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。

相关问题

python 使用openyxl生成2G大小的csv文件

在Python中，如果你需要处理大量数据并将其转换为CSV文件，尤其是当文件大小达到2GB级别时，可以考虑使用`pandas`库而不是直接操作Excel文件，因为`pandas`在内存效率上更出色。`openpyxl`主要是用来读写Excel文件的，对于大文件操作可能会有性能瓶颈。

你可以按照以下步骤使用`pandas`生成CSV文件：

1. 首先安装必要的库：

pip install pandas

2. 创建一个DataFrame来存储数据，例如从数据库、API响应或其他数据源获取数据：

import pandas as pd

# 假设data是一个大型列表或字典列表
data = ... # 这里填充你的大数据内容

# 将数据放入DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

3. 写入CSV文件，注意使用`chunksize`参数将大文件分块写入，避免一次性加载所有数据到内存：

with pd.ExcelWriter('output.csv', engine='xlsxwriter') as writer:
    for chunk in pd.read_csv('largefile.csv', chunksize=your_chunk_size):
        chunk.to_csv(writer, index=False)  # your_chunk_size可以根据内存限制调整

这里`your_chunk_size`应该足够小，以便你的系统能够处理每个小的数据块。

4. 确保`xlsxwriter`引擎支持大型文件，因为它默认不是最优选择。如果你确定不需要Excel功能，可以尝试`engine='csv'`，这会直接生成CSV文件。

5. 当文件创建完成后，检查是否成功且文件大小适当。

用python快速生成新的excel文件

### 回答1：
如果你想使用 Python 生成新的 Excel 文件，你可以使用一个叫做 "openpyxl" 的第三方库。

你可以在命令行中通过 pip 安装这个库：

pip install openpyxl

然后，在你的 Python 代码中导入这个库：

import openpyxl

接下来，你可以使用下面的代码来创建一个新的工作簿：

workbook = openpyxl.Workbook()

然后你可以通过使用下面的代码来添加一个新的工作表：

worksheet = workbook.create_sheet()

你还可以使用下面的代码来保存这个工作簿：

workbook.save("filename.xlsx")

希望这能帮到你！

### 回答2：
使用python可以使用openpyxl库来快速生成新的Excel文件。

以下是一个简单的示例代码：

import openpyxl

# 创建一个新的Excel文件
workbook = openpyxl.Workbook()

# 获取默认的工作表
sheet = workbook.active

# 在工作表中写入数据
sheet['A1'] = '姓名'
sheet['B1'] = '年龄'
sheet['C1'] = '性别'

sheet['A2'] = '张三'
sheet['B2'] = 25
sheet['C2'] = '男'

sheet['A3'] = '李四'
sheet['B3'] = 30
sheet['C3'] = '女'

# 保存Excel文件
workbook.save('new_excel_file.xlsx')

以上代码首先导入openpyxl库，然后创建一个新的工作簿（workbook）。接着获取默认的工作表（sheet），并在工作表中写入数据。最后，使用save方法将文件保存为新的Excel文件（new_excel_file.xlsx）。

运行以上代码后，你会在当前工作目录中找到一个新的Excel文件（new_excel_file.xlsx），其中包含了你在代码中指定的数据。

### 回答3：
使用Python快速生成新的Excel文件可以使用第三方库openpyxl。

首先，需要确保已经安装了openpyxl库。可以使用pip命令安装，如下所示：

pip install openpyxl

然后，在Python脚本中导入openpyxl库：

import openpyxl

接下来，创建一个新的Excel文件：

workbook = openpyxl.Workbook()

在创建的Excel文件中，默认会有一个名为"Sheet"的工作表。如果需要更改工作表的名称，可以使用以下代码：

worksheet = workbook.active
worksheet.title = "New Sheet"

然后，可以向工作表中添加数据。例如，将数据写入单元格A1：

worksheet['A1'] = "Hello World!"

可以使用循环来写入多行数据。例如，写入一列数字从1到10：

for i in range(1, 11):
    worksheet.cell(row=i, column=1).value = i

最后，保存Excel文件：

workbook.save("new_excel_file.xlsx")

以上代码将生成一个名为"new_excel_file.xlsx"的Excel文件，并将工作表中的数据保存到文件中。

总结：使用openpyxl库，可以非常容易地使用Python快速生成新的Excel文件。先创建一个工作簿，然后在工作表中添加数据，最后保存文件即可。