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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
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。
del wb, ws
GC.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。
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
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
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')
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
1: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.
2: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
3: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).
4: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
以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持编程网。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。
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本文标题: 解决python 使用openpyxl读写大文件的坑
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