如何使用OpenPyXL处理16MB及以上大体积xlsx文件并实现写入操作

核心思路：优先使用读写分离模式 #

OpenPyXL的read_only和write_only模式是专门为大文件设计的，两者搭配使用内存占用可以稳定维持在10MB以内，完全可以处理百MB级别的Excel文件。

• 第一步：read_only模式读取源文件数据，仅加载你需要用到的工作表和行，完成修改逻辑
  示例代码：

  from openpyxl import load_workbook
  # 只读模式打开大文件，data_only=True直接读取单元格计算后的值，不加载公式
  src_wb = load_workbook("your_large_file.xlsx", read_only=True, data_only=True)
  src_ws = src_wb["你要处理的工作表名称"]
  
  processed_rows = []
  # 按需遍历行，不要全量加载整个工作表
  for row in src_ws.iter_rows(min_row=2, values_only=True): # 跳过表头直接取行值
      # 你的修改逻辑示例：将第3列数值乘以2
      row_list = list(row)
      if row_list[2]:
          row_list[2] *= 2
      processed_rows.append(row_list)
  
  src_wb.close()
  

• 第二步：write_only模式写入处理后的数据到新文件
  示例代码：

  from openpyxl import Workbook
  # 初始化只写模式工作簿
  new_wb = Workbook(write_only=True)
  new_ws = new_wb.create_sheet("处理结果")
  # 先写入表头（如果需要保留原表头，可从源文件读取第一行写入）
  new_ws.append(["表头1", "表头2", "表头3", "表头4"])
  # 批量写入处理好的行
  for row in processed_rows:
      new_ws.append(row)
  # 保存文件
  new_wb.save("processed_file.xlsx")
  

若需要在原文件上直接修改 #

如果要保留原文件的样式、公式、批注等内容，不想生成新文件，可以调整普通加载模式的参数降低内存占用，16MB的文件基本可以正常加载修改：

• 加载文件时添加keep_links=False参数禁用加载外部链接，data_only=True仅加载单元格值（不需要修改公式的前提下），内存占用可以降低40%以上
  示例代码：

  from openpyxl import load_workbook
  wb = load_workbook("your_large_file.xlsx", keep_links=False, data_only=True)
  ws = wb["目标工作表"]
  # 在这里完成你的修改逻辑，比如修改A2单元格的值
  ws["A2"] = "修改后的值"
  wb.save("your_large_file.xlsx")
  

注意事项 #

• read_only模式仅支持读取操作，所有写入调用都会失效，不要尝试在该模式下修改文件
• write_only模式仅支持按行追加写入，不支持随机修改指定单元格位置的内容，有随机修改需求请用普通加载调优方案
• 若不需要保留Excel的高级样式和宏，可以先将文件转成CSV格式处理，处理完成后再存回Excel，运行速度会提升3倍以上

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kris Kiel