使用Python加載最新的Excel讀取類庫(kù)xlwings可以說(shuō)是Excel數(shù)據(jù)處理的利器，但使用起來(lái)還是有一些注意事項(xiàng)，否則高大上的Python會(huì)跑的比老舊的VBA還要慢。

這里我們對(duì)比一下，用幾種不同的方法，從一個(gè)Excel表格中讀取一萬(wàn)行數(shù)據(jù)，然后計(jì)算結(jié)果，看看他們的耗時(shí)。

1. 處理要求：

一個(gè)Excel表格中包含了3萬(wàn)條記錄，其中B，C兩個(gè)列記錄了某些計(jì)算值，讀取前一萬(wàn)行記錄，將這兩個(gè)列的差值進(jìn)行計(jì)算，然后匯總得出差的和。

文件是這個(gè)樣子:Book300s.xlsx 。

2. 處理方式有以下3種，我們對(duì)比一下耗時(shí)的大小。

處理方式 代碼名稱 1. 使用Python的xlwings類庫(kù)，讀取Excel文件，然后采用Excel的Sheet和Range的引用方式讀取并計(jì)算 XLS_READ_SHEET.py 2. 直接使用Excel自帶的VBA語(yǔ)言進(jìn)行計(jì)算 VBA

3. 使用Python的xlwings類庫(kù)，讀取Excel文件，然后采用Python的自帶數(shù)據(jù)類型List列表進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算

XLS_READ_LIST.py

3. 首先測(cè)試第一種，XLS_READ_SHEET.py

使用Python的xlwings類庫(kù)，讀取Excel文件，然后引用Excel的Sheet和Range的方式來(lái)讀取并計(jì)算

#coding=utf-8import xlwings as xwimport pandas as pdimport timestart_row = 2 # 處理Excel文件開(kāi)始行end_row = 10002 # 處理Excel結(jié)束行#記錄打開(kāi)表單開(kāi)始時(shí)間start_open_time = time.time()#指定不顯示地打開(kāi)Excel，讀取Excel文件app = xw.App(visible=False, add_book=False)wb = app.books.open(’D:/PYTHON/TEST_CODE/Book300s.xlsx’) # 打開(kāi)Excel文件sheet = wb.sheets[0] # 選擇第0個(gè)表單#記錄打開(kāi)Excel表單結(jié)束時(shí)間end_open_time = time.time()#記錄開(kāi)始循環(huán)計(jì)算時(shí)間start_run = time.time()row_content = []#讀取Excel表單前10000行的數(shù)據(jù)，Python的in range是左閉右開(kāi)的,到10002結(jié)束,但區(qū)間只包含2到10001這一萬(wàn)條for row in range(start_row, end_row): row_str = str(row) #循環(huán)中引用Excel的sheet和range的對(duì)象，讀取B列和C列的每一行的值，對(duì)比計(jì)算 start_value = sheet.range(’B’ + row_str).value end_value = sheet.range(’C’ + row_str).value if start_value <= end_value: values = end_value - start_value #同時(shí)測(cè)試List數(shù)組添加記錄 row_content.append(values)#計(jì)算和total_values = sum(row_content)#記錄結(jié)束循環(huán)計(jì)算時(shí)間end_run = time.time()sheet.range(’E2’).value = str(total_values)sheet.range(’E3’).value = ’使用Sheet計(jì)算時(shí)間(秒):’ + str(end_run - start_run)#保存并關(guān)閉Excel文件wb.save()wb.close()print (’結(jié)果總和:’, total_values)print (’打開(kāi)并讀取Excel表單時(shí)間(秒):’, end_open_time - start_open_time)print (’計(jì)算時(shí)間(秒):’, end_run - start_run)print (’處理數(shù)據(jù)條數(shù):’ , len(row_content))

用Python直接訪問(wèn)Sheet和Range取值的計(jì)算結(jié)果如下：

讀取Excel文件用時(shí) 4.47秒

處理Excel 10000 行數(shù)據(jù)花費(fèi)了117秒的時(shí)間。

4. 然后我們用Excel自帶的VBA語(yǔ)言來(lái)處理一下相同的計(jì)算。也是直接引用Sheet，Range等Excel對(duì)象，但VBA的數(shù)組功能實(shí)在是不好用，就不測(cè)試添加數(shù)組了。

Option ExplicitSub VBA_CAL_Click() Dim i_count As Long Dim offset_value, total_offset_value As Double Dim st, et As Date st = Time() i_count = Sheets('Sheet1').Cells(Rows.Count, 1).End(xlUp).Row i_count = 10001 For i_count = 2 To i_count If Range('C' & i_count).Value > Range('B' & i_count).Value Then offset_value = Range('C' & i_count).Value - Range('B' & i_count).Value total_offset_value = total_offset_value + offset_value End If Next i_count et = Time() Range('E2').Value = total_offset_value Range('E3').Value = et - st MsgBox 'Result: ' & total_offset_value & Chr(10) & 'Running time: ' & et - stEnd Sub

VBA處理計(jì)算結(jié)果如下：

保存了3萬(wàn)條數(shù)據(jù)的Excel文件是通過(guò)手工打開(kāi)的，在電腦上大概花費(fèi)了8.2秒的時(shí)間

處理Excel 前10000行數(shù)據(jù)花費(fèi)了1.16秒的時(shí)間。

5.使用Python的xlwings類庫(kù)，讀取Excel文件，然后采用Python的自帶數(shù)據(jù)類型List進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算，計(jì)算完成后再將結(jié)果寫到Excel表格中

#coding=utf-8import xlwings as xwimport pandas as pdimport time#記錄打開(kāi)表單開(kāi)始時(shí)間start_open_time = time.time()#指定不顯示地打開(kāi)Excel，讀取Excel文件app = xw.App(visible=False, add_book=False)wb = app.books.open(’D:/PYTHON/TEST_CODE/Book300s.xlsx’) # 打開(kāi)Excel文件sheet = wb.sheets[0] # 選擇第0個(gè)表單#記錄打開(kāi)Excel表單結(jié)束時(shí)間end_open_time = time.time()#記錄開(kāi)始循環(huán)計(jì)算時(shí)間start_run = time.time()row_content = []#讀取Excel表單前10000行的數(shù)據(jù)，并計(jì)算B列和C列的差值之和list_value = sheet.range(’A2:D10001’).valuefor i in range(len(list_value)): #使用Python的類庫(kù)直接訪問(wèn)Excel的表單是很緩慢的，不要在Python的循環(huán)中引用sheet等Excel表單的單元格， #而是要用List一次性讀取Excel里的數(shù)據(jù)，在List內(nèi)存中計(jì)算好了，然后返回結(jié)果 start_value = list_value[i][1] end_value = list_value[i][2] if start_value <= end_value: values = end_value- start_value #同時(shí)測(cè)試List數(shù)組添加記錄 row_content.append(values)#計(jì)算和total_values = sum(row_content)#記錄結(jié)束循環(huán)計(jì)算時(shí)間end_run = time.time()sheet.range(’E2’).value = str(total_values)sheet.range(’E3’).value = ’使用List 計(jì)算時(shí)間(秒):’ + str(end_run - start_run)#保存并關(guān)閉Excel文件wb.save()wb.close()print (’結(jié)果總和:’, total_values)print (’打開(kāi)并讀取Excel表單時(shí)間(秒):’, end_open_time - start_open_time)print (’計(jì)算時(shí)間(秒):’, end_run - start_run)print (’處理數(shù)據(jù)條數(shù):’ , len(row_content))

用Python的LIST在內(nèi)存中計(jì)算結(jié)果如下：

讀取Excel文件用時(shí) 4.02秒

處理Excel 10000 行數(shù)據(jù)花費(fèi)了 0.10 秒的時(shí)間。

6 結(jié)論：

Python操作Excel的類庫(kù)有以往有 xlrd、xlwt、openpyxl、pyxll等，這些類庫(kù)有的只支持讀取，有的只支持寫入，并且有的不支持Excel的xlsx格式等。

所以我們采用了最新的開(kāi)源免費(fèi)的xlwings類庫(kù)，xlwings能夠很方便的讀寫Excel文件中的數(shù)據(jù)，并支持Excel的單元格格式修改，也可以與pandas等類庫(kù)集成使用。

VBA是微軟Excel的原生二次開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，是辦公和數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的利器，在金融，統(tǒng)計(jì)，管理，計(jì)算中應(yīng)用非常廣泛，但是VBA計(jì)算能力較差，支持的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)少，編輯器粗糙。

雖然VBA有很多不足，但是VBA的宿主Office Excel卻是天才程序員基于C++開(kāi)發(fā)的作品，穩(wěn)定，高效，易用 。

有微軟加持，VBA雖然數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)少，運(yùn)行速度慢，但訪問(wèn)自己Excel的Sheet，Range，Cell等對(duì)象卻速度飛快，這就是一體化產(chǎn)品的優(yōu)勢(shì)。

VBA讀取Excel的Range，Cell等操作是通過(guò)底層的API直接讀取數(shù)據(jù)的，而不是通過(guò)微軟統(tǒng)一的外部開(kāi)發(fā)接口。所以Python的各種開(kāi)源和商用的Excel處理類庫(kù)如果和VBA來(lái)比較讀寫Excel格子里面的數(shù)據(jù)，都是處于劣勢(shì)的（至少是不占優(yōu)勢(shì)的），例子2的VBA 花費(fèi)了1.16秒就能處理完一萬(wàn)條數(shù)據(jù)。

Python基于開(kāi)源，語(yǔ)法優(yōu)美而健壯，支持面向?qū)ο箝_(kāi)發(fā)，最重要的是，Python有豐富而功能強(qiáng)大的類庫(kù)，支持多種工作場(chǎng)景的開(kāi)發(fā)。

我們應(yīng)該認(rèn)識(shí)到，Excel對(duì)于Python而言，只是數(shù)據(jù)源文件的一種，當(dāng)處理大量數(shù)據(jù)時(shí)，Python處理Excel就要把Excel當(dāng)數(shù)據(jù)源來(lái)處理，一次性地讀取數(shù)據(jù)到Python的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中，而不是大量調(diào)用Excel里的對(duì)象，不要說(shuō)頻繁地寫入Excel，就是頻繁地讀取Excel里面的某些單元格也是效率較低的。例子1的Python頻繁讀取Sheet，Range數(shù)據(jù)，結(jié)果花費(fèi)了117秒才處理完一萬(wàn)條數(shù)據(jù)。

Python的計(jì)算效率和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的操作方便性可比VBA強(qiáng)上太多，和VBA聯(lián)合起來(lái)使用，各取所長(zhǎng)是個(gè)好主意。

當(dāng)Excel數(shù)據(jù)一次性讀入Python的內(nèi)存List數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中，然后基于自身的List數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)在內(nèi)存中計(jì)算，例子3的Python只用了 0.1秒就完成了一萬(wàn)條數(shù)據(jù)的計(jì)算并將結(jié)果寫回Excel。

總結(jié)：

處理方式-計(jì)算Excel里的一萬(wàn)條記錄的差值的總和 效率 1. 使用Python的xlwings類庫(kù)，采用Excel的Sheet和Range的引用方式，按行讀取Excel文件的記錄并計(jì)算 差，計(jì)算用時(shí) 117秒 2. 直接使用Excel自帶的VBA語(yǔ)言進(jìn)行計(jì)算，也是采用Excel的Sheet和Range的引用方式，按行讀取Excel文件的記錄并計(jì)算 很高 ，計(jì)算用時(shí) 1.16秒

3. 使用Python的xlwings類庫(kù)，一次性讀取Excel文件中的數(shù)據(jù)到Python的List數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中，然后在Python的List列表中進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算

最高，計(jì)算用時(shí) 0.1秒

到此這篇關(guān)于淺談Python xlwings 讀取Excel文件的正確姿勢(shì)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python xlwings 讀取Excel內(nèi)容請(qǐng)搜索好吧啦網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持好吧啦網(wǎng)！