python 写一个脚本输入一个超大excel的行数

### 使用 Python 统计超大 Excel 文件的行数在处理超大 Excel 文件时，传统的 `openpyxl` 或 `xlrd` 等库可能会因为内存占用过高而导致性能下降甚至程序崩溃。为了解决这一问题，可以使用更高效的库或方法来读取文件内容，从而获取行数。 #### 使用 `openpyxl` 获取行数（适用于 `.xlsx` 文件）如果文件格式为 `.xlsx`，可以使用 `openpyxl` 库来获取行数。虽然 `openpyxl` 通常会将整个工作表加载到内存中，但通过只读模式可以减少内存占用。 ```python from openpyxl import load_workbook # 使用只读模式加载工作簿 workbook = load_workbook(filename='large_file.xlsx', read_only=True) sheet = workbook.active total_rows = sheet.max_row print(f"总行数: {total_rows}") ``` 这种方法在处理超大文件时仍然可能占用较多内存，因此对于非常大的文件，建议使用其他更高效的方式。 #### 使用 `pandas` 结合 `openpyxl` 获取行数 `pandas` 提供了更高级的接口，并且可以与 `openpyxl` 配合使用。虽然 `pandas` 通常用于数据处理，但可以通过只读方式读取部分数据来获取行数。 ```python import pandas as pd # 使用 pandas 读取 Excel 文件的第一列，获取行数 total_rows = pd.read_excel('large_file.xlsx', sheet_name=0, header=None, nrows=0).shape[1] print(f"总行数: {total_rows}") ``` 这种方式虽然简化了代码，但 `pandas` 仍然可能在处理超大文件时遇到性能瓶颈。 #### 使用 `lxml` 解析 Excel 的 XML 格式（适用于 `.xlsx` 文件） `.xlsx` 文件本质上是一个 ZIP 压缩包，包含多个 XML 文件。可以通过解压并解析其中的工作表 XML 文件来获取行数，而无需加载整个文件。 ```python import zipfile import xml.etree.ElementTree as ET # 解压 .xlsx 文件并解析工作表 XML with zipfile.ZipFile('large_file.xlsx') as z: with z.open('xl/worksheets/sheet1.xml') as f: tree = ET.parse(f) root = tree.getroot() # 查找行数 total_rows = len(root.findall('.//{http://schemas.openxmlformats.org/spreadsheetml/2006/main}row')) print(f"总行数: {total_rows}") ``` 此方法通过直接解析 XML 文件，避免了加载整个工作簿到内存中，因此在处理超大文件时性能更优。 #### 使用 `csv` 模块（适用于 `.csv` 文件）如果文件是 `.csv` 格式，可以使用 `csv` 模块逐行读取文件，从而获取行数。 ```python import csv # 使用 csv 模块逐行读取文件 with open('large_file.csv', newline='', encoding='utf-8') as csvfile: reader = csv.reader(csvfile) total_rows = sum(1 for row in reader) print(f"总行数: {total_rows}") ``` 该方法适用于 `.csv` 文件，且内存占用极低，适合处理超大文件。 #### 总结 - **`openpyxl`**：适用于 `.xlsx` 文件，但在处理超大文件时建议使用只读模式[^2]。 - **`pandas`**：简化代码，但可能在处理超大文件时性能受限。 - **`lxml`**：通过解析 XML 文件获取行数，适合超大 `.xlsx` 文件[^2]。 - **`csv`**：适用于 `.csv` 文件，内存占用低，适合超大文件处理[^3]。

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