PythonのExcelライブラリであるOpenpyxlは、大量のデータを扱う際にはパフォーマンスが問題となることがあります。しかし、適切な手法を用いることで、Openpyxlのパフォーマンスを大幅に向上させることが可能です。
lxmlとの組み合わせ
Openpyxlのパフォーマンスを向上させる一つの方法は、XMLライブラリであるlxmlと組み合わせることです。lxmlは、デフォルトのXMLモジュールよりも高速で、メモリ効率も良いです。Openpyxlはlxmlを自動的に読み込むため、lxmlをインストールするだけで使用することができます。
イテレーションによるアクセス
OpenpyxlでExcelのセルにアクセスする際、二重ループで座標を指定しながら毎回セルを読み直すと、パフォーマンスが大幅に低下します。その代わりに、iter_rows
などを使ってシートをまとめて読み込み、イテレータに対して処理をすることで、パフォーマンスを劇的に向上させることができます。
以上の方法を用いることで、PythonとOpenpyxlを用いたExcel処理のパフォーマンスを大幅に向上させることができます。これにより、大量のExcelデータを効率的に処理することが可能となります。