你好，现在有50个300M的Excel，文件名为xlsx，要求在10分钟内转换成csv格式，使用软件为jupyter notebook，请问除了pandas，和spark库还能怎么用python快速解决这个问题？

除了Pandas和Spark库，您可以使用`openpyxl`库来读取Excel文件并将其转换为CSV格式。以下是一个示例代码：

import openpyxl
import csv
import os
from datetime import datetime

# 文件夹路径
folder_path = 'path/to/folder/'

# 循环处理Excel文件
for filename in os.listdir(folder_path):
    if filename.endswith('.xlsx'):
        # 获取Excel文件的路径
        file_path = folder_path + filename

        # 读取Excel文件
        workbook = openpyxl.load_workbook(file_path)
        sheet = workbook.active

        # CSV文件的路径
        csv_file_path = folder_path + filename[:-5] + '.csv'

        # 打开CSV文件并写入数据
        with open(csv_file_path, 'w', newline='', encoding='utf-8') as csv_file:
            writer = csv.writer(csv_file)
            for row in sheet.iter_rows():
                # 将每行数据转换为列表
                row_data = [cell.value for cell in row]
                writer.writerow(row_data)

# 输出转换完成的时间
print('Conversion completed at', datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))

此代码使用`openpyxl`库读取Excel文件并将其转换为CSV格式，并使用`csv`库将数据写入CSV文件。通过遍历文件夹中的所有Excel文件，可以快速地完成转换过程。