10年的python开发读取一万行以上的excel文件选择的库.pdf

python读取excel数据，python读取大数据excel文件。 本资源是一份关于读取超过一万行Excel文件的Python代码库，适用于中级到高级开发者。该代码库包含了如何快速读取大型Excel文件、如何优化内存占用等技术点。在这个资源中，你将学习到如何使用Python库Pandas和Openpyxl读取大型Excel文件，以及如何使用生成器和多线程等技术优化内存占用。该资源由多个模块组成，包括主模块、辅助模块、测试代码等。你可以在这个资源中学到如何快速高效地读取Excel数据，避免内存占用过多等问题。本资源适用于那些需要读取大型Excel文件的数据分析人员和开发人员。 在Python编程中，读取大型Excel文件是一项常见的任务，尤其对于数据分析和处理而言。当文件行数超过一万行时，传统的读取方法可能会导致内存占用过大，甚至出现内存溢出的问题。在这种情况下，选择合适的库至关重要。在描述中提到了几个常用的Python库，包括Pandas、Openpyxl、xlrd和xlwt，以及如何使用它们来优化内存占用。 Pandas库是Python数据分析领域中最受欢迎的库之一，它提供了一种高效且灵活的方式来读取、操作和分析数据。对于大型Excel文件，Pandas的`read_excel()`函数可以轻松地读取数据。例如： ```python import pandas as pd df = pd.read_excel('data.xlsx') print(df.head()) ``` 上述代码会加载Excel文件中的数据到DataFrame对象，并打印出前五行数据。然而，Pandas并不适合处理非常大的文件，因为它会一次性加载所有数据到内存，可能导致内存消耗过大。为了解决这个问题，可以采用以下策略： 1. **分块读取**：Pandas提供了`chunksize`参数，允许我们按块读取数据，这样可以显著减少内存使用。例如，我们可以每次读取1000行： ```python chunksize = 1000 chunks = [] for chunk in pd.read_excel('data.xlsx', chunksize=chunksize): chunks.append(chunk) df = pd.concat(chunks) ``` 2. **使用生成器**：通过将数据读取转换为生成器，可以在不占用大量内存的情况下逐行处理数据。 3. **并行处理**：利用多线程或多进程，可以同时处理多个数据块，提高读取效率。 Openpyxl库专注于读写Excel 2010及以上版本的XLSX文件，它的优势在于写入性能，尤其是对于大型文件。尽管Openpyxl在读取大型文件时可能不如Pandas方便，但在某些场景下，如需对Excel文件进行逐行写入或修改，它是一个很好的选择。 xlrd和xlwt是两个较老的库，分别用于读取和写入Excel文件。它们支持的文件格式较为广泛，但不支持Excel 2007以上的XLSX格式，并且在处理大型文件或复杂格式时效率较低。 总结一下，如果你需要在Python中读取大量Excel数据，Pandas是一个很好的起点，但要注意其内存管理问题。对于超过一万行的文件，应考虑使用分块读取、生成器或并行处理技术。而Openpyxl、xlrd和xlwt则在特定场景下有其优势，可以根据实际需求选择合适的方法。在学习和使用这些库时，理解它们的特点和限制，以及如何优化内存使用，将有助于提高代码的性能和效率。