Python 2.7 最快的格式化方法

我有一个Python 2.7脚本，可以转换各种数据，并通过OpenPyXL 2.4.5将其输出到XLSX。目前，我正在遍历所有单元格，我使用“max_行”和“max_列”缩小了单元格的范围。在我看来，这不是很快也不是很有效。设置以下各项的最快方法是什么？如果您能提出一般方法，我将不胜感激。下面的粗略基准是针对具有16 GB RAM和Intel i7的Windows 7 SP1 x64的-3740QM@2.69千兆赫

• 边框（格式化35880个单元格需要40秒。）
• 字体和对齐方式（格式化35880个单元格需要42秒。）
• 着色（格式化35880个单元格需要28秒。）
• 隐藏未使用的行/列（隐藏16380列x 1039606行需要许多分钟。仅隐藏列需要.2秒。）

下面是迭代方法

def format_xlsx(csv_list, ws_to_format):
    """ Use OpenPyXL to format a XLSX. """
    process_start = timer()
    for row in csv_list:
        count = count + 1
        ws_to_format.append(row)
    row_count = ws_to_format.max_row
    column_count = ws_to_format.max_column
    for y_axis in range(1, column_count+1):
        for x_axis in range(1, row_count+1):
            ws_to_format = xlsx_borders(ws_to_format, x_axis, y_axis)
            ws_to_format = xlsx_shading(ws_to_format, x_axis, y_axis)
            ws_to_format = xlsx_font_and_alignment(ws_to_format, x_axis, y_axis)
    ws_to_format = xlsx_hide_unused_colrow(ws_to_format)
    return

下面是隐藏未使用的行/列的方法

def xlsx_hide_unused_colrow(ws_to_format):
    row_count = ws_to_format.max_row
    column_count = ws_to_format.max_column
    start_range = column_number_to_letter(column_count+2)
    end_range = column_number_to_letter(16384)
    ws_to_format.column_dimensions.group(start_range, end_range, hidden=True)
    start_range = row_count+2
    for y in xrange(start_range, 1048577):
        ws_to_format.row_dimensions[y].hidden=True

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您不应该在循环中调用

ws.max\u行

或

ws.max\u列

，因为每次调用循环时都会计算它们。由于工作表的大小在工作过程中没有改变，因此只需调用一次

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此外，将样式应用于行和列维度可能不会达到预期效果，请参阅相关文档。您需要将样式应用于相关行和列中的单元格。如果有很多单元格要格式化，请使用命名样式。

-谢谢你的指针。我是Python的新手，如果这个问题很傻，请原谅，我不是在for循环外指定了“max_行”/“max_列”吗？在嵌套函数中调用

max_列

，在for循环中调用此函数。