openpyxl库写入EXCEL很慢 ,怎么办
时间: 2023-08-31 10:41:48 浏览: 260
### 回答1:
openpyxl写入Excel会比较慢,因为它是使用纯Python实现的。但是可以通过以下方式来尝试提高写入速度:
1. 设置write_only模式。这种模式只能用于写入,但是写入速度会比默认模式快很多。
```python
from openpyxl import Workbook
wb = Workbook(write_only=True)
```
2. 写入数据时,尽量减少写入次数。可以将数据存储在一个列表或者字典中,然后一次性写入Excel。
```python
from openpyxl import Workbook
wb = Workbook()
ws = wb.active
data = [
['Name', 'Age', 'Gender'],
['John', 25, 'Male'],
['Lucy', 24, 'Female'],
['Tom', 30, 'Male']
]
for row in data:
ws.append(row)
```
3. 关闭自动计算公式。打开Excel文件时,如果文件中包含公式,openpyxl会自动计算公式。这会降低写入速度,可以通过以下方式关闭自动计算:
```python
from openpyxl import Workbook
wb = Workbook()
ws = wb.active
# 关闭自动计算公式
ws.calculate_dimension(force=False)
```
4. 使用多线程。可以创建多个线程,每个线程负责写入一部分数据。
```python
from openpyxl import Workbook
from threading import Thread
wb = Workbook()
ws = wb.active
data = [
['Name', 'Age', 'Gender'],
['John', 25, 'Male'],
['Lucy', 24, 'Female'],
['Tom', 30, 'Male']
]
# 定义一个写入函数
def write_data(start_row, end_row):
for row in data[start_row:end_row]:
ws.append(row)
# 创建两个线程
t1 = Thread(target=write_data, args=(1, 3))
t2 = Thread(target=write_data, args=(3, 4))
# 启动线程
t1.start()
t2.start()
# 等待线程执行完成
t1.join()
t2.join()
# 保存Excel文件
wb.save('test.xlsx')
```
以上是一些提高openpyxl写入Excel速度的方法,可以根据具体情况选择适合自己的方法。
### 回答2:
openpyxl库在写入大量数据到Excel文件时可能会较慢,这是因为openpyxl库是使用Python来操作Excel文件的,而Python是解释型语言,执行速度相对较慢。以下是几种提升写入速度的方法:
1. 使用优化的写入方式:openpyxl库允许一次性写入多行数据,而不是逐个单元格地写入。可以使用append方法将数据以列表的形式添加到Excel文件中,或者使用iter_rows方法一次性添加多行数据。这样可以减少写入的次数,提高写入速度。
2. 关闭自动计算:在进行大量写入时,Excel可能会执行一系列的自动计算操作,这会导致写入速度变慢。可以在写入前暂时关闭自动计算选项,待所有数据写入完成后再重新计算。
3. 使用其他库:如果速度是一个非常重要的因素,可以考虑使用其他库来操作Excel文件,如pandas库或xlwings库。这些库通常比openpyxl库更快速、更高效。
4. 拆分数据:如果要写入的数据量非常大,可以考虑将数据拆分成多个小块写入,而不是一次性写入所有数据。这样可以减少每次写入的数据量,提高写入速度。
综上所述,通过使用优化的写入方式,关闭自动计算选项,尝试其他库,或拆分数据块,都可以提升openpyxl库写入Excel文件的速度。根据实际需求选择适合的方法进行优化。
### 回答3:
openpyxl库写入EXCEL慢的问题可能是由于一些原因导致的,以下是一些解决方案:
1. 减少写入频率:openpyxl在每次写入单元格时都会打开和关闭Excel文件,这是一个耗时的操作。可以尝试减少写入的频率,例如,将多个数据写入到一个临时数据结构中,然后一次性写入到Excel中。
2. 使用load_workbook()的「data_only」参数:当打开一个包含公式的Excel文件时,openpyxl会计算这些公式,这会消耗大量的时间。如果你只需要读取计算结果而不是公式本身,可以将load_workbook()函数的「data_only」参数设置为True,以加载已计算的结果,从而提高写入速度。
3. 关闭自动重计算:在写入Excel文件之前,可以通过设置openpyxl的「calculation」属性为manual,关闭自动重计算。这样可以避免在写入每个单元格时都进行公式计算,从而提高写入速度。但要注意,在关闭重计算后,需要手动进行计算才能得到正确的结果。
这些解决方案可以显著提高openpyxl库写入Excel的速度。如果问题仍然存在,可能需要考虑使用其他库或工具来进行Excel操作,例如pandas或xlwings,它们可能具有更高的性能。此外,如果需要处理大量数据,也可以考虑将数据存储在数据库中,然后使用Excel文件连接到数据库进行数据读写操作。
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