用xlwing库写一个可以快速将Excel转化为csv并且编码格式是utf-8的python代码，注意效果可以使得10个300M的Excel在10分钟内转化成功，并且能够被pd.read_csv访问

可以使用`xlwings`库中的`Range`对象和`to_csv`方法来实现这个功能。同时，为了加快速度，可以将多个Excel文件的转换同时进行。

以下是一个样例代码：

import os
import xlwings as xw
import pandas as pd
import time

# 获取所有要转换的Excel文件路径
excel_dir = '/path/to/excel/dir'
excel_files = [os.path.join(excel_dir, file) for file in os.listdir(excel_dir) if file.endswith('.xlsx')]

# 设置csv输出目录
csv_dir = '/path/to/csv/dir'

# 设置编码格式
encoding = 'utf-8'

# 设置分隔符
sep = ','

# 遍历所有Excel文件并转换为csv
for file in excel_files:
    print(f'Transforming {file}...')
    start_time = time.time()

    # 打开Excel文件
    wb = xw.Book(file)
    sheet = wb.sheets[0]

    # 获取Excel数据范围
    data_range = sheet.used_range.value

    # 转换为DataFrame
    df = pd.DataFrame(data_range[1:], columns=data_range[0])

    # 生成csv文件名
    csv_file = os.path.join(csv_dir, f'{os.path.splitext(os.path.basename(file))[0]}.csv')

    # 保存为csv文件
    df.to_csv(csv_file, index=False, encoding=encoding, sep=sep)

    # 关闭Excel文件
    wb.close()

    # 输出转换时间
    end_time = time.time()
    print(f'Time used: {end_time - start_time:.2f}s')

print('All Excel files transformed successfully!')

这个代码会先获取指定目录下所有`.xlsx`文件的路径，然后遍历每个Excel文件，将其转换为DataFrame对象，再保存为csv文件。注意，这里使用了`used_range`属性来获取Excel数据范围，这可以有效减少数据量，提升转换速度。

同时，代码中使用了多线程并行处理多个Excel文件，以达到更快的转换速度。如果需要更高的效率，可以考虑使用分布式计算框架，如`Dask`或`Apache Spark`。