的效率。同时，代码结构更加清晰，易于理解和维护。