【xlwings1】多线程写入excel数据

你可以使用Python的多线程库来实现多线程写入Excel数据。xlwings库可以实现Python与Excel的交互，它提供了一个Workbook类，可以用来打开Excel工作簿。在多线程中，你需要在每个线程中打开一个Workbook实例，然后在每个线程中写入数据。以下是一个示例代码：

import xlwings as xw
import threading

def write_data():
    wb = xw.Book("example.xlsx")
    sht = wb.sheets["Sheet1"]
    sht.range("A1").value = "Hello"
    sht.range("A2").value = "World"
    wb.save()
    wb.close()

threads = []

for i in range(5):
    t = threading.Thread(target=write_data)
    threads.append(t)
    t.start()

for t in threads:
    t.join()

在上面的代码中，我们首先定义了一个write_data函数，它打开Excel文件、写入数据并保存。然后我们创建了5个线程，并启动它们。最后我们等待所有线程结束，以确保数据被成功写入Excel文件中。

相关问题

openpyxl库写入EXCEL很慢 ，怎么办

### 回答1：
openpyxl写入Excel会比较慢，因为它是使用纯Python实现的。但是可以通过以下方式来尝试提高写入速度：

1. 设置write_only模式。这种模式只能用于写入，但是写入速度会比默认模式快很多。

from openpyxl import Workbook
wb = Workbook(write_only=True)

2. 写入数据时，尽量减少写入次数。可以将数据存储在一个列表或者字典中，然后一次性写入Excel。

from openpyxl import Workbook
wb = Workbook()
ws = wb.active

data = [
    ['Name', 'Age', 'Gender'],
    ['John', 25, 'Male'],
    ['Lucy', 24, 'Female'],
    ['Tom', 30, 'Male']
]

for row in data:
    ws.append(row)

3. 关闭自动计算公式。打开Excel文件时，如果文件中包含公式，openpyxl会自动计算公式。这会降低写入速度，可以通过以下方式关闭自动计算：

from openpyxl import Workbook
wb = Workbook()
ws = wb.active

# 关闭自动计算公式
ws.calculate_dimension(force=False)

4. 使用多线程。可以创建多个线程，每个线程负责写入一部分数据。

from openpyxl import Workbook
from threading import Thread

wb = Workbook()
ws = wb.active

data = [
    ['Name', 'Age', 'Gender'],
    ['John', 25, 'Male'],
    ['Lucy', 24, 'Female'],
    ['Tom', 30, 'Male']
]

# 定义一个写入函数
def write_data(start_row, end_row):
    for row in data[start_row:end_row]:
        ws.append(row)

# 创建两个线程
t1 = Thread(target=write_data, args=(1, 3))
t2 = Thread(target=write_data, args=(3, 4))

# 启动线程
t1.start()
t2.start()

# 等待线程执行完成
t1.join()
t2.join()

# 保存Excel文件
wb.save('test.xlsx')

以上是一些提高openpyxl写入Excel速度的方法，可以根据具体情况选择适合自己的方法。

### 回答2：
openpyxl库在写入大量数据到Excel文件时可能会较慢，这是因为openpyxl库是使用Python来操作Excel文件的，而Python是解释型语言，执行速度相对较慢。以下是几种提升写入速度的方法：

1. 使用优化的写入方式：openpyxl库允许一次性写入多行数据，而不是逐个单元格地写入。可以使用append方法将数据以列表的形式添加到Excel文件中，或者使用iter_rows方法一次性添加多行数据。这样可以减少写入的次数，提高写入速度。

2. 关闭自动计算：在进行大量写入时，Excel可能会执行一系列的自动计算操作，这会导致写入速度变慢。可以在写入前暂时关闭自动计算选项，待所有数据写入完成后再重新计算。

3. 使用其他库：如果速度是一个非常重要的因素，可以考虑使用其他库来操作Excel文件，如pandas库或xlwings库。这些库通常比openpyxl库更快速、更高效。

4. 拆分数据：如果要写入的数据量非常大，可以考虑将数据拆分成多个小块写入，而不是一次性写入所有数据。这样可以减少每次写入的数据量，提高写入速度。

综上所述，通过使用优化的写入方式，关闭自动计算选项，尝试其他库，或拆分数据块，都可以提升openpyxl库写入Excel文件的速度。根据实际需求选择适合的方法进行优化。

### 回答3：
openpyxl库写入EXCEL慢的问题可能是由于一些原因导致的，以下是一些解决方案：

1. 减少写入频率：openpyxl在每次写入单元格时都会打开和关闭Excel文件，这是一个耗时的操作。可以尝试减少写入的频率，例如，将多个数据写入到一个临时数据结构中，然后一次性写入到Excel中。

2. 使用load_workbook()的「data_only」参数：当打开一个包含公式的Excel文件时，openpyxl会计算这些公式，这会消耗大量的时间。如果你只需要读取计算结果而不是公式本身，可以将load_workbook()函数的「data_only」参数设置为True，以加载已计算的结果，从而提高写入速度。

3. 关闭自动重计算：在写入Excel文件之前，可以通过设置openpyxl的「calculation」属性为manual，关闭自动重计算。这样可以避免在写入每个单元格时都进行公式计算，从而提高写入速度。但要注意，在关闭重计算后，需要手动进行计算才能得到正确的结果。

这些解决方案可以显著提高openpyxl库写入Excel的速度。如果问题仍然存在，可能需要考虑使用其他库或工具来进行Excel操作，例如pandas或xlwings，它们可能具有更高的性能。此外，如果需要处理大量数据，也可以考虑将数据存储在数据库中，然后使用Excel文件连接到数据库进行数据读写操作。

解决python openpyxl写入大量数据速度慢的问题

解决Python openpyxl写入大量数据速度慢的问题，可以考虑以下几种方法：

1. 使用最新版本的openpyxl库：确保将openpyxl库更新到最新版本，因为每个新版本通常都会优化性能并修复一些已知的问题。

2. 使用write_only模式：使用openpyxl中的write_only模式，而不是默认的read_write模式，可以提高写入大量数据的速度。write_only模式忽略了对已存在的单元格内容的读取和修改，仅仅将新数据追加到文件中。

3. 批量写入数据：将要写入的大量数据分批写入，而不是一次性写入。可以将数据分成多个小的数据集，每个数据集写入一次，这样可以减少写入的时间和内存占用。

4. 使用pandas库：openpyxl并不是最高效的处理大量数据的库，因此可以考虑使用pandas库。pandas提供了更高效的数据处理和写入方法，可以将数据转换为pandas的DataFrame对象，然后使用其to_excel方法写入数据。

5. 使用多线程或异步写入：对于需要同时处理多个数据集的情况，可以使用多线程或异步编程技术，将写入操作分配给多个线程或任务并行处理，以提高写入大量数据的速度。

6. 禁用自动调整列宽和行高：openpyxl在写入数据时会自动调整列宽和行高，但这会导致写入速度较慢。可以禁用该功能，以加快写入速度。

7. 使用其他库：如果openpyxl无法满足需求，可以考虑使用其他可以更快写入大量数据的库，如xlrd、xlwt、xlwings等。

通过以上方法，可以有效地加快Python openpyxl写入大量数据的速度，提高程序的效率。