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！

相关问题

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！

python 批量生成xls大于10M的数据

生成大于10M的xls文件可以考虑使用Python中的xlwt库。下面是一个简单的示例代码：

import xlwt
import random

# 生成10万行数据
n = 100000

# 创建一个Workbook对象，用于保存数据
wb = xlwt.Workbook()

# 创建一个Sheet对象
ws = wb.add_sheet('Data')

# 写入表头
ws.write(0, 0, 'ID')
ws.write(0, 1, 'Name')
ws.write(0, 2, 'Age')

# 写入数据
for i in range(1, n+1):
    ws.write(i, 0, i)
    ws.write(i, 1, f'Name{i}')
    ws.write(i, 2, random.randint(1, 100))

# 保存数据到文件
wb.save('data.xls')

这个示例代码可以生成包含10万行数据的xls文件。如果需要生成更大的文件，只需要将n的值修改为相应的行数即可。需要注意的是，在生成大文件时，可能会出现内存不足的情况，可以考虑分批生成数据并写入文件。