openxlsx能否通过单次调用批量合并多行相邻单元格？

核心结论 #

完全可以通过单次或少量几次mergeCells类调用实现多行每行相邻2个单元格的合并，彻底避免十万次循环带来的性能损耗——本质是把所有需要合并的区域打包成集合，一次性传递给合并接口，而非逐行单独处理。

具体实现方案（主流表格库示例） #

不同库的批量合并逻辑核心一致：预先生成所有合并区域的集合，再批量提交给表格对象，而非逐行调用合并方法。

1. ExcelJS（Node.js环境）

构造所有合并区域的数组，通过批量参数传递实现合并，减少调用开销：

const ExcelJS = require('exceljs');
const workbook = new ExcelJS.Workbook();
const worksheet = workbook.addWorksheet('Sheet1');

const totalRows = 100000;
const mergeRegions = [];

// 预先生成每行的合并区域（示例为每行合并A/B列）
for (let row = 1; row <= totalRows; row++) {
  mergeRegions.push(`A${row}:B${row}`);
  // 如需合并更多相邻列，可继续添加如`C${row}:D${row}`等区域
}

// 一次性批量合并（部分版本支持直接传入数组展开参数）
worksheet.mergeCells(...mergeRegions);

await workbook.xlsx.writeFile('merged.xlsx');

2. openpyxl（Python环境）

直接操作工作表的合并区域集合，避免逐行调用的重复计算：

from openpyxl import Workbook
from openpyxl.utils import get_column_letter

wb = Workbook()
ws = wb.active

total_rows = 100000

// 批量添加合并区域到集合
for row in range(1, total_rows + 1):
    # 合并当前行第1、2列
    ws.merged_cells.add(f"{get_column_letter(1)}{row}:{get_column_letter(2)}{row}")
    # 如需合并更多列，重复add操作即可

wb.save('merged.xlsx')

3. Apache POI（Java环境）

循环生成合并区域对象并批量添加，底层仅维护一次合并区域集合：

import org.apache.poi.ss.usermodel.*;
import org.apache.poi.xssf.usermodel.XSSFWorkbook;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;

public class BatchMergeCells {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Workbook workbook = new XSSFWorkbook();
        Sheet sheet = workbook.createSheet("Sheet1");
        int totalRows = 100000;

        for (int rowNum = 0; rowNum < totalRows; rowNum++) {
            sheet.createRow(rowNum);
            // 合并当前行第0、1列（POI列索引从0开始）
            sheet.addMergedRegion(new CellRangeAddress(rowNum, rowNum, 0, 1));
        }

        FileOutputStream fos = new FileOutputStream("merged.xlsx");
        workbook.write(fos);
        fos.close();
        workbook.close();
    }
}

原理说明 #

表格处理库的合并功能底层都维护着一个合并区域集合，逐行单独调用会重复触发集合的校验与更新逻辑；而批量构造区域后一次性提交，仅需触发一次最终的集合同步，大幅减少了IO和计算开销，效果等同于Excel中选中所有目标区域后一次性执行合并操作。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Olivier7121