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:
使用XlsxWriter写入数据:
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 wbookdef xlsx(filename, rows_info, sheet='Result'):if filename and sheet:wb = wbook()_sheet = wb.active_sheet.title = sheetrow = _sheet.max_rowfor 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 += 1wb.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。