谁是python上最快的xlsx writer

由于工作需要，需要使用pandas对几个csv进行筛选，并将筛选结果合并成一个xlsx。

生成的xlsx较大（10-30M）

最开始使用了pandas本身支持的openpyxl和xlsxwriter（those with a .xlsx extension will be written usingxlsxwriter (if available) or openpyxl.）

性能都不理想，输出要等好几分钟。

在google上找到了pyExcelerate，号称是Accelerated Excel XLSX writing library for Python

看了官方提供的benchmark，因为数值较小，当时觉得比起前两者提高有限，没有在意。

转而寻求C++动态库的方案，找到了libxl。

libxl动态库是C/C++语言直接操作excel文档的工具，看主页的benchmark

High performance

Writing speed is about 2 100 000 cells per second for numbers and 240 000 cells per second for 8-character random strings in binary xls format (CPU 3.2 GHz).

加上C的光环，感觉性能很猛的样子（现在回头看，发现人家说的是xls并非xlsx。）

但libxl是需要付费的，$199。

试用的话有读取行数的限制，会在输出的excel文件第一行插入

Created by LibXL trial version. Please buy the LibXL full version for removing this message.

因为需要生成的xlsx都在几十M，打开-删掉第一行-保存，还是比较不方便的。

遂寻找了好几个版本的破解版，貌似都不起作用，都有购买信息。。。

期间也被compile的事搞得团团转

    //网上找一个libxl的python wrapper--“libxlpy”，为了解决在64位win8上完成lib编译，

    //先后安装了VSE2008 ，Microsoft Visual C++ Compiler for Python 2.7 , WIN SDK。

    //一直没能通过，随后放弃

各位爬虫，麻烦转载请注明来自博客园好吗？

http://www.cnblogs.com/lightwind/

目光重新回到pyExcelerate上，看到该库的作者是在Google工作的两位华人

Authors: Kevin Wang and Kevin Zhang
Copyright 2015 Kevin Wang, Kevin Zhang. Portions copyright Google, Inc.

随便找了一个文件试了试，感觉应该跟libxl不相上下，随即冒出了写一个脚本测试一下三者的性能的想法

开搞！

系统环境：
CPU i5 3337U, RAM 8GB, SSD
Win 8.1 64bit
Python 2.7.9

PyExcelerate 0.6.7
libxl 3.6.2
XlsxWriter 0.7.3

import time,ctypes
import pandas as pd

import pyexcelerate,xlsxwriter

def test_pyexcelerate(fn_prefix,data):
    wb = pyexcelerate.Workbook()
    wb.new_sheet("sheet name", data=data)
    wb.save(fn_prefix+"_pyexcelerate.xlsx")

def test_libxl(fn_prefix,data):
    dll = ctypes.windll.LoadLibrary('bin64_libxl_362.dll')
    book = dll.xlCreateXMLBookCA()
    sheet= dll.xlBookAddSheetA(book, "Sheet10", 0)
    for nrow,rec in enumerate(data, start = 1):     # reserverd the first line for 'Created by LibXL trial version... '
        for ncol,val in enumerate(rec, start = 0):
            #print 'row: %s  , col: %s  %s' % (nrow,ncol,type(val))
            if isinstance(val,float):
                dll.xlSheetWriteNumA(sheet, nrow, ncol, ctypes.c_double(val), 0)
            else:
                dll.xlSheetWriteStrA(sheet, nrow, ncol, ctypes.c_char_p(val), 0)
    dll.xlBookSaveA(book, fn_prefix+"_libxl.xlsx")
    dll.xlBookReleaseA(book)

def test_xlsxwriter(fn_prefix,data):
    workbook = xlsxwriter.Workbook(fn_prefix+"_xlsxwriter.xlsx")
    worksheet = workbook.add_worksheet()
    for nrow,rec in enumerate(data):
        for ncol,val in enumerate(rec):
            worksheet.write(nrow, ncol, val)
    workbook.close()

def bench1():
    for nline in (1000,10000,len(csv_data)):
        fn_prefix=fn[:-4]+'_'+str(nline)
        data = csv_data[:nline]
        print '*** %s lines xlsx benchmark ***' %nline
        for func in (test_pyexcelerate, test_libxl, test_xlsxwriter):
            t1=time.time()
            apply(func,(fn_prefix,data))
            tm=time.time()-t1
            print '%s:  %0.3f' % (func.__name__, tm)
        print ' '

def bench2(func,fn,nline,csv_data):
    fn_prefix=fn[:-4]+'_'+str(nline)
    data = csv_data[:nline]
    print '*** %s lines xlsx benchmark ***' %nline
    t1=time.time()
    apply(func,(fn_prefix,data))
    tm=time.time()-t1
    print '%s:  %0.3f' % (func.__name__, tm)
    print ' '

def test_xlsxwriter_to_excel(df,fn):
    print '*** to_excel xlsx benchmark ***'
    t1=time.time()
    df.to_excel(fn+'.xlsx', sheet_name='Sheet1',index=False)
    tm=time.time()-t1
    print 'pandas to_excel(%s):  %0.3f' %  (pd.get_option('io.excel.xlsx.writer'),tm)

if ( __name__ == "__main__"):
    fn ='EutranCellTdd.csv'
    df = pd.read_csv(fn,encoding='gbk',na_values=["no value"]) #,nrows=1000
    df = df.fillna(0)
    #test_xlsxwriter_to_excel(df,fn)
    csv_data=df.values.tolist()
    #bench1()
    #for monitoring process memory usage.
    func=(test_pyexcelerate, test_libxl, test_xlsxwriter)
    bench2(func[2],fn,len(csv_data),csv_data)

测试的样本是1个有50列97613行的csv文件，其中5列是英文字符串，其余是数值。

测试结果如下：

*** 1000 lines xlsx benchmark ***
test_pyexcelerate:   0.633
test_libxl:          0.531
test_xlsxwriter:     1.456
 
*** 10000 lines xlsx benchmark ***
test_pyexcelerate:   5.974
test_libxl:          5.475
test_xlsxwriter:    13.685

*** 97613 lines xlsx benchmark ***
test_pyexcelerate:  54.461   内存峰值  644M
test_libxl:         51.090   内存峰值 1070M
test_xlsxwriter:   117.300   内存峰值  930M

*** to_excel xlsx benchmark ***
pandas to_excel(xlsxwriter):  239.821  内存峰值922M

结果显示pyExcelerate与libxl速度差距很小，且内存占优。

由于此前看过的pyExcelerate官方提供的benchmark测试中，pyExcelerate速度差不多是xlsxwriter的2倍，因为最先用pandas的to_excel方法来生成excel文件很慢，所以误以为pyExcelerate也慢。

所以加入了最后一个测试项，结果说明虽然用的是xlsxwriter引擎，pandas在各个方面总是考虑周到，开销较大，所以尽量避免使用to_excel方法生成大文件。

总结：推荐使用pyExcelerate

 

pyExcelerate 的文件是最大的，解压后发现其没有用SharedStrings，字符串是直接内联到xml中的，默认作弊，哈哈

XlsxWriter也是可以设置参数来取消SharedStrings，默认是使用SharedStrings

不使用SharedStrings貌似更省内存，但会使最终的生成文件变大。