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xlrd是一个从excel文件读取数据和格式化信息的库，支持.xls以及.xlsx文件。
1、xlrd支持.xls，.xlsx文件的读
2、通过设置on_demand变量使open_workbook()函数只加载那些需要的sheet，从而节省时间和内存（该方法对.xlsx文件无效）。
3、xlrd.book对象有一个unload_sheet方法，它将从内存中卸载工作表，由工作表索引或工作表名称指定（该方法对.xlsx文件无效）
xlwt是一个用于将数据和格式化信息写入旧excel文件的库（如.xls）。
1、xlwt支持.xls文件写。
xlutils是一个处理excel文件的库，依赖于xlrd和xlwt。
1、xlutils支持.xls文件。
2、支持excel操作。
xlwings是一个可以实现从excel调用python，也可在python中调用excel的库。
1、xlwings支持.xls读，支持.xlsx文件读写。
2、支持excel操作。
3、支持vba。
4、强大的转换器可以处理大部分数据类型，包括在两个方向上的numpy array和pandas dataframe。
openpyxl是一个用于读取和编写excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm文件的库。小编整理一套python资料和pdf，有需要python学习资料可以加学习群：631441315 ，反正闲着也是闲着呢，不如学点东西啦~~
1、openpyxl支持.xlsx文件的读写。
2、支持excel操作。
3、加载大.xlsx文件可以使用read_only模式。
4、写入大.xlsx文件可以使用write_only模式。
xlsxwriter是一个用于创建excel .xlsx文件的库。
1、xlswriter支持.xlsx文件的写。
2、支持vba。
3、写入大.xlsx文件时使用内存优化模式。
win32com库存在于pywin32中，是一个读写和处理excel文件的库。
1、win32com支持.xls，.xlsx文件的读写，支持.xlsx文件的写。
2、支持excel操作。
datanitro是一个内嵌在excel中的插件。
1、datanitro支持.xls，.xlsx文件的读写。
2、支持excel操作。
3、支持vba。
4、收费
pandas通过对excel文件的读写实现数据输入输出
1、pandas支持.xls，.xlsx文件的读写。
2、支持只加载每个表的单一工作页。
注：datanitro作为插件使用需依托软件本身。
参考：
电脑型号 微星 ms-7846 台式电脑
操作系统 windows 7 旗舰版 64位 sp1 ( directx 11 )
处理器 英特尔 pentium(奔腾) g3260 @ 3.30ghz 双核
主板 微星 h81m-p32l (ms-7846) ( 英特尔 haswell - lynx point )
内存 4 gb ( 金士顿 ddr3 1600mhz )
主硬盘 西数 wdc wd5000azlx-00zr6a0 ( 500 gb / 7200 转/分 )
显卡 英特尔 haswell integrated graphics controller ( 256 mb / 微星 )
用例1. 读.xls文件的整个表（表有5个分页，每个分页有2000行1200列的整数）。
用例2. 读.xlsx文件的整个表（表有5个分页，每个分页有2000行1200列的整数）。
用例3. 读.xls文件的整个表（表有1个分页，页有2000行1200列的整数）。
用例4. 读.xlsx文件的整个表（表有1个分页，页有2000行1200列的整数）。
用例5. 写.xls文件的整个表（表有5个分页，每个分页有2000行1200列的整数）。
用例6. 写.xlsx文件的整个表（表有5个分页，每个分页有2000行1200列的整数）。
用例7. 写.xls文件的整个表（表有1个分页，页有2000行1200列的整数）。
用例8. 写.xlsx文件的整个表（表有1个分页，页有2000行1200列的整数）。
注1.xlwt和pandas每个工作页最多写入256列，因此测试用例修改为每页有2000行256列的整数. 注2.xlutils读写依赖于xlrd和xlwt，不单独测试。 注3.openpyxl测试两种模式，一是普通加载写入，二是read_only/write_only模式下的加载写入。 注4.datanitro要收费，且需依托excel使用，本次不测试。
单从读写的性能上考虑，win32com的性能是最好的，xlwings其次。 openpyxl虽然操作excel的功能强大，但读写性能过于糟糕，尤其是写大表时，会占用大量内存（把我的4g内存用完了），开启read_only和write_only模式后对其性能有大幅提升，尤其是对读的性能提升很大，使其几乎不耗时（0.01秒有点夸张，不过确实是加载上了）。pandas把excel当作数据读写的容器，为其强大的数据分析服务，因此读写性能表现中规中矩，但其对excel文件兼容性是最好的，支持读写.xls，.xlsx文件，且支持只读表中单一工作页。同样支持此功能的库还有xlrd，但xlrd只支持读，并不支持写，且性能不突出，需要配合xlutils进行excel操作，并使用xlwt保存数据，而xlwt只能写入.xls文件（另一个可以写入.xls文件的库是pandas，且这两个写入的excel文件最多只能有256列，其余库就我目前的了解均只能写入.xlsx文件），性能一般。xlsxwriter功能单一，一般用来创建.xlsx文件，写入性能中庸。win32com拥有最棒的读写性能，但该库存在于pywin32的库中，自身没有完善的文档，使用略吃力。xlwings拥有和win32com不相伯仲的读写性能，强大的转换器可以处理大部分数据类型，包括二维的numpy array和pandas dataframe，可以轻松搞定数据分析的工作。 综合考虑，xlwings的表现最佳，正如其名，xlwings——make excel fly！
本测试目前只是针对excel文件的读写，并未涉及excel操作，单从读写的便捷性来讲，各库的表现难分上下，但是win32com和xlwings这两个库可以在程序运行时实时在打开的excel文件中进行操作，实现过程的可视化，其次xlwings的数据结构转换器使其可以快速的为excel文件添加二维数据结构而不需要在excel文件中重定位数据的行和列，因此从读写的便捷性来比较，仍是xlwings胜出。
我要评论import timeit
if __name__ == '__main__':
# 使用timeit计时
t = timeit.timer('??()', setup='from __main__ import ??')
print(t.timeit(number=1))
import xlrd
def test_xlrd_on_demand_false():
# f = xlrd.open_workbook('test_cases\\read_xls.xls', on_demand=false)
f = xlrd.open_workbook('test_cases\\read_xlsx.xlsx', on_demand=false)
def test_xlrd_on_demand_true():
# f = xlrd.open_workbook('test_cases\\read_xls.xls', on_demand=true)
f = xlrd.open_workbook('test_cases\\read_xlsx.xlsx', on_demand=true)
f.sheet_by_index(0)
import xlwt
book = xlwt.workbook()
def test_xlwt():
for s in range(5):
sheet = book.add_sheet(str(s))
for i in range(2000):
for j in range(256):
sheet.write(i, j, 65536)
book.save('test_cases\\write_xls.xls')
import xlwings
def test_xlwings_read():
# f = xlwings.book('test_cases\\read_xls.xls')
f = xlwings.book('test_cases\\read_xlsx.xlsx')
import numpy as np
f = xlwings.book('')
d = np.zeros([2000, 1200])
d += 65536
def test_xlwings_write():
for s in range(1):
sheet = f.sheets.add()
sheet.range('a1').value = d
f.save('test_cases\\write_xlsx.xlsx')
import openpyxl
def test_openpyxl_read():
f = openpyxl.load_workbook('test_cases\\read_xlsx.xlsx', read_only=true)
c = [65536] * 1200
f = openpyxl.workbook(write_only=true)
def test_openpyxl_write():
for i in range(1):
sheet = f.create_sheet(title=str(i))
for row in range(2000):
sheet.append(c)
f.save('test_cases\\write_xlsx.xlsx')
import xlsxwriter
workbook = xlsxwriter.workbook('test_cases\\write_xlsx.xlsx')
def test_xlsxwriter():
for s in range(1):
worksheet = workbook.add_worksheet()
for i in range(2000):
for j in range(1200):
worksheet.write(i, j, 65536)
workbook.close()
import win32com.client as win32
excel = win32.gencache.ensuredispatch('excel.application')
def test_win32com_read():
# wb = excel.workbooks.open('e:\\excel\\test_cases\\read_xls.xls')
wb = excel.workbooks.open('e:\\excel\\test_cases\\read_xlsx.xlsx')
# excel.visible = true
wb = excel.workbooks.add()
def test_win32com_write():
for i in range(1):
ws = wb.worksheets.add()
ws.range("a1:atd2000").value = 65536
wb.saveas('e:\\excel\\test_cases\\write_xlsx.xlsx')
excel.application.quit()
import pandas as pd
def test_pandas_read():
for i in range(1, 6):
sheet_name = "sheet" + str(i)
# df = pd.read_excel('test_cases\\read_xls.xls', sheet_name)
df = pd.read_excel('test_cases\\read_xlsx.xlsx', sheet_name)
import numpy as np
d = np.zeros([2000, 255])
d += 65536
df = pd.dataframe(d)
# writer = pd.excelwriter('test_cases\\write_xls.xls')
writer = pd.excelwriter('test_cases\\write_xlsx.xlsx')
def test_pandas_write():
df.to_excel(writer, 'sheet1')
df.to_excel(writer, 'sheet2')
df.to_excel(writer, 'sheet3')
df.to_excel(writer, 'sheet4')
df.to_excel(writer, 'sheet5')
writer.save()
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