推荐学习书目
› Learn Python the Hard Way
Python Sites
› PyPI - Python Package Index
› http://diveintopython.org/toc/index.html
› Pocoo
值得关注的项目
› PyPy
› Celery
› Jinja2
› Read the Docs
› gevent
› pyenv
› virtualenv
› Stackless Python
› Beautiful Soup
› 结巴中文分词
› Green Unicorn
› Sentry
› Shovel
› Pyflakes
› pytest
Python 编程
› pep8 Checker
Styles
› PEP 8
› Google Python Style Guide
› Code Style from The Hitchhiker's Guide
这是一个创建于 1755 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
我现在导出 excel， 大小 9m,接近 10m, 数据 接近 4w 条，居然要 40S,而且我感觉我也没有做什么呀
- 使用
xlwt这个库 - 定义一个 headers, 元素为("cell 名字", "对应的字段", "宽度")
- 从数据库查询数据，转换一下时间格式，做了一些整除操作, 等等
按理来讲不会这么慢呀！！
第 1 条附言 · 2020-02-03 18:28:08 +08:00
body_producer代码
def convert_list(li, datetime_format=consts.china_full_datetime_format,
zone_name=consts.default_zone_name):
out = []
for ele in li:
out.append(ele.to_json(datetime_format,
zone_name=zone_name,
request_handler=None))
return out
def body_producer(page_size=1000):
chunk = []
for ele in query_result:
chunk.append(ele)
if len(chunk) > page_size:
yield from convert_list(chunk)
chunk = []
if chunk:
yield from convert_list(chunk)
profile结果
35238157 function calls (35232213 primitive calls) in 51.559 seconds
Ordered by: cumulative time
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
324/1 0.025 0.000 51.559 51.559 {built-in method builtins.exec}
1 1.124 1.124 51.559 51.559 tmp.py:16(<module>)
39631 0.113 0.000 27.180 0.001 tmp.py:37(body_producer)
594465 0.856 0.000 15.790 0.000 Worksheet.py:1035(write)
594465 3.486 0.000 14.142 0.000 Row.py:228(write)
1 0.000 0.000 11.857 11.857 peewee.py:6729(__iter__)
1 0.000 0.000 11.857 11.857 peewee.py:1839(inner)
1 0.000 0.000 11.857 11.857 peewee.py:1914(execute)
1 0.000 0.000 11.857 11.857 peewee.py:2085(_execute)
1 0.000 0.000 11.857 11.857 peewee.py:3067(execute)
看样子是是因为peewee的问题，但是感觉xlwt还是慢呀
 |
1
suotm 2020-02-02 16:34:17 +08:00
导出成 CSV，然后用 excel 导入？
|
 |
2
superrichman 2020-02-02 16:42:45 +08:00 via iPhone
帖代码出来，看你怎么写的
|
 |
3
chenqh OP @superrichman 一般导出 4w 条，要多久？
|
 |
4
dlsflh 2020-02-02 16:57:01 +08:00 via Android  1
贴代码吧，我一般用 pandas 做。
|
 |
5
jjx 2020-02-02 16:58:05 +08:00 1
以前测算过, 具体数字我忘了, 是很慢
换 openpxy writeonly 模式 pypy 能明显提速 性能比起 go 等静态语言来完全不能比 |
 |
7
1462326016 2020-02-02 19:57:53 +08:00
我觉得，问题应该修改为 使用 xlwt 导出 excel 慢
|
 |
8
wuwukai007 2020-02-02 20:59:09 +08:00 via Android 1
pandas 底层用的还是 xlwt,用 openpyxl
|
 |
9
alpha2016 2020-02-02 21:02:23 +08:00 1
按一楼说的，写 csv 然后倒入 excel 呢
|
 |
11
xiaoxinxiaobai 2020-02-02 21:19:21 +08:00 via Android
起码分两个部分分析，数据转换耗时，数据写 excel 耗时，或者 profile 跑一下 看看哪部分最耗时
|
|
12
chenqh OP @xiaoxinxiaobai 这种网站的怎么 profile 呀，脚本我倒是会 profile
|
 |
13
renmu 2020-02-02 21:36:55 +08:00 via Android
pandas read_sql （） 然后直接 to_excel，应该最方便了
|
 |
14
ebingtel 2020-02-02 21:54:04 +08:00
边查询、边返回吧……同样慢,但是会缩短 TTFT 用户体验会好
|
 |
16
so1n 2020-02-02 22:25:53 +08:00 via Android
导 csv 再放入 excel 最好，速度快，占内存低……
|
 |
17
youthfire 2020-02-02 22:35:39 +08:00
用 pandas+sqlite。我这边一个 32mb，40 万行，作查询和简单处理，基本都是在 2 秒内。当然索引肯定得做。上面有朋友说 pandas 是调用 engine，实际不如直接用 openpyxl，这个结论我亲测过，未必是这样，你可以自己试试。
|
 |
18
zwy100e72 2020-02-02 22:39:05 +08:00
建议楼主拿出 Pycharm，跑一次 profile 性能测试，你就能更好的评估 40s 究竟花在了什么地方
有了相关数据才好决策到底是要换什么 |
|
19
xiaoxinxiaobai 2020-02-02 22:49:10 +08:00 via Android
我理解这是个接口调用？在接口代码里添加些 profile 代码，保存结果到文件然后分析下，可以搜一些例子
|
 |
20
mituxiaomanong 2020-02-03 01:38:39 +08:00 via Android
一般几十万数据几秒就可以了，检查数据查询部分和构建 excel 部分循环是否有多余代码
|
|
21
chenqh OP 接口里面这种怎么做？
|
 |
22
jinliming2 2020-02-03 10:18:17 +08:00 via iPhone 1
@chenqh 你如果不知道接口里怎么做的话，你可以单独写个脚本，只保留查询、转换并导出 excel 的代码，然后单独分析这一个脚本
|
|
23
chenqh OP @jinliming2 我试一试
|
|
24
wuwukai007 2020-02-04 22:58:16 +08:00
读个 4w 条数据要十几秒，是远程数据库把，还是那种限速的那种？
|
|
25
chenqh OP @wuwukai007 本地，虚拟机的，程序也在虚拟机里面
|
 |
26
15399905591 2020-03-03 10:00:12 +08:00
我也碰到了这个问题， 使用 xlwt 写入 xls 文件非常慢，我使用的方法是使用 open 写入 csv，这样快很多，如果楼主找到了更好的解决办法，也发出来一下呗。
|
Select Language