xlrd/xlwt与openpyxl的读写效率比较

之前写过python中xlrd/xlwt与openpyxl处理Excel的文章，也提到过两者的主要区别在于写入操作，其中xlwt针对Ecxec2007之前的版本，即.xls文件，其要求单个sheet不超过65535行，而openpyxl则主要针对Excel2007之后的版本（.xlsx），它对文件大小没有限制。另外就是两者读写速度存在差异，为了比较它们的差异，特别做了以下测试：

测试一：xlrd与openpyxl的读取速度差异

?? 由于文件较小时，两者差别不明显，因此这里选取了一个137732行、10列，大小为7.53MB的.xlsx文件进行测试，分别使用xlrd与openpyxl模块读取同一位置的值并打印，过程中利用time.clock()计算所用时间（win10-x64，i5），两者代码如下：

#使用xlrd进行读取
import xlrd
import time

time.clock()
f = xlrd.open_workbook(‘test.xlsx‘)
sheet1 = f.sheet_by_name(‘Sheet1‘)
print(sheet1.cell(137731,2).value)
t = time.clock()
print(t)

#使用openpyxl进行读取
import openpyxl
import time

time.clock()
f = openpyxl.load_workbook(‘test.xlsx‘)
sheet1 = f[‘Sheet1‘]
print(sheet1.cell(row = 137732 ,column = 3).value)
t = time.clock()
print(t)

重复进行5次结果如下 ：

可见对于大文件的读取xlrd耗时大概为openpyxl的61.7%，有较大优势。

测试二：xlwt与openpyxl的写入速度差异

?? 这里不考虑表格字体、边框、对齐等格式要求，分别用xlwt与openpyxl生成一个65535行，1列，单元格内为整型数值的.xls与xlsx文件，代码如下：

#使用xlwt生成文件
import xlwt
import time

time.clock()
f = xlwt.Workbook()
sheet1 = f.add_sheet(‘A Demo‘)
for i in range(65535):
    sheet1.write(i,0,i)
f.save(‘xlwt.xls‘)
t = time.clock()
print(t)

#使用openpyxl生成文件
import openpyxl
import time

time.clock()
f = openpyxl.Workbook()
sheet1 = f.active
for i in range(65535):
    sheet1.cell(row = i+1,column = 1,value = i)
f.save(‘openpyxlw.xlsx‘)
t = time.clock()
print(t)

5次测试结果如下：

同样可以发现xlwt耗时大概为openpyxl的42.3%，效率明显较高。

??整体而言，两种包对小文件的读写速度差别不大，而面对较大文件，xlrd/xlwt速度明显优于openpyxl，但因为xlwt无法生成xlsx是个硬伤，所以想要尽量提高效率又不影响结果时，可以考虑用xlrd读取，用openpyxl写入。

原文地址：https://www.cnblogs.com/xiaohuhu/p/9387486.html