使用Python加載最新的Excel讀取類庫xlwings可以說是Excel數據處理的利器，但使用起來還是有一些注意事項，否則高大上的Python會跑的比老舊的VBA還要慢。

這里我們對比一下，用幾種不同的方法，從一個Excel表格中讀取一萬行數據，然后計算結果，看看他們的耗時。

1. 處理要求：

一個Excel表格中包含了3萬條記錄，其中B，C兩個列記錄了某些計算值，讀取前一萬行記錄，將這兩個列的差值進行計算，然后匯總得出差的和。

文件是這個樣子:Book300s.xlsx 。

2. 處理方式有以下3種，我們對比一下耗時的大小。

處理方式 代碼名稱 1. 使用Python的xlwings類庫，讀取Excel文件，然后采用Excel的Sheet和Range的引用方式讀取并計算 XLS_READ_SHEET.py 2. 直接使用Excel自帶的VBA語言進行計算 VBA

3. 使用Python的xlwings類庫，讀取Excel文件，然后采用Python的自帶數據類型List列表進行數據存儲和計算

XLS_READ_LIST.py

3. 首先測試第一種，XLS_READ_SHEET.py

使用Python的xlwings類庫，讀取Excel文件，然后引用Excel的Sheet和Range的方式來讀取并計算

#coding=utf-8import xlwings as xwimport pandas as pdimport timestart_row = 2 # 處理Excel文件開始行end_row = 10002 # 處理Excel結束行#記錄打開表單開始時間start_open_time = time.time()#指定不顯示地打開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Excel文件sheet = wb.sheets[0] # 選擇第0個表單#記錄打開Excel表單結束時間end_open_time = time.time()#記錄開始循環計算時間start_run = time.time()row_content = []#讀取Excel表單前10000行的數據，Python的in range是左閉右開的,到10002結束,但區間只包含2到10001這一萬條for row in range(start_row, end_row): row_str = str(row) #循環中引用Excel的sheet和range的對象，讀取B列和C列的每一行的值，對比計算 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 #同時測試List數組添加記錄 row_content.append(values)#計算和total_values = sum(row_content)#記錄結束循環計算時間end_run = time.time()sheet.range(’E2’).value = str(total_values)sheet.range(’E3’).value = ’使用Sheet計算時間(秒):’ + str(end_run - start_run)#保存并關閉Excel文件wb.save()wb.close()print (’結果總和:’, total_values)print (’打開并讀取Excel表單時間(秒):’, end_open_time - start_open_time)print (’計算時間(秒):’, end_run - start_run)print (’處理數據條數:’ , len(row_content))

用Python直接訪問Sheet和Range取值的計算結果如下：

讀取Excel文件用時 4.47秒

處理Excel 10000 行數據花費了117秒的時間。

4. 然后我們用Excel自帶的VBA語言來處理一下相同的計算。也是直接引用Sheet，Range等Excel對象，但VBA的數組功能實在是不好用，就不測試添加數組了。

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處理計算結果如下：

保存了3萬條數據的Excel文件是通過手工打開的，在電腦上大概花費了8.2秒的時間

處理Excel 前10000行數據花費了1.16秒的時間。

5.使用Python的xlwings類庫，讀取Excel文件，然后采用Python的自帶數據類型List進行數據存儲和計算，計算完成后再將結果寫到Excel表格中

#coding=utf-8import xlwings as xwimport pandas as pdimport time#記錄打開表單開始時間start_open_time = time.time()#指定不顯示地打開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Excel文件sheet = wb.sheets[0] # 選擇第0個表單#記錄打開Excel表單結束時間end_open_time = time.time()#記錄開始循環計算時間start_run = time.time()row_content = []#讀取Excel表單前10000行的數據，并計算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的類庫直接訪問Excel的表單是很緩慢的，不要在Python的循環中引用sheet等Excel表單的單元格， #而是要用List一次性讀取Excel里的數據，在List內存中計算好了，然后返回結果 start_value = list_value[i][1] end_value = list_value[i][2] if start_value <= end_value: values = end_value- start_value #同時測試List數組添加記錄 row_content.append(values)#計算和total_values = sum(row_content)#記錄結束循環計算時間end_run = time.time()sheet.range(’E2’).value = str(total_values)sheet.range(’E3’).value = ’使用List 計算時間(秒):’ + str(end_run - start_run)#保存并關閉Excel文件wb.save()wb.close()print (’結果總和:’, total_values)print (’打開并讀取Excel表單時間(秒):’, end_open_time - start_open_time)print (’計算時間(秒):’, end_run - start_run)print (’處理數據條數:’ , len(row_content))

用Python的LIST在內存中計算結果如下：

讀取Excel文件用時 4.02秒

處理Excel 10000 行數據花費了 0.10 秒的時間。

6 結論：

Python操作Excel的類庫有以往有 xlrd、xlwt、openpyxl、pyxll等，這些類庫有的只支持讀取，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源免費的xlwings類庫，xlwings能夠很方便的讀寫Excel文件中的數據，并支持Excel的單元格格式修改，也可以與pandas等類庫集成使用。

VBA是微軟Excel的原生二次開發語言，是辦公和數據統計的利器，在金融，統計，管理，計算中應用非常廣泛，但是VBA計算能力較差，支持的數據結構少，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++開發的作品，穩定，高效，易用 。

有微軟加持，VBA雖然數據結構少，運行速度慢，但訪問自己Excel的Sheet，Range，Cell等對象卻速度飛快，這就是一體化產品的優勢。

VBA讀取Excel的Range，Cell等操作是通過底層的API直接讀取數據的，而不是通過微軟統一的外部開發接口。所以Python的各種開源和商用的Excel處理類庫如果和VBA來比較讀寫Excel格子里面的數據，都是處于劣勢的（至少是不占優勢的），例子2的VBA 花費了1.16秒就能處理完一萬條數據。

Python基于開源，語法優美而健壯，支持面向對象開發，最重要的是，Python有豐富而功能強大的類庫，支持多種工作場景的開發。

我們應該認識到，Excel對于Python而言，只是數據源文件的一種，當處理大量數據時，Python處理Excel就要把Excel當數據源來處理，一次性地讀取數據到Python的數據結構中，而不是大量調用Excel里的對象，不要說頻繁地寫入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數據，結果花費了117秒才處理完一萬條數據。

Python的計算效率和數據結構的操作方便性可比VBA強上太多，和VBA聯合起來使用，各取所長是個好主意。

當Excel數據一次性讀入Python的內存List數據結構中，然后基于自身的List數據結構在內存中計算，例子3的Python只用了 0.1秒就完成了一萬條數據的計算并將結果寫回Excel。

總結：

處理方式-計算Excel里的一萬條記錄的差值的總和 效率 1. 使用Python的xlwings類庫，采用Excel的Sheet和Range的引用方式，按行讀取Excel文件的記錄并計算 差，計算用時 117秒 2. 直接使用Excel自帶的VBA語言進行計算，也是采用Excel的Sheet和Range的引用方式，按行讀取Excel文件的記錄并計算 很高 ，計算用時 1.16秒

3. 使用Python的xlwings類庫，一次性讀取Excel文件中的數據到Python的List數據結構中，然后在Python的List列表中進行數據存儲和計算

最高，計算用時 0.1秒

到此這篇關于淺談Python xlwings 讀取Excel文件的正確姿勢的文章就介紹到這了,更多相關Python xlwings 讀取Excel內容請搜索好吧啦網以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持好吧啦網！