根據這個代碼的需求重新寫，新的代碼需要提升運行速度，請修改

为了提高代码的运行速度，可以尝试使用一些优化技巧，例如：

1. 避免重复读取同一个Excel文件。在函数开始之前，可以检查Excel文件是否已经读取，并将其缓存到内存中。如果文件已经读取，则可以直接从缓存中获取数据，而无需重新打开和读取文件。

2. 使用并行处理来加快数据处理速度。如果处理的数据量较大，则可以考虑使用Python内置的`concurrent.futures`库或第三方的多线程/多进程库来并行处理数据。

3. 减少循环和条件判断的次数。在代码中，可能会出现多次循环和条件判断，这些操作会消耗大量的计算资源。可以尝试将这些操作合并为一个循环，并使用布尔运算来简化条件判断。

以下是一个可能的优化版本的代码示例：

import os
import datetime
import openpyxl
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

class ExcelChecker:
    def __init__(self, filename):
        self.filename = filename
        self.data = self.load_data()
        self.sheet_names = self.data.sheetnames

    def load_data(self):
        if not self.filename.endswith('.xlsx'):
            self.filename += '.xlsx'
        filepath = os.path.join(os.getcwd(), self.filename)
        if not os.path.exists(filepath):
            wb = openpyxl.Workbook()
            wb.save(filepath)
        return openpyxl.load_workbook(filepath)

    def get_filtered_rows(self, sheet_name):
        filtered_rows = []
        sheet = self.data[sheet_name]
        today = datetime.datetime.now().strftime('%Y/%m/%d')
        start_time_1 = datetime.time(8, 0, 0)  # 早上8点
        end_time_1 = datetime.time(20, 0, 0)  # 下午7点
        start_time_2 = datetime.time(20, 0, 0)  # 晚上8点
        end_time_2 = datetime.time(7, 0, 0)  # 早上7点
        for row in sheet.iter_rows():
            if row[2].value == today and row[8].value == sheet_name:
                datetime_obj = datetime.datetime.strptime(row[3].value, '%H:%M:%S')
                row_time = datetime_obj.time()
                if (start_time_1 <= row_time <= end_time_1 and start_time_1 <= datetime.datetime.now().time() <= end_time_1) or (start_time_2 <= row_time or datetime.datetime.now().time() <= end_time_2):
                    filtered_rows.append(row)
        return filtered_rows

    def get_status(self, sheet_name):
        filtered_rows = self.get_filtered_rows(sheet_name)
        if filtered_rows:
            return "已點檢"
        else:
            return "未點檢"

    def get_all_statuses(self):
        statuses = {}
        with ThreadPoolExecutor() as executor:
            future_to_sheet = {executor.submit(self.get_status, sheet_name): sheet_name for sheet_name in self.sheet_names}
            for future in concurrent.futures.as_completed(future_to_sheet):
                sheet_name = future_to_sheet[future]
                try:
                    status = future.result()
                    statuses[sheet_name] = status
                except Exception as exc:
                    print(f'Sheet {sheet_name} generated an exception: {exc}')
                    statuses[sheet_name] = "Error"
        return statuses

在这个版本的代码中，我们将Excel文件的数据加载到内存中，以避免反复读取同一个文件。我们还将`get_filtered_rows`函数中的循环和条件判断合并为一个循环，并使用布尔运算来简化条件判断。最后，我们使用`ThreadPoolExecutor`来并行处理所有的数据表格，以加快整个过程的速度。