openpyxl 写入大量数据速度很慢

是的，如果要写入大量数据，openpyxl 的效率可能会比较低。这是因为 openpyxl 是使用 Python 实现的，而不是使用更高效的 C 语言等。此外，openpyxl 会对每个单元格进行操作，这也会影响写入速度。

如果你需要写入大量数据，可以考虑使用 pandas 库。pandas 库支持将数据写入 Excel 文件，并且速度比 openpyxl 快很多。你可以将数据存储在 pandas 的 DataFrame 对象中，然后使用 DataFrame.to_excel() 方法将数据写入 Excel 文件。示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame 对象
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]})

# 将数据写入 Excel 文件
with pd.ExcelWriter('output.xlsx') as writer:
    df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)

上述代码将 DataFrame 中的数据写入名为 "output.xlsx" 的 Excel 文件的 "Sheet1" 工作表中。注意，这里通过参数 `index=False` 去掉了 DataFrame 默认的行索引。

相关问题

openpyxl库写入EXCEL很慢 ，怎么办

### 回答1：
openpyxl库写入EXCEL的速度可能较慢，主要是因为每次写入都需要进行磁盘IO操作，而磁盘IO速度相对于内存操作速度较慢。但是我们可以采取以下几种方法来优化写入速度：

1. 使用内存缓存：将需要写入的数据先存储到内存中，然后再一次性写入到Excel文件中，可以减少磁盘IO操作次数，从而提高写入速度。可以使用Python标准库中的“io”模块中的“BytesIO”或“StringIO”来实现内存缓存。

2. 关闭自动计算：在写入大量数据时，Excel默认会自动计算公式，这会导致写入速度变慢。可以通过openpyxl中的“calculation”属性来关闭自动计算，加快写入速度。

3. 关闭样式：在写入大量数据时，Excel默认会为每个单元格应用默认样式，这会导致写入速度变慢。可以通过openpyxl中的“write_only”属性来关闭样式，加快写入速度。

4. 使用多线程：在写入大量数据时，可以使用多线程来同时写入不同的数据，从而提高写入速度。

5. 使用openpyxl的优化模式：openpyxl库提供了“optimized_write”模式，可以在写入大量数据时提高写入速度。可以通过设置“worksheet.oddHeader”或“worksheet.oddFooter”来启用该模式。

### 回答2：
openpyxl库写入Excel文件的速度相对较慢，这是由于其实现方式决定的。不过，我们可以采取一些方法来提高写入速度：

1. 批量写入：将需要写入的数据缓存在一个列表中，然后一次性写入Excel文件，而不是每写入一个单元格就保存一次。这样可以减少IO操作，提高写入速度。

2. 使用多线程或多进程：可以将数据分成几个部分，使用多线程或多进程并行写入Excel文件。通过并行处理，可以大幅提高写入速度。

3. 使用内存优化：默认情况下，openpyxl库将整个Excel文件加载到内存中，这可能导致内存占用过大。可以通过调整openpyxl的读写模式，将数据分块处理，从而减少内存使用。

4. 减少格式操作：尽量避免对每个单元格进行格式设置。格式操作会增加写入时间，如果不是必要的话，可以将格式设置放在写入完成后再进行。

5. 使用csv格式：如果只需要简单的数据存储，可以将数据保存为csv格式，它比Excel文件更轻量级，读写速度更快。

6. 使用其他库：如果速度仍然不能满足需求，可以考虑使用其他第三方库，如pandas、xlwings等，它们在处理Excel文件时可能更高效。

总而言之，优化openpyxl库写入速度的关键在于减少IO操作次数、优化内存使用、并行处理等。根据具体需求和场景，选择合适的方法来提高效率。

### 回答3：
使用openpyxl库写入Excel文件的速度较慢是因为每次写入数据都需要打开和关闭Excel文件，并且逐个单元格地写入数据。为了提高写入速度，可以采取以下几个方法：

1. 批量写入数据：避免每次写入只写入一个单元格的情况，而是批量写入一行或一列的数据。可以通过循环遍历的方式，先将需要写入的数据存储在一个二维数组或列表中，然后使用openpyxl的方法将整个数组或列表一次性写入Excel文件中。

2. 使用内存模式：Excel文件的写入速度受到磁盘IO的限制，而将数据写入内存中可以提高写入速度。openpyxl库支持将Excel文件加载到内存中进行操作，可以使用openpyxl的load_workbook方法将Excel文件加载到内存中，然后进行写入操作，最后保存到磁盘上。

3. 使用多线程：多线程可以提高写入速度，可以将数据拆分成多个部分，分别由不同的线程同时进行写入操作。但需要注意线程之间的同步问题，可以使用锁或其他线程同步机制来保证数据的一致性。

4. 使用其他库：除了openpyxl，还可以考虑使用其他的Excel处理库，如xlwings、pandas等，这些库在处理Excel文件时可能更加高效。

总之，针对openpyxl库写入Excel很慢的问题，可以通过批量写入数据、使用内存模式、使用多线程或考虑其他库等方法来提高写入速度。

如果数据量很大，应该如何优化写入过程？

当处理大量数据时，优化pandas DataFrame写入Excel的操作可以提高效率。有以下几个策略：

1. **分块写入**（`to_excel`的chunksize参数）：如果一次性写入整个DataFrame太大，可能会消耗大量内存。你可以设置`chunksize`，每次写入一部分数据。例如：

for chunk in df.chunks(n=1000):  # 分块大小为1000行
    chunk.to_excel('output.xlsx', index=False, engine='openpyxl')

这会按块逐步写入，减少内存压力。

2. **关闭连接**：在每次写入完成后，记得关闭Excel文件连接，释放资源：

with pd.ExcelWriter('output.xlsx') as writer:
    for chunk in df.chunks():
        chunk.to_excel(writer, index=False)
writer.save()

`with`语句会自动在退出时关闭文件。

3. **考虑压缩**：对于非常大的文件，可以使用gzip压缩格式（`.xlsx.gz`），虽然写入和读取速度稍慢，但占用的空间更小：

df.to_excel('output.xlsx.gz', compression='gzip', index=False)

4. **使用合适的编码**：选择适合的编码类型，避免不必要的编码转换导致性能下降。

5. **检查性能瓶颈**：如果你发现性能仍然受限，可以使用一些工具（如cProfile等）分析代码，找出真正的瓶颈。