解决python执行较大excel文件openpyxl慢问题

1. 问题背景

在使用Python的openpyxl模块处理较大的Excel文件时，往往会遇到执行速度慢的问题。这个问题主要是由于openpyxl在读写Excel文件时会加载整个文件到内存中，导致在操作大文件时耗费大量的时间。本文将介绍一种解决这个问题的方法，通过调整openpyxl的参数来提高执行效率。

2. 解决方案

2.1 设置读取模式

在打开Excel文件时，可以通过设置读取模式来减少内存占用，从而提高执行速度。openpyxl提供了两种读取模式：read_only和read_write。

使用read_only模式可以在不加载整个文件到内存中的情况下读取数据，适用于只需要读取数据的场景。而read_write模式会将整个文件加载到内存中，适用于需要进行写入操作的场景。

下面是使用read_only模式打开Excel文件的示例代码：

from openpyxl import load_workbook
# 使用read_only模式打开Excel文件
wb = load_workbook('large_file.xlsx', read_only=True)

2.2 设置缓存大小

openpyxl在处理大文件时，默认会将数据缓存到内存中。可以通过调整缓存大小来控制内存使用量，从而提高执行效率。缓存大小的单位是文件中的行数，可以根据实际情况进行调整。

下面是设置缓存大小的示例代码：

from openpyxl import load_workbook
# 使用read_only模式打开Excel文件，并设置缓存大小为10000行
wb = load_workbook('large_file.xlsx', read_only=True, keep_vba=False, data_only=True, read_only=True, guess_types=False, keep_links=False)

2.3 多线程处理

在处理大文件时，可以使用多线程来并发处理数据，加快执行速度。openpyxl本身不支持多线程处理，但可以结合Python的多线程模块来实现。

下面是使用多线程处理Excel文件的示例代码：

from openpyxl import load_workbook
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
# 定义文件处理函数
def process_file(filename):
    wb = load_workbook(filename, read_only=True)
    # 具体处理逻辑...
# 列出所有要处理的Excel文件
files = ['large_file1.xlsx', 'large_file2.xlsx', 'large_file3.xlsx']
# 创建线程池
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=4)
# 提交任务给线程池处理
for filename in files:
    executor.submit(process_file, filename)
# 关闭线程池
executor.shutdown()

3. 结语

通过调整openpyxl的参数和使用多线程处理，可以有效解决处理较大Excel文件时openpyxl执行慢的问题。根据实际情况选择合适的读取模式和缓存大小，结合多线程处理，可以获得更好的执行效率。