python 使用openyxl生成2G大小的csv文件

在Python中，如果你需要处理大量数据并将其转换为CSV文件，尤其是当文件大小达到2GB级别时，可以考虑使用`pandas`库而不是直接操作Excel文件，因为`pandas`在内存效率上更出色。`openpyxl`主要是用来读写Excel文件的，对于大文件操作可能会有性能瓶颈。

你可以按照以下步骤使用`pandas`生成CSV文件：

1. 首先安装必要的库：

pip install pandas

2. 创建一个DataFrame来存储数据，例如从数据库、API响应或其他数据源获取数据：

import pandas as pd

# 假设data是一个大型列表或字典列表
data = ... # 这里填充你的大数据内容

# 将数据放入DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

3. 写入CSV文件，注意使用`chunksize`参数将大文件分块写入，避免一次性加载所有数据到内存：

with pd.ExcelWriter('output.csv', engine='xlsxwriter') as writer:
    for chunk in pd.read_csv('largefile.csv', chunksize=your_chunk_size):
        chunk.to_csv(writer, index=False)  # your_chunk_size可以根据内存限制调整

这里`your_chunk_size`应该足够小，以便你的系统能够处理每个小的数据块。

4. 确保`xlsxwriter`引擎支持大型文件，因为它默认不是最优选择。如果你确定不需要Excel功能，可以尝试`engine='csv'`，这会直接生成CSV文件。

5. 当文件创建完成后，检查是否成功且文件大小适当。