Cell 다루기 | 읽기/쓰기 성능 최적화

엑셀 실습 파일

📝 NOTE :

대용량 엑셀 파일을 다룰 때는 read_only 및 wrtie_only 모드를 사용하여 메모리 사용량을 줄이고 성능 최적화를 통해 메모리 부족, 실행 속도 저하와 같은 문제들을 해결할 수 있음

- Read only : 읽기 전용으로 파일을 열며, 셀 데이터를 순차적으로 읽기 때문에 메모리 사용량이 적음

- Write only : 쓰기 전용 워크북으로, 셀 데이터를 하나씩 추가할 수 있고 메모리에 전체를 보관하지 않기 때문에 빠르고 가벼움

엑셀 파일 구성

▪ large_file.xlsx : 10,000행 × 10열의 무작위 숫자 데이터가 포함된 대형 엑셀 파일

▪ large_output.xlsx : Write Only로 저장한 10,000행 × 10열 데이터

예제 코드 01 - Read Only

▪ "large_file.xlsx" 읽기 전용으로 열기

▪ iter_rows()를 통해 10 × 3 데이터 출력

from openpyxl import load_workbook
import os

# You must change the physical path before running this script.
currPath = "C:/Users/natio/OneDrive - 성균관대학교/99. Personal Blog/05. Python/05. OPENPYXL/02. Cell Example/13. 읽기-쓰기 성능 최적화/"

wb = load_workbook(filename=currPath+"large_file.xlsx", read_only=True)
ws = wb.active

for row in ws.iter_rows(min_row=1, max_col=3, max_row=10):
   print([cell.value for cell in row])

▪ 결과 값

[119, 748, 815] 
[603, 667, 11] 
[116, 789, 841] 
[776, 139, 605] 
[184, 110, 180] 
[870, 471, 475] 
[488, 337, 435] 
[847, 641, 982] 
[312, 515, 60] 
[916, 735, 825]

예제 코드 02 - Write Only

▪ "large_output.xlsx" 쓰기 전용으로 데이터 저장

▪ 새 워크북을 통해 코드에서 실행한 10000 × 10 데이터 Excel file로 저장

from openpyxl import Workbook
import os

current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
file_path = os.path.join(current_dir, "large_output.xlsx")

wb = Workbook(write_only=True)
ws = wb.create_sheet()

for i in range(1, 10001):
    ws.append([i, i * 2, i * 3, i * 4, i * 5, i * 6, i * 7, i * 8, i * 9, i * 10])

wb.save(file_path)
wb.close()

print(f"파일이 저장되었습니다: {file_path}")

▪ 결과 값

엑셀 파일 구성 ' 예제 코드 02 실행 후 생성된 파일 정보' 이미지 참조

Openpyxl 함수 모음

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