這篇文章主要介紹了運行較大excel文件openpyxl變慢怎么辦，具有一定借鑒價值，需要的朋友可以參考下。希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲。下面讓小編帶著大家一起了解一下。

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運行以下代碼：

from openpyxl import Workbook
  from openpyxl.utils import get_column_letter
  from openpyxl import load_workbook
  import time
  wb = load_workbook("E:/a.xlsx", read_only=True)
  sh = wb["Sheet"]
  # rowItem = {}
  # for j in range(1,2000):
  #   for i in range(1, 30):
  #     rowItem[get_column_letter(i)] = i
  #   sh.append(rowItem)
  # wb.save("E:/a.xlsx")
  t0 = time.time()
  print(sh['V500'].value)
  t1 = time.time()
  print("openpyxl所用時間：", str(t1-t0))

  import xlrd
  xlsPath = "E:/a.xlsx"
  WorkBook = xlrd.open_workbook(xlsPath)
  sh = WorkBook.sheet_by_name("Sheet")

  t0 = time.time()
  print(sh.cell(499,22).value)
  t1 = time.time()
  print("xlrd所用時間：", str(t1-t0))

測試結果：

22
openpyxl所用時間： 0.44217610359191895
23.0
xlrd所用時間： 0.0010063648223876953

結論

openpyxl的慢是讀取慢，可以選擇xlrd代替，詳細測試下面繼續。

不直接使用xlwt+xlrd是因為xlwt僅支持2003及以下版本，大行數限制在65536，不夠用，而openpyxl大概在一百多萬。

主要的說完了，下面詳細說了：在寫工具的時候遇到的這個問題，開始是用的xlwt+xlrd，然后行數超標了，沒辦法換成openpyxl使用excel2007的版本，原本測試不到三萬行的數據，只要三四秒，換成openpyxl以后，花了好幾分鐘，具體沒看多少了，然后加上函數運行時間的監視器以后，才看到是讀取的時候出的問題。

推測原因：

推測的話，openpyxl的根據行號列號讀取的時候，是從第一行第一列開始遍歷，直到行號等于指定行號，列號等于指定列號，所以要讀取的行號列號越多就越慢，（也可能是從第一個有數據的行或列），而xlrd則是類似與數組一樣，我們要取第幾個元素，直接根據下標找到內存中對應地址的元素即可，所以無論excel總量多少，速度基本都是不變的。

知識拓展：

xlwt寫入僅支持65536行，那xlrd的讀取很可能也是，也就是超過這么多的數據可能也會出錯。

我這里因為是讀多表數據生成單表數據，生成方式大概是Na*Nb這樣，所以實際讀取的不會太多，但生成的很多，所以基本可以用考慮這個問題。

另外，據說xlrd讀取xlsx格式的偶爾會出現問題，具體沒測試，暫時用還沒毛病。

最后，順帶上一下監控函數運行時間的裝飾器吧：

import time
from functools import wraps

def fn_timer(function):
  @wraps(function)
  def function_timer(*args, **kwargs):
    t0 = time.time()
    result = function(*args, **kwargs)
    t1 = time.time()
    print ("Total time running %s: %s seconds" %
      (function.__name__, str(t1-t0))
      )
    return result
  return function_timer

使用方式的話，就是在要監控的函數定義上面加上 @fn_timer 就行了。

感謝你能夠認真閱讀完這篇文章，希望小編分享運行較大excel文件openpyxl變慢怎么辦內容對大家有幫助，同時也希望大家多多支持創新互聯，關注創新互聯-成都網站建設公司行業資訊頻道，遇到問題就找創新互聯，詳細的解決方法等著你來學習!

新聞名稱：運行較大excel文件openpyxl變慢怎么辦-創新互聯
路徑分享：http://vcdvsql.cn/article14/phige.html

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