Python中读取Excel最快的6种方法

Python中读取Excel最快的6种方法

Python中读取Excel最快的六种方法包括：
Pandas：
优点：作为Python数据处理的首选库，Pandas通过简洁的单行代码即可快速读取Excel文件。示例代码：import pandas as pd; rows = pd.read_excel.to_dictTablib：
优点：另一个流行的数据处理库，代码同样简洁，一行即可完成读取操作。示例代码：import tablib; rows = tablib.Dataset.load).dictOpenpyxl：
优点：专为Excel文件设计，提供了丰富的操作Excel文件的API。示例代码：import openpyxl; rows = [{'boolean': row[0].value, ...} for row in openpyxl.load_workbook).active.rows]LibreOffice：
优点：通过外部工具LibreOffice将Excel文件转换为CSV格式后再读取，这种方法在某些情况下速度较快。操作方式：使用临时文件和subprocess模块处理，时间效率取决于转换速度和CSV读取速度。DuckDB：
优点：利用内置的SQL功能，转换效率高，读取速度非常快。示例代码：import duckdb; rows = list)Calamine：
优点：纯Rust库的Python绑定，具有高性能，读取速度极快。示例代码：import python_calamine; rows = [{'key': row['key'], ...} for row in python_calamine.CalamineWorkbook.from_filelike).sheets[0].rows]总结： 在选择读取Excel文件的方法时，需要综合考虑速度、内存使用、数据量、性能稳定性等因素。 DuckDB和Calamine在读取速度上表现出色，适合对读取速度有较高要求的场景。 Pandas和Tablib则更适用于大规模数据分析，因为它们提供了丰富的数据处理功能。
2025-03-14