使用openpyxl 库打开excel文件之后 保存关闭，公式会更新吗？

当你使用openpyxl库打开一个Excel文件后，对文件进行修改并保存后，Excel文件中的公式是不会进行自动更新的。

openpyxl库主要用于读取、写入和修改Excel文件的数据，而不涉及公式的计算和更新。如果你希望在修改后自动更新公式，可以考虑使用其他的Excel处理库，比如xlwings或者pywin32等。

下面是使用xlwings库来打开、修改并保存Excel文件的示例代码：

import xlwings as xw

# 打开Excel文件
book = xw.Book('example.xlsx')

# 选择工作表
sheet = book.sheets['Sheet1']

# 修改数据
sheet.range('A1').value = 10

# 保存并关闭Excel文件
book.save()
book.close()

上述代码使用xlwings库打开Excel文件，并对A1单元格的值进行修改。然后调用`save()`方法保存更改，并调用`close()`方法关闭Excel文件。在这种情况下，Excel会自动更新公式以反映单元格值的更改。

请注意，使用这种方法打开大型的Excel文件可能会导致性能问题。因此，在处理大型Excel文件时，请谨慎使用自动更新公式的方法。

相关问题

openpyxl库写入EXCEL很慢 ，怎么办

### 回答1：
openpyxl库写入EXCEL的速度可能较慢，主要是因为每次写入都需要进行磁盘IO操作，而磁盘IO速度相对于内存操作速度较慢。但是我们可以采取以下几种方法来优化写入速度：

1. 使用内存缓存：将需要写入的数据先存储到内存中，然后再一次性写入到Excel文件中，可以减少磁盘IO操作次数，从而提高写入速度。可以使用Python标准库中的“io”模块中的“BytesIO”或“StringIO”来实现内存缓存。

2. 关闭自动计算：在写入大量数据时，Excel默认会自动计算公式，这会导致写入速度变慢。可以通过openpyxl中的“calculation”属性来关闭自动计算，加快写入速度。

3. 关闭样式：在写入大量数据时，Excel默认会为每个单元格应用默认样式，这会导致写入速度变慢。可以通过openpyxl中的“write_only”属性来关闭样式，加快写入速度。

4. 使用多线程：在写入大量数据时，可以使用多线程来同时写入不同的数据，从而提高写入速度。

5. 使用openpyxl的优化模式：openpyxl库提供了“optimized_write”模式，可以在写入大量数据时提高写入速度。可以通过设置“worksheet.oddHeader”或“worksheet.oddFooter”来启用该模式。

### 回答2：
openpyxl库写入Excel文件的速度相对较慢，这是由于其实现方式决定的。不过，我们可以采取一些方法来提高写入速度：

1. 批量写入：将需要写入的数据缓存在一个列表中，然后一次性写入Excel文件，而不是每写入一个单元格就保存一次。这样可以减少IO操作，提高写入速度。

2. 使用多线程或多进程：可以将数据分成几个部分，使用多线程或多进程并行写入Excel文件。通过并行处理，可以大幅提高写入速度。

3. 使用内存优化：默认情况下，openpyxl库将整个Excel文件加载到内存中，这可能导致内存占用过大。可以通过调整openpyxl的读写模式，将数据分块处理，从而减少内存使用。

4. 减少格式操作：尽量避免对每个单元格进行格式设置。格式操作会增加写入时间，如果不是必要的话，可以将格式设置放在写入完成后再进行。

5. 使用csv格式：如果只需要简单的数据存储，可以将数据保存为csv格式，它比Excel文件更轻量级，读写速度更快。

6. 使用其他库：如果速度仍然不能满足需求，可以考虑使用其他第三方库，如pandas、xlwings等，它们在处理Excel文件时可能更高效。

总而言之，优化openpyxl库写入速度的关键在于减少IO操作次数、优化内存使用、并行处理等。根据具体需求和场景，选择合适的方法来提高效率。

### 回答3：
使用openpyxl库写入Excel文件的速度较慢是因为每次写入数据都需要打开和关闭Excel文件，并且逐个单元格地写入数据。为了提高写入速度，可以采取以下几个方法：

1. 批量写入数据：避免每次写入只写入一个单元格的情况，而是批量写入一行或一列的数据。可以通过循环遍历的方式，先将需要写入的数据存储在一个二维数组或列表中，然后使用openpyxl的方法将整个数组或列表一次性写入Excel文件中。

2. 使用内存模式：Excel文件的写入速度受到磁盘IO的限制，而将数据写入内存中可以提高写入速度。openpyxl库支持将Excel文件加载到内存中进行操作，可以使用openpyxl的load_workbook方法将Excel文件加载到内存中，然后进行写入操作，最后保存到磁盘上。

3. 使用多线程：多线程可以提高写入速度，可以将数据拆分成多个部分，分别由不同的线程同时进行写入操作。但需要注意线程之间的同步问题，可以使用锁或其他线程同步机制来保证数据的一致性。

4. 使用其他库：除了openpyxl，还可以考虑使用其他的Excel处理库，如xlwings、pandas等，这些库在处理Excel文件时可能更加高效。

总之，针对openpyxl库写入Excel很慢的问题，可以通过批量写入数据、使用内存模式、使用多线程或考虑其他库等方法来提高写入速度。

使用python，不用openpyxl.calculation模块，操作一个excel文件，自动更新整个excel文件的所有sheet表数据出现的函数公式链接值，重新计算函数公式，并保存excel文件

好的，可以使用Python中的xlwings模块来实现这个需求。xlwings是一个Python库，可以让我们使用Python来操作Excel文件。

首先，需要安装xlwings模块。可以使用pip命令来安装，如下所示：

pip install xlwings

然后，可以使用下面的Python代码来实现自动更新整个Excel文件的所有sheet表数据出现的函数公式链接值，重新计算函数公式，并保存Excel文件：

import xlwings as xw

# 打开Excel文件
wb = xw.Book('example.xlsx')

# 循环遍历每个sheet表
for sheet in wb.sheets:
    # 计算函数公式
    sheet.calculate()
    # 更新链接值
    sheet.api.UpdateLinks()

# 保存Excel文件
wb.save()
# 关闭Excel文件
wb.close()

在这段代码中，我们首先使用xlwings打开了一个名为example.xlsx的Excel文件。然后，我们使用循环遍历每个sheet表，并调用calculate()方法来重新计算函数公式，调用UpdateLinks()方法来更新链接值。最后，我们使用save()方法来保存Excel文件，并使用close()方法来关闭Excel文件。

注意：xlwings需要Microsoft Excel软件的支持，因此在使用xlwings之前需要先安装Microsoft Excel软件。