最快的格式化方法

Question

我有一个 Python 2.7 脚本，它可以转换各种数据并通过 OpenPyXL 2.4.5 将其输出到 XLSX。目前我正在遍历所有单元格，我使用“max_row”和“max_column”缩小了范围。这对我来说似乎不是很快或效率很高。设置以下内容的最快方法是什么？如果您能提出一般方法，我将不胜感激。下面的粗略基准测试适用于具有 16 GB RAM 和 Intel i7-3740QM@2.69 GHz 的 Windows 7 SP1 x64。

• 边框（格式化 35880 个单元格需要 40 秒。）
• 字体和对齐方式（格式化 35880 个单元格需要 42 秒。）
• 着色（格式化 35880 个单元格需要 28 秒。）
• 隐藏未使用的行/列（隐藏 16,380 列 x 1,039,606 行需要很长时间。仅隐藏列需要 0.2 秒。）

下面是迭代方法。

def format_xlsx(csv_list, ws_to_format):
    """ Use OpenPyXL to format a XLSX. """
    process_start = timer()
    for row in csv_list:
        count = count + 1
        ws_to_format.append(row)
    row_count = ws_to_format.max_row
    column_count = ws_to_format.max_column
    for y_axis in range(1, column_count+1):
        for x_axis in range(1, row_count+1):
            ws_to_format = xlsx_borders(ws_to_format, x_axis, y_axis)
            ws_to_format = xlsx_shading(ws_to_format, x_axis, y_axis)
            ws_to_format = xlsx_font_and_alignment(ws_to_format, x_axis, y_axis)
    ws_to_format = xlsx_hide_unused_colrow(ws_to_format)
    return

以下是隐藏未使用的行/列的方法。

def xlsx_hide_unused_colrow(ws_to_format):
    row_count = ws_to_format.max_row
    column_count = ws_to_format.max_column
    start_range = column_number_to_letter(column_count+2)
    end_range = column_number_to_letter(16384)
    ws_to_format.column_dimensions.group(start_range, end_range, hidden=True)
    start_range = row_count+2
    for y in xrange(start_range, 1048577):
        ws_to_format.row_dimensions[y].hidden=True

Answer 1

您不应该在循环中调用ws.max_row 或ws.max_column，因为它们是在每次调用时计算的。由于工作表的大小在您工作期间不会发生变化，因此只需调用一次即可。

此外，将样式应用于行和列维度可能无法达到您的预期效果，请参阅相关文档。您需要将样式应用于相关行和列中的单元格。如果要格式化很多单元格，请使用命名样式。