openyxl 复制文件

Openpyxl是一个用于读取和写入Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm文件的Python库，并非专门用于复制文件。如果你想要通过openpyxl复制工作簿或单个工作表，你可以创建一个新的工作簿，然后将内容从源工作簿转移到新工作簿上。

以下是一个简单的示例，演示如何创建一个新工作簿并复制一个工作表：

from openpyxl import load_workbook

# 加载源工作簿
source_wb = load_workbook('source.xlsx')

# 选择需要复制的工作表
source_ws = source_wb['Sheet1']

# 创建新的工作簿
new_wb = load_workbook()
new_ws = new_wb.active  # 新工作簿默认的第一个工作表

# 复制数据
for row in source_ws.iter_rows():
    for cell in row:
        new_ws.cell(row=row.index + 1, column=cell.column).value = cell.value

# 保存新工作簿
new_wb.save('target.xlsx')

相关问题

openyxl打开csv文件

您可以使用pandas库来打开CSV文件，而不是openpyxl。这是一个示例代码：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('your_file.csv')

您需要将'your_file.csv'替换为您要打开的实际文件路径。这将使用pandas库的read_csv函数来读取CSV文件，并将其存储在名为"data"的变量中。

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。