openpyxl 批量生成xls大于10M的数据

如果您需要使用openpyxl库批量生成大于10M的Excel文件，可以考虑以下几个方面来优化性能：

1. 使用“块写入”模式：这意味着您可以在写入数据时将数据分成块。这可以减少内存使用量并加快写入速度。您可以使用openpyxl的worksheet.iter_rows方法来实现块写入。

2. 禁用自动计算：如果您正在处理大量的公式，可以禁用自动计算以提高性能。您可以在工作表对象上设置calculation_mode属性，将其设置为“manual”。

3. 使用压缩：您可以使用openpyxl的compression属性来启用压缩，以减少文件大小并提高性能。

4. 启用多线程：如果您的机器有多个CPU核心，可以使用openpyxl的write_only属性来启用多线程写入。

5. 使用XlsxWriter引擎：openpyxl库使用了两种不同的Excel引擎，分别是“openpyxl”和“XlsxWriter”。如果您需要生成大量数据并提高性能，可以尝试使用“XlsxWriter”引擎。

希望这些建议可以帮助您批量生成大于10M的Excel文件！

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openpyxl 批量生成xls大于10M的数据

如果您需要批量生成大于10M的数据到Excel文件中，可以考虑使用openpyxl库。

以下是一些建议：

1. 尝试使用“块写入”模式：这意味着您可以在写入数据时将数据分成块。这可以减少内存使用量并加快写入速度。

2. 禁用自动计算：如果您正在处理大量的公式，可以禁用自动计算以提高性能。您可以在工作表对象上设置calculation_mode属性，将其设置为“manual”。

3. 优化循环：如果您使用循环来写入数据，尝试在循环中使用批量写入方法，而不是单个单元格写入，以提高性能。

4. 调整内存分配：如果您的代码在处理大型数据集时出现内存错误，可以尝试调整Python解释器的内存分配。您可以在启动脚本时使用-m选项来设置内存限制，例如：

python -m openpyxl my_script.py

希望这些建议可以帮助您批量生成大于10M的Excel文件！