python 使用openyxl生成2G大小的excel文件

在Python中，如果你需要处理大容量的数据（如2GB以上），尤其是Excel文件，推荐使用`pandas`库而不是直接操作`openpyxl`。`openpyxl`虽然可以直接读写Excel文件，但它并不适合大规模数据处理，因为它会一次性加载整个工作表到内存，这可能会导致内存溢出。

相反，你可以使用`pandas`，它提供了一个分块写入功能`to_excel`，可以让你按行或部分数据写入文件，避免一次性加载所有数据。以下是基本步骤：

import pandas as pd

# 假设你有一个DataFrame df
# 或者从其他源创建大数据列表

# 分块写入，例如每50000行写入一次
chunksize = 50000
for chunk in pd.read_csv('your_large_data.csv', chunksize=chunksize):
    chunk.to_excel('output.xlsx', index=False, engine='openpyxl', mode='a')

这里设置`engine='openpyxl'`是为了指定底层引擎，`mode='a'`表示追加模式，每次都会在现有的文件上添加新的内容，而不是覆盖原有内容。

注意：
1. 这种方法仍然有可能消耗大量磁盘空间，因为每次写入都是完整的Excel文件格式。
2. 如果文件已经非常大并且频繁修改，最好考虑使用专门的大数据存储解决方案，比如Hadoop HDFS或者云存储服务。