高效读取Python中的XLSB文件：方法、库及性能优化95

XLSB (Excel Binary Workbook) 文件格式是微软 Excel 2007 及更高版本中引入的一种二进制文件格式。它相比于传统的 XLS 或 XLSX 文件，具有更小的文件大小和更快的读写速度。然而，Python 的标准库并不直接支持读取 XLSB 文件。因此，我们需要借助第三方库来完成这项任务。本文将详细介绍几种常用的 Python 库，以及如何高效地读取 XLSB 数据，并对性能进行优化。

一、常用库的选择与安装

处理 XLSB 文件最常用的 Python 库是 openpyxl 和 xlrd (仅支持读取 XLS 和 XLSX，需要结合其他库)。 openpyxl 是一个功能强大的库，它可以读取和写入多种 Excel 文件格式，包括 XLSB。xlrd 则是一个相对轻量级的库，主要用于读取 XLS 和 XLSX 文件。由于我们关注的是 XLSB 文件的读取，因此openpyxl 是更理想的选择。

安装 openpyxl 可以使用 pip 命令：pip install openpyxl

二、使用 openpyxl 读取 XLSB 数据

openpyxl 提供了简洁的 API 来读取 XLSB 文件。以下是一个简单的示例，演示如何读取 XLSB 文件中的数据并将其打印出来：from openpyxl import load_workbook
def read_xlsb_file(filepath):
"""
读取 XLSB 文件并返回数据。
Args:
filepath: XLSB 文件路径。
Returns:
一个字典，键为工作表名称，值为包含工作表数据的列表。
如果文件不存在或读取失败，则返回 None。
"""
try:
workbook = load_workbook(filepath, read_only=True, data_only=True) # read_only=True 提高效率
data = {}
for sheet_name in :
sheet = workbook[sheet_name]
rows = []
for row in sheet.iter_rows():
row_data = [ for cell in row]
(row_data)
data[sheet_name] = rows
return data
except FileNotFoundError:
print(f"Error: File not found at {filepath}")
return None
except Exception as e:
print(f"Error reading file: {e}")
return None

# 示例用法
filepath = "" # 请替换为你的文件路径
data = read_xlsb_file(filepath)
if data:
for sheet_name, sheet_data in ():
print(f"Sheet: {sheet_name}")
for row in sheet_data:
print(row)

这段代码首先使用 load_workbook() 函数加载 XLSB 文件。read_only=True 参数可以提高读取速度，因为不需要写入权限。data_only=True 参数则确保读取的是单元格的最终值，而不是公式。然后，代码遍历每个工作表，读取每一行的数据，并将数据存储在一个字典中返回。请务必将 `""` 替换成你的实际文件路径。

三、性能优化

对于大型 XLSB 文件，读取速度可能会成为瓶颈。以下是一些性能优化策略：
使用 read_only=True：如上所述，这可以显著提高读取速度。
使用迭代器： sheet.iter_rows() 返回一个迭代器，而不是一次性加载所有数据到内存，这对于大型工作表尤其重要。
只读取需要的部分：如果不需要读取整个工作表，可以使用 sheet.iter_rows(min_row=start_row, max_row=end_row, min_col=start_col, max_col=end_col) 来指定读取的范围。
多进程或多线程：对于多个工作表或需要处理多个文件的场景，可以使用多进程或多线程来并行处理，进一步提高效率。 Python 的 multiprocessing 库可以方便地实现多进程。
使用更高效的数据结构：根据你的数据处理需求，考虑使用 NumPy 等库来存储和处理数据，这可能会比 Python 列表更快。

四、错误处理和异常处理

在读取文件的过程中，可能会遇到各种错误，例如文件不存在、文件格式错误等。因此，良好的错误处理至关重要。上面的示例代码已经包含了基本的错误处理，使用 `try...except` 块来捕获异常并打印错误信息。

五、总结

本文介绍了如何使用 Python 的 openpyxl 库高效地读取 XLSB 文件。通过合理选择参数和运用性能优化策略，可以显著提高读取速度和效率。记住要根据实际情况选择合适的策略，并进行充分的测试以确保代码的稳定性和可靠性。

2025-08-20

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