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

解决python openpyxl写入大量数据速度慢的问题

解决Python openpyxl写入大量数据速度慢的问题，可以考虑以下几种方法：

1. 使用最新版本的openpyxl库：确保将openpyxl库更新到最新版本，因为每个新版本通常都会优化性能并修复一些已知的问题。

2. 使用write_only模式：使用openpyxl中的write_only模式，而不是默认的read_write模式，可以提高写入大量数据的速度。write_only模式忽略了对已存在的单元格内容的读取和修改，仅仅将新数据追加到文件中。

3. 批量写入数据：将要写入的大量数据分批写入，而不是一次性写入。可以将数据分成多个小的数据集，每个数据集写入一次，这样可以减少写入的时间和内存占用。

4. 使用pandas库：openpyxl并不是最高效的处理大量数据的库，因此可以考虑使用pandas库。pandas提供了更高效的数据处理和写入方法，可以将数据转换为pandas的DataFrame对象，然后使用其to_excel方法写入数据。

5. 使用多线程或异步写入：对于需要同时处理多个数据集的情况，可以使用多线程或异步编程技术，将写入操作分配给多个线程或任务并行处理，以提高写入大量数据的速度。

6. 禁用自动调整列宽和行高：openpyxl在写入数据时会自动调整列宽和行高，但这会导致写入速度较慢。可以禁用该功能，以加快写入速度。

7. 使用其他库：如果openpyxl无法满足需求，可以考虑使用其他可以更快写入大量数据的库，如xlrd、xlwt、xlwings等。

通过以上方法，可以有效地加快Python openpyxl写入大量数据的速度，提高程序的效率。

openpyxl写入数据

openpyxl是一个用于操作Excel文件的Python库，可以用它来读取、修改和写入Excel文件的数据。要使用openpyxl写入数据，首先需要创建一个Excel文件或者打开一个现有的Excel文件。接着，可以选择要操作的工作表，然后便可以在指定的单元格中写入数据。

首先，需要导入openpyxl库：

import openpyxl

接着，可以打开一个现有的Excel文件或者创建一个新的Excel文件：

workbook = openpyxl.Workbook()
# 或者
workbook = openpyxl.load_workbook('example.xlsx')

然后，可以选择要操作的工作表：

sheet = workbook.active   # 默认选择第一个工作表
# 或者
sheet = workbook['Sheet1']   # 选择名为'Sheet1'的工作表

最后，可以在指定的单元格中写入数据：

sheet['A1'] = 'Hello'   # 在A1单元格写入'Hello'
sheet['B1'] = 'World'   # 在B1单元格写入'World'

当数据写入完成后，记得保存Excel文件：

workbook.save('example.xlsx')

以上就是使用openpyxl库进行数据写入的简单示例。通过这种方式，可以轻松地将数据写入Excel文件中，实现数据的存储和管理。