python读取超大excel 提高效率

对于读取超大的 Excel 文件，为了提高效率，可以采取以下几种方法：

1. 使用 Pandas 库：Pandas 库提供了 `read_excel()` 方法用于读取 Excel 文件，并且支持分块读取数据。可以通过指定 `chunksize` 参数来指定每次读取的行数，从而减少内存占用。例如：

import pandas as pd

chunksize = 10000
for chunk in pd.read_excel('large_file.xlsx', chunksize=chunksize):
    # 对每个分块进行处理
    process_chunk(chunk)

2. 使用 Openpyxl 库：Openpyxl 是一个专门用于处理 Excel 文件的库，可用于读取大型 Excel 文件。它提供了一种迭代器方式，可以在不将整个文件加载到内存中的情况下逐行读取数据。例如：

from openpyxl import load_workbook

# 打开工作簿
workbook = load_workbook('large_file.xlsx')

# 选择第一个工作表
worksheet = workbook.worksheets[0]

# 逐行遍历数据
for row in worksheet.iter_rows():
    # 处理每行数据
    process_row(row)

3. 使用优化的库：如果以上方法仍然无法满足需求，可以考虑使用一些专门针对大型 Excel 文件进行优化的库，例如 `pyxlsb`、`xlrd` 的 `ragged_rows` 参数等。这些库通常会提供更高效的读取方式，但在使用之前需要仔细研究其文档和示例。

此外，还有其他一些技巧可以进一步提高读取大型 Excel 文件的效率，例如避免使用不必要的公式、减少数据格式转换等。最佳的方法可能因具体情况而异，因此建议根据实际需求和文件特点选择适合的方法。