提高python读写excel单元格的效率

目录

1、批量写入一列与逐个写入一列的效率对比

2、批量读取一行

3、批量读取一列

4、批量读取二维表格

5、批量写入二维表格

使用pywin32读写excel，如果逐个单元格访问，会明显感觉到执行效率很低。因为pywin32其实是python重新封装了一下com接口，交互效率本身就低。

试了一下，其实可以通过批量读取整个range，直接批量获取表格的内容。

做了如下的对比实验：

1、批量写入一列与逐个写入一列的效率对比

分别对100个单元格进行逐个写入A列的单元格和批量写入B列的单元格，对比消耗时间。

运行代码：

import win32com.client as client
from win32com.client import constants
import os,time
print('Run')
# 新建一个Excel的应用程序
xl_app = client.gencache.EnsureDispatch("Excel.Application")
xl_app.Visible = True

wb = xl_app.Workbooks.Add()
sheet = wb.Worksheets(1)

# 逐个写入单元格
start = time.time() 
for i in range(1,101):
	sheet.Range(f"A{i}").Value = i
end = time.time()
print('Running time1: %s Seconds' % (end - start))
# 批量写入单元格
txt =[]
for i in range(1,101):
	txt.append(("list_%0d"%i,))
start = time.time() 
sheet.Range("B1:B99").Value = txt
end = time.time()
print('Running time2: %s Seconds' % (end - start))

运行结果：

运行时间比对,明显看的出批量写入效率高的多。

2、批量读取一行

示例表格：

sheet.Range("A1").Value = 1 
sheet.Range("B1").Value = 2 
sheet.Range("C1").Value = 3 
print(sheet.Range("A1:C1").Value)

打印结果：

读取结果

注意返回值是二维的元组。

3、批量读取一列

sheet.Range("A1").Value = 1 
sheet.Range("A2").Value = 2 
sheet.Range("A3").Value = 3 
print(sheet.Range("A1:A3").Value)

打印结果：

注意：虽然读取的是一列，但是返回值还是二维元组。

4、批量读取二维表格

sheet.Range("A1").Value = 1 
sheet.Range("A2").Value = 2 
sheet.Range("A3").Value = 3 
sheet.Range("B1").Value = 4 
sheet.Range("B2").Value = 5 
sheet.Range("B3").Value = 6 
print(sheet.Range("A1:B3").Value)

打印结果：

5、批量写入二维表格

rng = sheet.Range("C1:D3") 
rng.Value = ((1.0, 4.0), (2.0, 5.0), (3.0, 6.0))

因此， 只要按照读取返回的格式，就能批量的写入。

通过上述批量访问的方式，可以提高python脚本的访问excel的效率。