使用golang读取超大Excel(包含100列100W行)并随机取20W行数据

您可以使用第三方库"github.com/360EntSecGroup-Skylar/excelize"来读取Excel文件，然后使用"math/rand"包的随机数函数来随机选取20W行数据。

示例代码:

package main

import (
    "fmt"
    "math/rand"
    "github.com/360EntSecGroup-Skylar/excelize"
)

func main() {
    f, err := excelize.OpenFile("file.xlsx")
    if err != nil {
        fmt.Println(err)
        return
    }

    rows := f.GetRows("Sheet1")
    rowCount := len(rows)
    randIndexes := rand.Perm(rowCount)[:20000] // 随机取20000个索引

    var selectedRows [][]string
    for _, i := range randIndexes {
        selectedRows = append(selectedRows, rows[i])
    }
    fmt.Println(selectedRows)
}

请注意,由于Excel文件可能很大,所以如果整个文件都读入内存中可能会导致内存不足的问题,可以考虑使用分块读取的方式或者使用其他的库进行处理。

相关问题

使用golang通过分块方式读取超大Excel(包含100列100W行)并随机取20W行数据

你好！针对你的问题，我提供如下思路：

1. 使用第三方库go-xlsx来读取Excel文件，具体使用方法可以参考该库的文档。

2. 由于Excel文件较大，建议采用分块方式读取，即将Excel文件分成多个块，每个块读取一部分数据。可以通过设置每个块的大小来控制读取的数据量。具体实现可以参考以下代码：

package main
 
import (
    "fmt"
    "github.com/tealeg/xlsx"
    "math/rand"
    "os"
    "time"
)
 
const (
    chunkSize = 10000 // 每个块的大小
    totalRows = 1000000 // 总行数
    selectedRows = 200000 // 随机取的行数
)
 
func main() {
    // 打开Excel文件
    xlFile, err := xlsx.OpenFile("large_file.xlsx")
    if err != nil {
        fmt.Println(err)
        os.Exit(1)
    }
 
    // 计算块数
    chunks := totalRows / chunkSize
    if totalRows % chunkSize != 0 {
        chunks++
    }
 
    // 随机取数据
    rand.Seed(time.Now().Unix())
    selected := make(map[int]bool)
    for len(selected) < selectedRows {
        row := rand.Intn(totalRows)
        selected[row] = true
    }
 
    // 读取数据
    var rows []*xlsx.Row
    for i := 0; i < chunks; i++ {
        start := i * chunkSize
        end := (i + 1) * chunkSize
        if end > totalRows {
            end = totalRows
        }
 
        // 读取每个块的数据
        for j := start; j < end; j++ {
            if selected[j] {
                rows = append(rows, xlFile.Sheets[0].Rows[j])
            }
        }
    }
 
    // 处理数据
    for _, row := range rows {
        for _, cell := range row.Cells {
            fmt.Print(cell.Value, "\t")
        }
        fmt.Println()
    }
}

上述代码中，我们首先打开Excel文件，然后计算出块数。接着我们随机生成一些行的索引，这些行将被读取到内存中。然后我们遍历每个块，将选中的行读取到内存中。最后我们遍历内存中的行，处理数据。

需要注意的是，上述代码仅是一个示例，实际使用中还需根据具体情况进行调整和优化。

使用golang高性能读取超大Excel(包含100列100W行)

### 回答1：
可以使用第三方库，如 "github.com/360EntSecGroup-Skylar/excelize" 或 "github.com/tealeg/xlsx" 来实现读取超大Excel文件。这些库都能够快速处理大量数据并且有良好的性能。建议在使用这些库之前先进行基准测试，以确定哪个库能够更好地满足您的需求。

### 回答2：
要使用Golang高性能读取超大Excel表格（包含100列100万行），可以按照以下步骤进行：

1. 选择适合的Excel文件处理库：在Golang中，可以使用一些第三方库来处理Excel文件，如`github.com/tealeg/xlsx`、`github.com/360EntSecGroup-Skylar/excelize`等。根据实际需求选择适合的库进行处理。

2. 使用并发处理：考虑到读取超大Excel文件的复杂性，可以使用并发进行处理，以提高读取效率。可以将文件划分为多个区段，每个区段分配给一个goroutine进行处理，最后合并结果。可以使用Golang提供的goroutine和channel机制来实现并发处理。

3. 使用缓冲区减少磁盘IO：为了减少磁盘IO次数，可以使用缓冲区来提高读取效率。可以将Excel文件按照块读取到内存中的缓冲区，然后逐个解析并处理。

4. 使用指针或切片减少内存占用：考虑到大规模的Excel文件可能会占用大量的内存，这可能导致性能下降或者出现内存溢出的情况。可以使用指针或切片来减少内存占用，仅保存必要的数据。

5. 优化算法和数据结构：针对实际业务需求，可以对算法和数据结构进行优化，以提高读取效率。例如，可以使用哈希映射来快速查找数据，或者使用B+树等数据结构来加速索引操作。

6. 使用内存映射文件：如果Excel文件过大，无法一次加载到内存中处理，可以考虑使用内存映射文件。这样可以通过将文件映射到内存中，提高文件读取效率。

7. 逐行读取：对于超大Excel文件，可以逐行读取数据，而不是一次性加载到内存中。可以使用循环逐行读取并处理数据，这样可以减少内存消耗。

总的来说，使用Golang高性能读取超大Excel文件的关键是合理地利用并发处理、缓冲区、内存管理等技术手段，根据实际需求选择适合的库和算法，以提高读取效率和降低内存占用。

### 回答3：
要使用golang高性能读取超大Excel文件（包含100列100W行），我们可以采用以下方法：

1. 使用Golang的excelize库：excelize是一个用于读取和写入Excel文件的Golang库。它支持读取大型Excel文件，并提供了高性能的方式来处理大量数据。我们可以通过该库打开Excel文件并按需读取特定行和列的数据，从而避免将整个文件载入内存。

2. 分批读取数据：由于Excel文件非常大，直接一次性读取可能会导致内存溢出。因此，我们可以将数据分批读取。可以使用excelize从文件中读取固定范围的行和列，并将其保存在内存中的数据结构中，然后处理完这些数据后再读取下一批数据。通过这种方式，我们可以有效地处理大型Excel文件而不会占用太多内存。

3. 并发处理：为了提高性能，我们可以使用goroutines实现并发处理。将Excel文件分成多个区块，每个goroutine负责读取和处理一个区块内的数据。通过并发处理，可以利用多核CPU的优势，并减少整个文件的读取和处理时间。

4. 优化代码逻辑：在处理大数据文件时，优化代码逻辑也是非常重要的。可以使用缓冲区来批量读取数据，避免频繁的读取操作。另外，尽量避免使用不必要的循环和条件判断，以提高处理速度。

综上所述，使用Golang的excelize库、分批读取数据、并发处理以及优化代码逻辑可以帮助我们高性能地读取超大Excel文件。