python各种excel写入方式的速度对比

 更新时间:2020年11月10日 09:29:09   作者:左手小兜  
这篇文章主要介绍了python各种excel写入方式的速度对比,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

经过实验,新建一个excel表格,该表格拥有7个sheet,每个sheet有800条数据,其中最后一个sheet为空。

首先使用openpyxl进行写入操作,代码如下:

book = openpyxl.Workbook()
auths = Auth.objects.filter(owner_id=1)
filename = '导出数据'
for auth in auths:
  sheet = book.create_sheet(auth.name, index = 0)
  sheet.append([
      _("书名"),
      _("作者"),
      _("译者"),
      _("出版社"),
      _("序列号"),
      _("总页数"),
    ])
  objs = None
  objs = Book.objects.filter(owner_id=auth.id)
  for u in objs:
    data = []
    data.append(u.name)
    data.append(auth.name)
    data.append(u.translator)
    data.append(u.press)
    data.append(u.serializer)
    data.append(u.page)
    sheet.append(data)
return ExcelBookResponse(book, filename)


使用xlwt写入数据:

book = xlwt.Workbook()
auths = Auth.objects.filter(owner_id=1)
filename = '导出数据'
for auth in auths:
  sheet = book.add_sheet(sensor.name)
  sheet.write(0, 0, _("书名"))
  sheet.write(0, 1, _("作者"))
  sheet.write(0, 2, _("译者"))
  sheet.write(0, 3, _("出版社"))
  sheet.write(0, 4, _("序列号"))
  sheet.write(0, 5, _("总页数"))
  i = 1
  objs = None
  objs = Book.objects.filter(owner_id=auth.id)
  for u in objs:
    sheet.write(i, 0, u.name)
    sheet.write(i, 1, auth.name)
    sheet.write(i ,2,u.translator)
    sheet.write(i ,3,u.press)
    sheet.write(i, 4, u.serializer)
    sheet.write(i, 5, u.page)
    i += 1
return ExcelBookResponse(book, filename)

使用XlsxWriter写入数据:

book = xlsxwriter.Workbook(output)
auths = Auth.objects.filter(owner_id=1)
for auth in auths:
  sheet = book.add_worksheet(sensor.name)
  header = [
      _("书名"),
      _("作者"),
      _("译者"),
      _("出版社"),
      _("序列号"),
      _("总页数"),
    ]
  sheet.write_row("A1", header)
  objs = Book.objects.filter(owner_id=auth.id)
  i = 1
  for u in objs:
    sheet.write(i, 0, u.name)
    sheet.write(i, 1, auth.name)
    sheet.write(i ,2,u.translator)
    sheet.write(i ,3,u.press)
    sheet.write(i, 4, u.serializer)
    sheet.write(i, 5, u.page)
    i += 1
book.close()
file_ext = 'xlsx'
mimetype = 'application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet'
# self['Content-Disposition'] = 'attachment; filename*=UTF-8\'\'"{2}.{1}"; filename="{0}.{1}"'.format(filename.replace('"', '\"'), file_ext, urllib.parse.quote(filename.replace('"', '\"'))).encode('utf8')
return HttpResponse(content=output.getvalue(), content_type=mimetype)

三者的时间比较(两种方式的文件内容是一样的):

openpyxl: 文件大小为110.75kb, 平均时间大约为570ms

xlwt: 文件大小为505.91kb,平均时间大约为440ms

XlsxWrite: 文件大小为109.28kb,平均时间大约为500ms

xlwt写入的行数有限制,因此对于较大的文件来说,XlsxWrite的速度较快一点

补充知识:python写入excel文件太慢如何解决-python往excel写入大量数据

目前用的openpyxl,从数据库获取8W行的数据通过openpyxl写入excel,要花费接近8分钟,这也太慢了,用kettle的插件秒进,python有什么方法能提升速度么,或者openpyxl能批量插入么,按行效率太低了

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
from openpyxl import Workbook as wbook
def xlsx(filename, rows_info, sheet='Result'):
if filename and sheet:
wb = wbook()
_sheet = wb.active
_sheet.title = sheet
row = _sheet.max_row
for line in rows_info:
if isinstance(line, str):
row_list = [line]
elif isinstance(line, dict):
row_list = list(line.values())
else:
try:
row_list = list(line)
except:
row_list = []
for col in range(0, len(row_list)):
col_info = row_list[col]
_sheet.cell(row, col + 1, col_info)
row += 1
wb.save(filename)
else:
return '文件和sheet不能为空'

以上这篇python各种excel写入方式的速度对比就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

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