这篇文章主要讲解了“如何解决python 使用openpyxl读写大文件的问题”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“如何解决python 使用openpyxl读写大文件的问题”吧！
由于需要处理xlsx类型的文件，我使用了openpyxl来处理，然而文件比较大，大约有60多MB。读文件的时候虽然慢了一点，但还是能够读出来，但是当我想写入时却报错了。
显示设备没有多余的空间，百度了一下，发现有不少关于openpyxl读写大文件的问题。总结来看，解决方案主要有以下两种，当然，我两种都用上了。
手动释放内存
del wb, wsgc.collect()这一招还算有用，在读完文件后可以看到内存占用明显下降了一点。
安装lxml
使用命令·pip install lxml安装依赖
这个依赖并非必须安装的依赖，但是可以使openpyxl流式处理数据。
总之使用了以上两种方案后，终于可以成功处理数据了。
补充：openpyxl读取大文件的若干问题
需要编写一个EXCEL文件对比工具
excel文件通常8MB,300张左右的表,每张表实际范围为ZZ500.
使用openpyxl对表格进行遍历,完成两个表之间的对比,找出公式不相同的单元格编程中遇到若干问题
1、读取时报错,错误代码忘记了,原因是通过数组的方式读取了一个不存在的数值
如 SS['AA'],这个数值没有定义,因此报错(PHP直接返回空值),使用SS.get('AA',null)进行修改
D:\Python34\Lib\site-packages\openpyxl\reader\style.py
164: format_code = builtin_formats.get(numFmtId,'General')2、读取时内存占用过大
基本就是内存占用了2G以上以后,程序就不动了,原因是某些表格的表格范围识别的非常大,最大可为ZZ65535
通过研究,代码进行了如下修改
使用X64版本,X64版本在运行时,可以运行4G以内内存占用的程序,比2G大一倍,能够完成大部分表格的读取,如ZZ5000,但是遇到ZZ65535范围的表格,内存占用达到了4G+,也会导致程序停止运行.
限制最大单元格遍历范围,最大限制为ZZ5000,能够有效降低内存占用
定时重新读取EXCEL文件(如每对比30张表),释放内存,(Python内存释放真的很痛苦,全部是指针引用,A=B,DEL A;是不会释放空间的,要DEL B才行).
虽然openpyxl读取文件时有个只读模式(性能模式),但是速度实在是太慢了.
通过代码修改，现在完成文件对比所用的内存通常在2G以内
感谢各位的阅读，以上就是“如何解决python 使用openpyxl读写大文件的问题”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对如何解决python 使用openpyxl读写大文件的问题这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是编程网，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
