Python高效读取表格数据：CSV、Excel、数据库及性能优化256

Python在数据处理领域拥有强大的优势，其丰富的库使得读取各种格式的表格数据变得异常简单高效。本文将详细介绍如何使用Python读取CSV、Excel以及数据库中的表格数据，并探讨一些性能优化技巧，帮助您高效地处理大量数据。

一、 读取CSV数据

CSV (Comma Separated Values) 文件是最常见的表格数据格式之一，其简洁易读的特性使得它成为数据交换的理想选择。Python的`csv`模块提供了强大的功能来读取和写入CSV文件。
import csv
def read_csv(filepath):
"""读取CSV文件，返回数据列表。"""
data = []
with open(filepath, 'r', encoding='utf-8') as file: # 指定编码避免乱码
reader = (file)
# 跳过表头 (可选)
next(reader, None)
for row in reader:
(row)
return data
# 示例用法
filepath = ''
data = read_csv(filepath)
print(data)

这段代码首先打开CSV文件，指定编码为'utf-8'以避免中文乱码等问题。然后使用``创建读取器，`next(reader, None)` 可选地跳过表头行。最后，循环读取每一行数据并添加到`data`列表中。 需要注意的是，读取到的数据都是字符串类型，需要根据实际情况进行类型转换。

对于包含标题行的CSV文件，可以使用``将数据读取为字典列表，方便后续处理：
import csv
def read_csv_dict(filepath):
data = []
with open(filepath, 'r', encoding='utf-8') as file:
reader = (file)
for row in reader:
(row)
return data
data = read_csv_dict(filepath)
print(data) # 数据以字典列表的形式输出，key为列名

二、 读取Excel数据

Excel文件 (.xlsx, .xls) 是另一种常用的表格数据格式。Python可以使用`openpyxl`库读取xlsx文件，`xlrd`库读取xls文件。需要注意的是，`openpyxl`不能读取xls文件，`xlrd`不能读取xlsx文件，需要根据文件类型选择合适的库。
# 读取xlsx文件
from openpyxl import load_workbook
def read_excel_xlsx(filepath):
workbook = load_workbook(filepath, data_only=True) # data_only=True 读取单元格的值而非公式
sheet = # 获取活动sheet
data = []
for row in sheet.iter_rows():
row_data = [ for cell in row]
(row_data)
return data
# 读取xls文件 (需要安装 xlrd: pip install xlrd)
import xlrd
def read_excel_xls(filepath):
workbook = xlrd.open_workbook(filepath)
sheet = workbook.sheet_by_index(0) # 获取第一个sheet
data = []
for row_num in range():
row_data = sheet.row_values(row_num)
(row_data)
return data
filepath_xlsx = ''
filepath_xls = ''
data_xlsx = read_excel_xlsx(filepath_xlsx)
data_xls = read_excel_xls(filepath_xls)
print(data_xlsx)
print(data_xls)

这段代码展示了如何使用`openpyxl`和`xlrd`读取Excel文件。`data_only=True`参数确保读取的是单元格的值而不是公式。 选择合适的sheet以及处理不同数据类型需要根据实际文件结构调整。

三、 读取数据库数据

对于存储在数据库中的表格数据，Python可以使用数据库连接库来访问。例如，使用`sqlite3`连接SQLite数据库，`psycopg2`连接PostgreSQL数据库，``连接MySQL数据库。
import sqlite3
def read_database(db_path, table_name):
conn = (db_path)
cursor = ()
(f"SELECT * FROM {table_name}")
data = ()
()
return data
db_path = ''
table_name = 'mytable'
data = read_database(db_path, table_name)
print(data)

这段代码演示了如何使用`sqlite3`读取SQLite数据库中的数据。 需要根据数据库类型和SQL语句调整代码。 记得安装对应的数据库连接库。

四、 性能优化

处理大型表格数据时，性能优化至关重要。以下是一些技巧：
使用生成器：避免一次性将所有数据加载到内存，使用生成器逐行读取数据可以显著减少内存占用。
数据类型转换：在读取数据的同时进行类型转换，避免后续不必要的转换操作。
多线程/多进程：对于极大的数据集，可以考虑使用多线程或多进程并行读取数据。
选择合适的库：不同的库在处理不同数据格式上的效率有所不同，选择合适的库至关重要。
优化数据库查询：对于数据库数据，优化SQL查询语句可以提高读取效率。

总而言之，Python提供了丰富的库和工具来高效地读取各种格式的表格数据。 选择合适的库，并根据数据量和性能要求应用相应的优化策略，可以有效提高数据处理效率。

2025-09-23

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