4秒读取50w行Excel数据
文章比较了几种常用的读取Excel的方法，最终发现rust库Calamine的速度最快，可以在4秒内读取50w行excel数据。
原文：Fastest Way to Read Excel in Python：https://hakibenita.com/fast-excel-python
我们在测试什么
我们创建了一个25MB的Excel文件(.xlsx)，包含50w行数据，每行的内容包含整数、小数、日期、布尔值、字符串5列。
使用一个迭代器来逐行遍历文件，但不进行任何操作，只比较读取速度。
使用time.perf_counter()来记录时间。
import timestart = time.perf_counter()for row in iter_excel(file): passelapsed = time.perf_counter() - start参与比较的方法
- Pandas：Pandas是Python的数据分析库，
- Tablib：Tablib 是 Python 中最受欢迎的库之一，用于导入和导出各种格式的数据。它最初是由requests库的创建者开发的。
- Openpyxl：专门在Python中读写Excel数据的库。
- LibreOffice：一个开源的办公软件，支持xlsx，并且提供了命令行模式。
- DuckDB：DuckDB 是一个“进程内 SQL OLAP 数据库管理系统”
- Calamine：Calamine 是一个纯 Rust 库，用于读取 Excel 和 OpenDocument 电子表格文件。python-calamine是它的Python绑定。
他们的运行结果如下：
| 方法 | 耗时(秒) | 保留类型 | 版本 |
|---|---|---|---|
| Pandas | 32.98 | Yes | 2.1.3 |
| Tablib | 28.52 | Yes | 3.5.0 |
| Openpyxl | 35.62 | Yes | 3.1.2 |
| Openpyxl (readonly) | 24.79 | Yes | 3.1.2 |
| LibreOffice | 15.27 | No | 7.5.8.2 |
| DuckDB (sql) | 11.36 | Yes | 0.9.2 |
| DuckDB (execute) | 5.73 | No | 0.9.2 |
| Calamine (python-calamine) | 3.58 | Yes | 0.22.1 (0.1.7) |
文章也提供了代码：https://github.com/hakib/fast-excel-python
我的运行结果和原文类似，calamine能在4秒（大概4秒，具体时间和电脑配置有关）完成50w行Excel数据的读取。尽管Python性能一般，但享受了Rust高性能的福利。
运行代码需要Python3.9及以上版本。