按照這個需求重新修改代碼，避免重复读取文件，提高数据读取效率。可以考虑将数据拆分成多个文件进行处理，以避免单个文件过大导致的性能问题。

好的，针对这个需求，可以对代码进行如下修改：

1. 将文件读取操作提取出来，放在函数外部，只在需要读取时再进行调用，避免重复读取文件。

2. 考虑将数据拆分成多个文件进行处理，以避免单个文件过大导致的性能问题。可以按照日期拆分文件，每个文件只包含某一天的数据。

具体的代码修改如下：

import os
import datetime
import openpyxl as xl
import tkinter as tk

class MyGUI:
    def __init__(self):
        self.unique_listbox = tk.Tk()
        self.sheet_names = ['Sheet1', 'Sheet2', 'Sheet3']
        self.dir_path = 'data'  # 存放数据的目录

        # 读取所有数据文件的文件名并保存
        self.data_files = {}
        for name in os.listdir(self.dir_path):
            if name.endswith('.xlsx'):
                date_str = name.split('.')[0]
                date = datetime.datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d').date()
                self.data_files[date] = os.path.join(self.dir_path, name)

        self.refresh_labels()
    
    def read_data(self, date, sheet):
        if date not in self.data_files:
            return []

        filepath = self.data_files[date]
        workbook = xl.load_workbook(filepath)
        sheet = workbook[sheet]
        today = datetime.date.today().strftime('%Y/%m/%d')
        filtered_rows = []
        for row in sheet.iter_rows(min_row=1):
            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()
                current_time = datetime.datetime.now().time()
                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
                if start_time_1 <= row_time <= end_time_1 and start_time_1 <= current_time <= end_time_1:
                    filtered_rows.append(row)
                elif start_time_2 <= row_time or current_time <= end_time_2:
                    filtered_rows.append(row)
        return filtered_rows

    def refresh_labels(self):
        for i, sheet_name in enumerate(self.sheet_names):
            filtered_rows = []
            for date in self.data_files:
                filtered_rows.extend(self.read_data(date, sheet_name))

            label = self.unique_listbox.grid_slaves(row=i // 3, column=i % 3)[0]
            if filtered_rows:
                label.config(text=f"{sheet_name} - 已點檢", fg="green")
            else:
                label.config(text=f"{sheet_name} - 未點檢", fg="red")

        self.unique_listbox.after(60000, self.refresh_labels)  # 每分钟刷新一次

    def run(self):
        self.unique_listbox.mainloop()

gui = MyGUI()
gui.run()

这个版本的代码中，`read_data` 方法用于读取特定日期和特定表名的数据行，代码中会先检查对应的数据文件是否存在，如果存在，则读取该文件中的数据，并根据时间范围筛选出需要的行。

在 `refresh_labels` 方法中，我们遍历所有的表名，然后调用 `read_data` 方法读取所有数据文件，并将筛选结果进行合并，最后根据筛选结果更新 GUI 界面上对应的标签文本。

另外，代码中添加了一个定时器，每分钟自动刷新一次界面，以保证数据的及时性。