浅谈Python xlwings 读取Excel文件的正确姿势

时间:2022-02-17 21:02:16

使用Python加载最新的Excel读取类库xlwings可以说是Excel数据处理的利器,但使用起来还是有一些注意事项,否则高大上的Python会跑的比老旧的VBA还要慢。

这里我们对比一下,用几种不同的方法,从一个Excel表格中读取一万行数据,然后计算结果,看看他们的耗时。

1. 处理要求:

一个Excel表格中包含了3万条记录,其中B,C两个列记录了某些计算值,读取前一万行记录,将这两个列的差值进行计算,然后汇总得出差的和。

文件是这个样子:Book300s.xlsx 。

浅谈Python xlwings 读取Excel文件的正确姿势

2. 处理方式有以下3种,我们对比一下耗时的大小。

处理方式 代码名称
1. 使用Python的xlwings类库,读取Excel文件,然后采用Excel的Sheet和Range的引用方式读取并计算 XLS_READ_SHEET.py
2. 直接使用Excel自带的VBA语言进行计算 VBA

3. 使用Python的xlwings类库,读取Excel文件,然后采用Python的自带数据类型List列表进行数据存储和计算

 

XLS_READ_LIST.py

3. 首先测试第一种,XLS_READ_SHEET.py

使用Python的xlwings类库,读取Excel文件,然后引用Excel的Sheet和Range的方式来读取并计算

  1. #coding=utf-8
  2. import xlwings as xw
  3. import pandas as pd
  4. import time
  5.  
  6. start_row = 2 # 处理Excel文件开始行
  7. end_row = 10002 # 处理Excel结束行
  8.  
  9. #记录打开表单开始时间
  10. start_open_time = time.time()
  11.  
  12. #指定不显示地打开Excel,读取Excel文件
  13. app = xw.App(visible=False, add_book=False)
  14. wb = app.books.open('D:/PYTHON/TEST_CODE/Book300s.xlsx') # 打开Excel文件
  15. sheet = wb.sheets[0] # 选择第0个表单
  16.  
  17. #记录打开Excel表单结束时间
  18. end_open_time = time.time()
  19.  
  20. #记录开始循环计算时间
  21. start_run = time.time()
  22.  
  23. row_content = []
  24. #读取Excel表单前10000行的数据,Python的in range是左闭右开的,到10002结束,但区间只包含2到10001这一万条
  25. for row in range(start_row, end_row):
  26. row_str = str(row)
  27. #循环中引用Excel的sheet和range的对象,读取B列和C列的每一行的值,对比计算
  28. start_value = sheet.range('B' + row_str).value
  29. end_value = sheet.range('C' + row_str).value
  30. if start_value <= end_value:
  31. values = end_value - start_value
  32. #同时测试List数组添加记录
  33. row_content.append(values)
  34.  
  35. #计算和
  36. total_values = sum(row_content)
  37.  
  38. #记录结束循环计算时间
  39. end_run = time.time()
  40. sheet.range('E2').value = str(total_values)
  41. sheet.range('E3').value = '使用Sheet计算时间(秒):' + str(end_run - start_run)
  42.  
  43. #保存并关闭Excel文件
  44. wb.save()
  45. wb.close()
  46.  
  47. print ('结果总和:', total_values)
  48. print ('打开并读取Excel表单时间(秒):', end_open_time - start_open_time)
  49. print ('计算时间(秒):', end_run - start_run)
  50. print ('处理数据条数:' , len(row_content))

用Python直接访问Sheet和Range取值的计算结果如下:

读取Excel文件用时 4.47秒

处理Excel 10000 行数据花费了117秒的时间。

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4. 然后我们用Excel自带的VBA语言来处理一下相同的计算。也是直接引用Sheet,Range等Excel对象,但VBA的数组功能实在是不好用,就不测试添加数组了。

  1. Option Explicit
  2.  
  3. Sub VBA_CAL_Click()
  4. Dim i_count As Long
  5. Dim offset_value, total_offset_value As Double
  6. Dim st, et As Date
  7. st = Time()
  8.  
  9. i_count = Sheets("Sheet1").Cells(Rows.Count, 1).End(xlUp).Row
  10. i_count = 10001
  11. For i_count = 2 To i_count
  12. If Range("C" & i_count).Value > Range("B" & i_count).Value Then
  13. offset_value = Range("C" & i_count).Value - Range("B" & i_count).Value
  14. total_offset_value = total_offset_value + offset_value
  15. End If
  16. Next i_count
  17.  
  18. et = Time()
  19. Range("E2").Value = total_offset_value
  20. Range("E3").Value = et - st
  21.  
  22. MsgBox "Result: " & total_offset_value & Chr(10) & "Running time: " & et - st
  23. End Sub

VBA处理计算结果如下:

保存了3万条数据的Excel文件是通过手工打开的,在电脑上大概花费了8.2秒的时间

处理Excel 前10000行数据花费了1.16秒的时间。

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5.使用Python的xlwings类库,读取Excel文件,然后采用Python的自带数据类型List进行数据存储和计算,计算完成后再将结果写到Excel表格中

  1. #coding=utf-8
  2. import xlwings as xw
  3. import pandas as pd
  4. import time
  5.  
  6. #记录打开表单开始时间
  7. start_open_time = time.time()
  8.  
  9. #指定不显示地打开Excel,读取Excel文件
  10. app = xw.App(visible=False, add_book=False)
  11. wb = app.books.open('D:/PYTHON/TEST_CODE/Book300s.xlsx') # 打开Excel文件
  12. sheet = wb.sheets[0] # 选择第0个表单
  13.  
  14. #记录打开Excel表单结束时间
  15. end_open_time = time.time()
  16.  
  17. #记录开始循环计算时间
  18. start_run = time.time()
  19.  
  20. row_content = []
  21. #读取Excel表单前10000行的数据,并计算B列和C列的差值之和
  22. list_value = sheet.range('A2:D10001').value
  23. for i in range(len(list_value)):
  24. #使用Python的类库直接访问Excel的表单是很缓慢的,不要在Python的循环中引用sheet等Excel表单的单元格,
  25. #而是要用List一次性读取Excel里的数据,在List内存中计算好了,然后返回结果
  26. start_value = list_value[i][1]
  27. end_value = list_value[i][2]
  28. if start_value <= end_value:
  29. values = end_value- start_value
  30. #同时测试List数组添加记录
  31. row_content.append(values)
  32.  
  33. #计算和
  34. total_values = sum(row_content)
  35. #记录结束循环计算时间
  36. end_run = time.time()
  37. sheet.range('E2').value = str(total_values)
  38. sheet.range('E3').value = '使用List 计算时间(秒):' + str(end_run - start_run)
  39.  
  40. #保存并关闭Excel文件
  41. wb.save()
  42. wb.close()
  43.  
  44. print ('结果总和:', total_values)
  45. print ('打开并读取Excel表单时间(秒):', end_open_time - start_open_time)
  46. print ('计算时间(秒):', end_run - start_run)
  47. print ('处理数据条数:' , len(row_content))

用Python的LIST在内存中计算结果如下:

读取Excel文件用时 4.02秒

处理Excel 10000 行数据花费了 0.10 秒的时间。

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6 结论:

Python操作Excel的类库有以往有 xlrd、xlwt、openpyxl、pyxll等,这些类库有的只支持读取,有的只支持写入,并且有的不支持Excel的xlsx格式等。

所以我们采用了最新的开源免费的xlwings类库,xlwings能够很方便的读写Excel文件中的数据,并支持Excel的单元格格式修改,也可以与pandas等类库集成使用。

VBA是微软Excel的原生二次开发语言,是办公和数据统计的利器,在金融,统计,管理,计算中应用非常广泛,但是VBA计算能力较差,支持的数据结构少,编辑器粗糙。

虽然VBA有很多不足,但是VBA的宿主Office Excel却是天才程序员基于C++开发的作品,稳定,高效,易用 。

有微软加持,VBA虽然数据结构少,运行速度慢,但访问自己Excel的Sheet,Range,Cell等对象却速度飞快,这就是一体化产品的优势。

VBA读取Excel的Range,Cell等操作是通过底层的API直接读取数据的,而不是通过微软统一的外部开发接口。所以Python的各种开源和商用的Excel处理类库如果和VBA来比较读写Excel格子里面的数据,都是处于劣势的(至少是不占优势的),例子2的VBA 花费了1.16秒就能处理完一万条数据。

Python基于开源,语法优美而健壮,支持面向对象开发,最重要的是,Python有丰富而功能强大的类库,支持多种工作场景的开发。

我们应该认识到,Excel对于Python而言,只是数据源文件的一种,当处理大量数据时,Python处理Excel就要把Excel当数据源来处理,一次性地读取数据到Python的数据结构中,而不是大量调用Excel里的对象,不要说频繁地写入Excel,就是频繁地读取Excel里面的某些单元格也是效率较低的。例子1的Python频繁读取Sheet,Range数据,结果花费了117秒才处理完一万条数据。

Python的计算效率和数据结构的操作方便性可比VBA强上太多,和VBA联合起来使用,各取所长是个好主意。

当Excel数据一次性读入Python的内存List数据结构中,然后基于自身的List数据结构在内存中计算,例子3的Python只用了 0.1秒就完成了一万条数据的计算并将结果写回Excel。

总结:

处理方式-计算Excel里的一万条记录的差值的总和 效率
1. 使用Python的xlwings类库,采用Excel的Sheet和Range的引用方式,按行读取Excel文件的记录并计算 差,计算用时 117秒
2. 直接使用Excel自带的VBA语言进行计算,也是采用Excel的Sheet和Range的引用方式,按行读取Excel文件的记录并计算 很高 ,计算用时 1.16秒

3. 使用Python的xlwings类库,一次性读取Excel文件中的数据到Python的List数据结构中,然后在Python的List列表中进行数据存储和计算

 

最高,计算用时 0.1秒     

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