多线程读取xlsx表格

在Python中使用多线程读取大型Excel（xlsx）文件时，可以利用`pandas`库配合`concurrent.futures`模块来提高性能。`pandas`提供了对Excel文件的高效读取，而`concurrent.futures`则提供了一个简单的接口来并行执行任务。

以下是一个基本示例，展示了如何使用多线程读取多个sheet：

import pandas as pd
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

# 假设你有一个包含多个sheet的Excel文件
excel_file = 'large_excel.xlsx'

def read_sheet(sheet_name):
    # 使用pandas加载单个sheet
    df = pd.read_excel(excel_file, sheet_name=sheet_name)
    return df

# 创建一个包含所有sheet名称的列表
sheets = ['Sheet1', 'Sheet2', 'Sheet3']

# 使用ThreadPoolExecutor并发地读取每个sheet
with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
    future_to_df = {executor.submit(read_sheet, sheet): sheet for sheet in sheets}
    results = {future.result() for future in concurrent.futures.as_completed(future_to_df)}

# 结果是一个字典，键是sheet名，值是对应的DataFrame

在这个例子中，我们创建了一个最大工作线程数为5的线程池，然后为每个sheet提交一个任务到线程池。`as_completed`函数会等待所有任务完成并返回结果。

注意：
1. `max_workers`参数应根据实际机器资源调整，过多的工作线程可能导致性能下降或内存不足。
2. 如果Excel文件很大或者网络连接慢，一次性加载整个文件可能会消耗大量内存，所以可能需要分块处理。
3. `pd.read_excel`默认进行内存优化，如果数据量非常大，可能需要考虑其他选项如`engine='dask'`。