以编程方式创build大型Excel工作表

我们使用OpenPyxl将MySQL内容以XSLX格式导出到Microsoft Excel

https://bitbucket.org/ericgazoni/openpyxl/overview

但是，我们处理的数据量很大。我们正在跑出内存的情况。表格最多可以包含50000行以上的400列。即使文件很大，它们也不是那么大，Microsoft Excel或OpenOffice应该有问题。我们假设我们的问题主要来源于Python将XML DOM结构保存在内存中的效率不够高的事实。

编辑：埃里克，OpenPyxl的作者，指出有一个选项，使OpenPyxl与固定的内存使用写入。然而，这并没有完全解决我们的问题，因为我们仍然在原始速度上遇到问题，而其他的东西却在Python中占用太多的内存。

现在我们正在寻找更有效的方法来创buildExcel文件。最好使用Python，但是如果我们找不到一个好的解决scheme，我们也可能要看看其他的编程语言。

选项，不以任何特定的顺序，包括

1）使用OpenOffice和PyUno，希望他们的内存结构比OpenPyxl更有效率，并且TCP / IP调用网桥足够高效

2）Openpyxl使用xml.etree。 Python lxml（libxml2本机扩展）会更有效率的XML内存结构，是否有可能直接用xml.etreereplacelxml插入，例如与猴子修补？（如果有明确的好处，则可以将这些更改提供给Openpyxl）

3）从MySQL导出到CSV，然后使用Python和文件迭代将CSV文件直接后处理到XSLX

4）使用其他编程语言和库（Java）

指针：

http://dev.lethain.com/handling-very-large-csv-and-xml-files-in-python/

如果您打算使用Java，那么您将希望使用Apache POI，但可能不是常规的UserModel，因为您希望保留内存占用。

相反，看看BigGridDemo ，它展示了如何使用POI编写一个非常大的xlsx文件，大部分工作不在内存中。

你也可能会发现BigGridDemo中使用的技术同样可以在Python中使用吗？

你有没有试图看看优化的作家为openpyxl？这是一个最近的function（2个月），但它非常强大（用于几个企业项目的生产），可以处理几乎无限的数据量和稳定的内存消耗（大约7Mb）