Python高效读取xlsx文件：方法详解与性能优化302

Python作为一门功能强大的编程语言，在数据处理领域有着广泛的应用。而Excel文件（xlsx格式）作为一种常见的数据存储格式，能够方便地进行数据整理和分析。因此，掌握Python读取xlsx文件的方法至关重要。本文将深入探讨几种常用的Python库及其使用方法，并重点关注如何提升读取效率，以应对大型xlsx文件。

目前，Python中处理xlsx文件的常用库主要有openpyxl、xlrd（仅支持xls和xlsx，但已不再维护）、pandas和xlwings。我们先逐一介绍这些库，并对比其优缺点。

1. openpyxl

openpyxl是一个用于读取和写入Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm文件的库。它功能全面，支持读取和修改单元格的值、样式、公式等。其优点是轻量级，且功能足够强大，能够满足大多数读取需求。缺点是对于超大型文件，读取速度相对较慢。

以下代码演示如何使用openpyxl读取xlsx文件：```python
from openpyxl import load_workbook
def read_xlsx_openpyxl(filepath):
"""读取xlsx文件 using openpyxl"""
try:
workbook = load_workbook(filepath, data_only=True) # data_only=True 读取单元格的值，而不是公式
sheet = # 获取活动sheet
data = []
for row in sheet.iter_rows():
row_data = [ for cell in row]
(row_data)
return data
except FileNotFoundError:
print(f"Error: File not found at {filepath}")
return None
except Exception as e:
print(f"An error occurred: {e}")
return None
filepath = '' # 替换成你的文件路径
data = read_xlsx_openpyxl(filepath)
if data:
print(data)
```

data_only=True 参数非常重要，它确保读取的是单元格的计算结果，而不是公式本身。如果不设置这个参数，对于包含公式的单元格，读取到的将是公式的文本表示，而不是计算结果。

2. pandas

pandas是一个强大的数据分析库，它提供了read_excel()函数，可以方便地读取xlsx文件，并将其转换为DataFrame对象，方便后续的数据处理和分析。pandas利用底层优化，读取速度通常比openpyxl更快，特别是对于大型文件。

以下代码演示如何使用pandas读取xlsx文件：```python
import pandas as pd
def read_xlsx_pandas(filepath):
"""读取xlsx文件 using pandas"""
try:
df = pd.read_excel(filepath, engine='openpyxl') # 指定引擎为openpyxl，确保兼容性
return () # 将DataFrame转换为列表
except FileNotFoundError:
print(f"Error: File not found at {filepath}")
return None
except Exception as e:
print(f"An error occurred: {e}")
return None
filepath = '' # 替换成你的文件路径
data = read_xlsx_pandas(filepath)
if data:
print(data)
```

engine='openpyxl' 指定使用openpyxl引擎，这是因为pandas默认引擎可能在某些情况下与openpyxl不兼容。使用这个参数可以提高兼容性和稳定性。

3. xlwings

xlwings是一个更高级的库，它允许Python与Excel进行双向交互，不仅仅是读取数据，还可以操作Excel的界面元素、运行宏等。虽然功能强大，但对于单纯读取数据来说，它显得过于重量级，效率可能不如pandas。

4. 性能优化

对于大型xlsx文件，读取速度至关重要。以下是一些性能优化策略：
选择合适的库： pandas通常比openpyxl更快，尤其是在处理大型文件时。
只读取需要的Sheet：如果xlsx文件包含多个Sheet，只读取需要的Sheet可以显著提高效率。 pandas的sheet_name参数和openpyxl的workbook[sheet_name]方法可以实现这一点。
使用迭代器：避免一次性将所有数据加载到内存中，可以使用迭代器逐行读取数据。
使用多进程/多线程：对于非常大的文件，可以考虑使用多进程或多线程并行读取不同的Sheet或数据块。
使用Dask： Dask是一个并行计算库，可以用于处理超出内存限制的大型数据集，包括xlsx文件。

5. 总结

本文介绍了Python中几种常用的读取xlsx文件的库，并对比了它们的优缺点。对于大多数场景，pandas是一个不错的选择，它提供了高效的读取和数据处理能力。对于需要更精细控制或处理超大型文件的场景，则需要根据实际情况选择合适的库和优化策略。

记住始终处理异常，确保代码的健壮性。选择适合你项目规模和需求的库和方法，才能编写高效且可靠的代码。

2025-05-29

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