同事有一段 python 腳本，里面用 pandas 讀取一個(gè)幾十萬(wàn)行的 excel 文件，但是速度實(shí)在太慢了。問(wèn)我有沒(méi)有什么好辦法提升運(yùn)行速度。如果在幾個(gè)月以前，就實(shí)在沒(méi)有什么好辦法了。畢竟在 python 生態(tài)中，讀寫 excel 最后的倔強(qiáng)就是 openpyxl 了。你就別指望它能提速了。
現(xiàn)在可不一樣了。馬上升級(jí)你的 pandas 版本，因?yàn)樵?pandas 2.2 版本，開(kāi)始引入一個(gè)全新的 excel 解析引擎庫(kù)，它不僅僅性能吊打 openpyxl ，并且同時(shí)支持一眾 excel 格式( xls , xlsx , xlsm , xlsb , xla , xlam )
這就是 calamine 庫(kù)，如果你到 github 上查看，會(huì)看到其實(shí)它是一個(gè) rust 的庫(kù)：
看看 calamine 官方的性能對(duì)比：
calamine 是 openpyxl 的 10 倍。
好消息是，python 也有對(duì)應(yīng)的接口庫(kù)：
更好的消息是，pandas 在 2.2 版本開(kāi)始，悄悄支持了 calamine 。為什么說(shuō)"悄悄"？因?yàn)橹悄芴崾径紱](méi)有提示出來(lái)：
并且 to excel 還不能使用它。不過(guò)，pandas 在即將到來(lái)的 3.0 版本，正式支持 calamine。
今天，我們先親自下場(chǎng)嘗試一下。
加載一份 800 多萬(wàn)行的 feather 文件：
自然不可能全部塞到 excel 里面，就取前 50 萬(wàn)行吧：
由于 to excel 仍然使用 openpyxl ，速度可想而知，用了差不多2分鐘。
現(xiàn)在看看使用 calamine 引擎，加載到 dataframe 要多久：
9.4 秒，還是比 feather 文件的 2.5 秒慢多了。不過(guò)有相關(guān)經(jīng)驗(yàn)的小伙伴應(yīng)該知道，加載一個(gè)50 萬(wàn)行的 excel，只要差不多10秒，已經(jīng)是謝天謝地了。
看看 openpyxl 的速度，你能感受到什么是絕望：
白白多出1分鐘
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到了這里，關(guān)于openpyxl被干掉？全新python高性能excel解析庫(kù)的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
