Fastexcel Python 與 IronXL Python 之間的比較

商業分析和軟體工程等領域的專業人士一直在尋找強大的工具，以提高他們在數據和文件處理方面的效率。 對於 Python 用戶，FastExcel Python和IronXL for Python脫穎而出成為兩個可靠的選擇。

FastExcel Python 以其簡單的設計和強大的功能在快速處理 Excel 文件方面聞名。 同時，IronXL Python 提供了廣泛的功能，不僅包括 Excel 文件管理，還支援多種檔案格式。

在本文中，我們將深入探討這些 Python 函式庫在功能、效能及實際使用案例方面的提供內容。 我們將提供明確的比較，以幫助您找出在處理 Excel 檔案時，哪個程式庫最適合您的需求。

IronXL Python的主要功能

IronXL Python 在 Python 生態系統中脫穎而出，是一款專為廣泛操作和管理 Excel 文件而設計的強大工具。 本節探討了IronXL Python為需要詳細控制電子表格數據的人們帶來的綜合功能。

1. 簡易 Excel 檔案管理

IronXL for Python簡化管理 Excel 文件的過程。 它幫助用戶去建立編輯、保存和閱讀 Excel 文件高效地。 此功能對於經常處理複雜數據集且需要可靠工具來管理 Excel 數據而無需使用 Microsoft Excel 的任何人而言至關重要。 它還使讀取 Excel 文件變得非常容易。

2. 資料處理

使用 IronXL Python，使用者可以執行進階數據操作任務。 這包括讀取和寫入數據往返 Excel 文件，處理大量數據操作，並應用數據驗證規則以確保數據完整性。 此功能支持多種數據類型和結構。

3. 全面的公式支援

IronXL Python 的一大特色是其計算和更新的能力Excel 公式程式化地。 對於需要在試算表中自動化數據計算的項目，此功能提供了極大的支持。 它確保所有基於公式的數據都保持準確和最新。 以下是 Python 程式碼：

from ironxl import *     
License.LicenseKey = "License-Code";
# Load the Excel workbook
workbook = WorkBook.Load("Realistic_Sample_Excel_File.xlsx")
worksheet = workbook.DefaultWorkSheet
# Set Formulas to perform meaningful calculations with the new data
worksheet["E18"].Formula = "Sum(E2:E16)"  # Sum of Total Sales
worksheet["D18"].Formula = "=Average(D2:D16)"  # Average Unit Price
worksheet["E19"].Formula = "Max(E2:E16)"  # Maximum of Total Sales
# Force recalculate all formula values in all sheets.
workbook.EvaluateAll()
# Get the formula's calculated value for the maximum total sales
max_sales_value = worksheet["E19"].ToArray()[0].FormattedCellValue
# Get the formula as a string, e.g., "Max(F2:F16)"
max_sales_formula = worksheet["E19"].Formula
# Save changes with updated formulas and calculated values.
workbook.Save()

from ironxl import *     
License.LicenseKey = "License-Code";
# Load the Excel workbook
workbook = WorkBook.Load("Realistic_Sample_Excel_File.xlsx")
worksheet = workbook.DefaultWorkSheet
# Set Formulas to perform meaningful calculations with the new data
worksheet["E18"].Formula = "Sum(E2:E16)"  # Sum of Total Sales
worksheet["D18"].Formula = "=Average(D2:D16)"  # Average Unit Price
worksheet["E19"].Formula = "Max(E2:E16)"  # Maximum of Total Sales
# Force recalculate all formula values in all sheets.
workbook.EvaluateAll()
# Get the formula's calculated value for the maximum total sales
max_sales_value = worksheet["E19"].ToArray()[0].FormattedCellValue
# Get the formula as a string, e.g., "Max(F2:F16)"
max_sales_formula = worksheet["E19"].Formula
# Save changes with updated formulas and calculated values.
workbook.Save()

輸出 Excel 文件

4. 與 .NET 項目整合

IronXL Python 提供與 .NET 專案的無縫整合，允許跨平台操作，涉及 Excel 檔案操作。 此整合對於在 .NET 環境中工作的用戶而言特別有用，但他們需要使用 Python 來完成特定任務或數據分析。

5. 高效能和效率

專為性能設計，IronXL for Python 能迅速處理大型且複雜的 Excel 文件。 其優化的處理性能確保對 Excel 文件的操作，即使是那些包含大型數據集的文件，也能快速執行，從而減少數據處理任務所花費的時間。

6. 高級格式選項

IronXL Python 允許用戶對 Excel 工作表進行格式化，包括設置字體、顏色、數字格式和單元格邊框。 此功能透過新增條件格式來增強 Excel 報告的視覺呈現。 它有助於更有效地理解 Excel 文件。

from ironxl import *     
License.LicenseKey = "License-Code";
# Create new Excel WorkBook document
workbook = WorkBook.Create()
# Convert XLSX to XLS (if needed for compatibility)
xlsWorkBook = WorkBook.Create(ExcelFileFormat.XLSX)
# Create a blank WorkSheet
worksheet = workbook.CreateWorkSheet("new_sheet")
# Add data and styles to the new worksheet
worksheet["A1"].Value = "Welcome"
worksheet["A1"].Style.Font.Bold = True
worksheet["A1"].Style.Font.Size = 14
worksheet["B1"].Value = "Data Overview"
worksheet["B1"].Style.Font.Italic = True
worksheet["A2"].Value = "1200"
worksheet["A4"].Value = "Completed"
worksheet["A4"].Style.TopBorder.Type = BorderType.Thick
# Save the workbook
workbook.SaveAs("modified_test.xlsx")

from ironxl import *     
License.LicenseKey = "License-Code";
# Create new Excel WorkBook document
workbook = WorkBook.Create()
# Convert XLSX to XLS (if needed for compatibility)
xlsWorkBook = WorkBook.Create(ExcelFileFormat.XLSX)
# Create a blank WorkSheet
worksheet = workbook.CreateWorkSheet("new_sheet")
# Add data and styles to the new worksheet
worksheet["A1"].Value = "Welcome"
worksheet["A1"].Style.Font.Bold = True
worksheet["A1"].Style.Font.Size = 14
worksheet["B1"].Value = "Data Overview"
worksheet["B1"].Style.Font.Italic = True
worksheet["A2"].Value = "1200"
worksheet["A4"].Value = "Completed"
worksheet["A4"].Style.TopBorder.Type = BorderType.Thick
# Save the workbook
workbook.SaveAs("modified_test.xlsx")

輸出 Excel 文件

7. 安全與保護

IronXL Python 提供了保護 Excel 文件的功能，包括加密文件和設定詳細存取權限的選項。 它有助於處理敏感或機密數據，確保資訊免於未經授權的訪問。

8. 支援 Excel 和 CSV 格式

IronXL Python 不僅支援傳統 Excel 文件格式如 XLSX 檔案，還支援 CSV 檔案。 這項雙重功能使用戶能夠根據他們的專案需求交替使用不同類型的數據文件。

FastExcel Python 的主要功能

FastExcel Python旨在提高在 Python 環境中處理 Excel 文件的生產力和效率。 在這裡，我們探索定義這個強大庫的核心功能。

1. 高速 Excel 處理

FastExcel Python 經過速度優化，允許使用者以高速讀寫 Excel 檔案。 它有助於需要快速數據處理的應用程式。

2. 簡化的 API 用於常見任務

該庫提供簡化的 API，使常見的 Excel 任務，如讀取、寫入和保存電子表格變得簡單明瞭。 用戶可以用更少的程式碼完成更多工作。

3. 最小記憶體使用量

FastExcel Python 設計以使用最少的記憶體，這使得它非常適合在資源有限的系統上處理大型 Excel 文件。 此功能確保即便處理大型數據集時，性能也不會降低。

4. 輕量化安裝

FastExcel Python 具有輕量級的特性，使其易於安裝和整合到現有的 Python 環境中。 這種安裝便捷性簡化了設置和部署。

5. 支援多種 Excel 格式

FastExcel Python 支援各種 Excel 格式，包括 .xlsx、.xls，甚至 .csv 檔案。 這種靈活性允許用戶在不同版本的 Excel 和相關數據格式之間無縫工作。

6. 可自訂的單元格格式化

該庫提供了豐富的單元格格式化選項。 使用者可以修改字體、顏色和邊框，從而製作高度自訂的輸出試算表。

from fast_excel import FastExcel
# Load an existing Excel file
workbook = FastExcel.read_excel("data.xlsx")
worksheet = workbook.get_sheet_by_name("Sheet1")
# Set custom font and color for cells in the first row
for cell in worksheet.iter_rows(min_row=1, max_row=1):
    for c in cell:
        c.font = FastExcel.Font(name='Calibri', size=12, bold=True, color='red')
# Save the changes
workbook.save("styled_data.xlsx")

from fast_excel import FastExcel
# Load an existing Excel file
workbook = FastExcel.read_excel("data.xlsx")
worksheet = workbook.get_sheet_by_name("Sheet1")
# Set custom font and color for cells in the first row
for cell in worksheet.iter_rows(min_row=1, max_row=1):
    for c in cell:
        c.font = FastExcel.Font(name='Calibri', size=12, bold=True, color='red')
# Save the changes
workbook.save("styled_data.xlsx")

安裝步驟

安裝 IronXL Python

在安裝 IronXL 之前，請確保您的系統上已安裝 .NET 6.0 SDK。 這是因為 IronXL 依賴 .NET 6.0 運行。 如果尚未安裝，請從官方的 .NET 網站下載並安裝。若要安裝IronXL，您將需要使用 pip，即 Python 軟體包安裝工具。

• 打開您的命令提示字元(Windows)或終端機(macOS或Linux).

  • 輸入以下命令並按 Enter：

pip install IronXL

此指令將會下載並安裝IronXL庫和所有必要的相依性。

安裝FastExcel

快速Excel提供高效的操作以在 Python 中讀寫 Excel 檔案。 請按照以下步驟安裝：

• 確保您的命令提示符或終端機仍保持開啟狀態。

  • 輸入以下指令並按下 Enter：

pip install fastexcel

pip install fastexcel

此命令安裝 FastExcel 以及所需的所有相依性。

比較概述：IronXL for Python 與 FastExcel Python

選擇適合 Python 專案的 Excel 函式庫需要權衡像 IronXL for Python 和 FastExcel Python 等工具的能力和性能。 此比較重點說明了效率、功能、適用於不同使用情況的適合性以及使用者經驗等關鍵方面。

處理 Excel 數據的效率

IronXL Python 設計成在 Python 環境中處理複雜的 Excel 文件時具有高度效率。 它可以處理大量數據操作，並支持高級 Excel 功能，這使其適合全面的數據處理任務。

相比之下，FastExcel Python 專注於高速處理 Excel 檔案的讀取和寫入。 在基本性能和最低記憶體使用至關重要的環境中，它具有輕量化的特性。

功能比較

IronXL Python 提供一組豐富的功能，包括對讀取、寫入和操作 Excel 文件的全面支援。 它可以管理安全設定、套用進階格式化，並執行複雜的資料操作。 IronXL 的功能使其成為開發人員需要進行廣泛 Excel 操作的全面工具的絕佳選擇。

另一方面，FastExcel Python 強調速度和簡單性。 它提供了一個精簡的 API，使常見的 Excel 任務快速且簡單。 雖然它可能缺少IronXL的一些高級功能，但在基本的Excel操作中表現優異。

使用案例

IronXL Python 非常適合需要處理複雜、多面向 Excel 文件的專案。 它非常適合需要在試算表上執行複雜操作的專案，例如金融、法律等。特別適合需要強大功能和多樣化功能的企業級應用程式。

FastExcel Python 最適合需要快速處理 Excel 數據的應用程式，例如需要高效且資源輕量的數據分析。

使用者體驗和整合的便利性

IronXL Python 具有非常大的學習曲線，因為它擁有廣泛的功能集和能力。 這對於那些對該語言不熟悉或想了解 IronXL 高級功能的開發者來說，非常有價值和幫助。 它的文檔涵蓋了庫的所有方面。

FastExcel Python 因其易於使用而受到認可，使其對於初學者和喜歡簡單方法操控 Excel 文件的人來說變得容易上手。 其簡約的設計和對核心功能的關注使其能夠快速整合，並在各種應用中易於使用。

結論

在本文中，我們深入探討了功能和差異之處IronXL Python和FastExcel Python. 我們已經檢視了每個程式庫如何滿足 Excel 文件操作的不同方面以及它們最適合的情境。

FastExcel Python 在高速資料處理方面表現出色，經過精簡以提高效率，非常適合基本性能和內存使用最小至關重要的專案。 然而，它不提供某些複雜任務可能需要的廣泛功能集，其重點主要是速度而非廣泛的功能性。

反之，IronXL for Python 作為處理 Python 中 Excel 檔案的更全面解決方案而出眾。 IronXL Python 擁有強大的功能集，非常適合需要高級 Excel 操作的項目，包括高級格式化、複雜公式計算以及與 .NET 項目的集成。 其處理安全功能（如文件加密和設置訪問權限）的能力，為企業應用程式增添了另一層實用性。 IronXL Python 也提供詳盡的文檔與眾多程式碼範例，讓各級開發人員更容易有效地實現其功能。 此外，IronXL Python 有一支反應迅速的工程團隊提供支持，確保在需要時能夠及時獲得幫助。

IronXL for Python頁面。