Python-openpyxl教程3 - 读写性能

前文：
Python-openpyxl教程1 - openpyxl简介
Python-openpyxl教程2 - 简单使用

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性能

openpyxl尝试在功能和性能之间取得平衡。如有疑问，我们将重点放在优化功能上：建立API后，性能调整将变得更加容易。与其他库和应用程序相比，内存使用率很高，约为原始文件大小的50倍。例如50MB Excel文件为2.5GB。由于许多用例仅涉及读取或写入文件，因此"性能模式"模式意味着问题不大。

BenchMarks

所有基准都是综合性的，并且高度依赖于硬件，但是它们仍然可以提供指示。

写入性能

所述基准代码 可以调整，以使用更多的片材，并调整数据的比例是字符串。由于使用的Python版本也会显著影响性能，因此也可以使用驱动程序脚本 在有tox环境的情况下对不同的Python版本进行测试。

性能与出色的替代库xlsxwriter进行了比较

Versions:
python: 3.6.9
openpyxl: 3.0.1
xlsxwriter: 1.2.5

Dimensions:     #尺寸
    Rows = 1000
    Cols = 50
    Sheets = 1
    Proportion text = 0.10

Times:
    xlsxwriter            :   0.59
    xlsxwriter (optimised):   0.54
    openpyxl              :   0.73
    openpyxl (optimised)  :   0.61


Versions:
python: 3.7.5
openpyxl: 3.0.1
xlsxwriter: 1.2.5

Dimensions:
    Rows = 1000
    Cols = 50
    Sheets = 1
    Proportion text = 0.10

Times:
    xlsxwriter            :   0.65
    xlsxwriter (optimised):   0.53
    openpyxl              :   0.70
    openpyxl (optimised)  :   0.63


Versions:
python: 3.8.0
openpyxl: 3.0.1
xlsxwriter: 1.2.5

Dimensions:
    Rows = 1000
    Cols = 50
    Sheets = 1
    Proportion text = 0.10

Times:
    xlsxwriter            :   0.54
    xlsxwriter (optimised):   0.50
    openpyxl              :   1.10
    openpyxl (optimised)  :   0.57
    

读取性能

使用以前的错误报告 提供的文件来衡量性能，并与较早的xlrd库进行比较。xlrd主要用于.xls文件的较旧BIFF文件格式，但是它对XLSX的支持有限。

Benchmark 的代码显示了在处理文件时选择正确选项的重要性。在这种情况下，禁用外部连接将停止openpyxl打开链接的工作表的缓存副本。

库之间的主要区别在于，openpyxl的只读模式几乎可以立即打开工作薄，使其适合于多个线程，这也大大减少了内存的使用。尽管xlrd会相应的注释单元格，但是xlrd不会自动将日期和时间转换为Python日期时间，但是在客户端代码这样做会大大降低性能。

python: 3.6.9
xlread: 1.2.0
openpyxl: 3.0.1

openpyxl, read-only
    Workbook loaded 1.14s
    OptimizationData 23.17s
    Output Model 0.00s
    >>DATA>> 0.00s
    Store days 0% 23.92s
    Store days 100% 17.35s
    Total time 65.59s
    0 cells in total

Versions:
python: 3.7.5
xlread: 1.2.0
openpyxl: 3.0.1

openpyxl, read-only
    Workbook loaded 0.98s
    OptimizationData 21.35s
    Output Model 0.00s
    >>DATA>> 0.00s
    Store days 0% 20.70s
    Store days 100% 16.16s
    Total time 59.19s
    0 cells in total

Versions:
python: 3.8.0
xlread: 1.2.0
openpyxl: 3.0.1

openpyxl, read-only
    Workbook loaded 0.90s
    OptimizationData 19.58s
    Output Model 0.00s
    >>DATA>> 0.00s
    Store days 0% 19.35s
    Store days 100% 15.02s
    Total time 54.85s
    0 cells in total

并行化

读取工作表会占用大量CPU，这限制了并行化可带来的任何好处。但是，如果您主要对转储工作薄的内容感兴趣，则可以使用openpyxl的只读模式并打开工作薄的多个实例，并利用多个CPU。

使用与读取性能相同的源文件的示例代码显示，由于创建了额外的Python进程，因此性能可以合理地扩展而开销却很小。

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来源：https://openpyxl.readthedocs.io/en/stable/performance.html