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随着数据量的不断增长，单机处理可能已经无法满足需求。咱们可以考虑使用分布式计算框架，如Hadoop、Spark等，来实现更大规模的数据导出。

通过使Excel用户能够在Excel环境中直接访问Python的可靠库进行数据分析和可视化，这一改进大大提高了用户的数据分析能力。

Python能高效地处理复杂的数据任务，而openpyxl则是专门用于操作Excel文件的库，让你无需打开Excel，就能完成创建、读取、编辑等操作。

快科技4月16日消息，微软今天正式宣布，将不再继续支持Office 2016和2019。根据微软的公告，Office 2016和Office 2019应用程序以及相关的生产力服务

在技术选型上，选择EasyExcel是明智之举。它专为处理大数据量和复杂Excel文件进行了优化。EasyExcel在解析Excel时，不会将整个文件一次性加载到内存中，而是按行从磁盘逐个读取数据并解析。

这些类库都提供了丰富的功能，你可以根据项目的需求选择合适的类库。以上示例代码中的注释是为了说明基本功能，实际应用中你可能需要根据业务需求进行更复杂的操作。

想要保证事务，肯定是使用@Transactional来实现。现在的场景是导入若干个大的Excel文件数据，因为每个Excel导入的表不同，所以只要保证单Excel的事务即可。

在本教程中，我们将学习如何使用Python的openpyxl库来批量查找Excle数据。我们将通过一个具体的例子来演示openpyxl库的使用方法和api用途。

访问之后，感觉没什么反应，实际上已经在读取 + 入库了，只是比较慢而已。读取一个10万行的Excel，居然用了191s，我还以为它卡死了呢！

本文介绍了如何使用Python的pdfplumber库来提取PDF文档中的表格数据，并将提取出的数据保存为Excel文件。

MiniExcel简单、高效避免OOM的.NET处理Excel查、写、填充数据工具。目前主流框架大多需要将数据全载入到内存方便操作，但这会导致内存消耗问题，MiniExcel 尝试以 Stream 角度写底层算法逻辑，能让原本1000多MB占用降低到几MB，避免内存不够情况。

“聪明”组几乎没坚持多久，非常沮丧，很快就放弃了；而“努力认真”组，坚持了很长时间，而且很享受这一过程，虽然最后也没能解开这道题，但他们很少有负面情绪。

近日，微软宣布正在将流行编程语言 Python 引入了 Excel。该功能的公共预览版现已推出，Excel 用户现在就可以操作和分析来自 Python 的数据了。

Python 的触达场景将大大延展，一贯有学院和研究机构专属语言之称的Python，极有可能会成为全民普及的编程语言。此举与 Excel 的融合，极大增加了办公人士的触达机会。要知道，每天世界各地都有数百万办公者在使用Excel 工具（例如公式、图表和数据透视表）来分析和理解数据。

分组集类似于Excel的透视图，可以对各类数据进行组内计算，这里不止可以进行数量统计，也可以进行求和，最大最小值等操作。是我们在进行数据分析时候经常使用到的一组功能。​