Fastexcel Python 與 IronXL Python 之間的比較

企業分析和軟體工程等領域的專業人士總是在尋找能讓他們在處理資料和文件時更加高效的強大工具。對於 Python 使用者來說， FastExcel Python 和 IronXL for Python 鶴立雞群的兩個堅固選擇。

FastExcel Python 以其簡單的設計和強大的快速處理 Excel 文件能力而聞名。同時，IronXL Python 提供了廣泛的功能，不僅包括 Excel 文件管理，還支持多種文件格式。

在本文中，我們將深入探討這些 Python 庫在功能、性能和實際用例方面的提供。我們將提供一個清晰的比較，幫助您找出在處理 Excel 文件時哪個庫可能最適合您的需求。

IronXL for 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所帶來的全面能力。

1. 簡易 Excel 檔案管理

IronXL for Python 簡化了管理 Excel 文件的過程。它幫助用戶 建立編輯、儲存和讀取 excel 檔案有效率。此功能對於經常處理複雜數據集並需要可靠工具來管理 Excel 數據的人來說至關重要，而無需使用 Microsoft Excel。它還使讀取 excel 檔案變得非常容易。

2. 數據處理

使用 IronXL Python，用戶可以執行高級數據操作任務。這包括 讀取和寫入數據 導入和導出Excel文件，處理批量數據操作，並應用數據驗證規則以確保數據完整性。此功能支援各種數據類型和結構。

3. 全面的公式支持

IronXL for Python 的一個突出功能是其計算和更新的能力 Excel 公式 以程式化方式操作。對於需要在試算表中自動化數據計算的專案，這個功能提供了極大的支援。它確保所有基於公式的數據保持準確並及時更新。下面是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 專案的整合

IronXL for Python 提供與 .NET 專案無縫整合，允許跨平台進行涉及 Excel 文件操作的作業。這種整合對於在 .NET 環境中工作但需要使用 Python 來執行特定任務或數據分析的用戶尤其有用。

5.高性能和效率

專為性能而設計，IronXL for Python 能夠迅速處理大型且複雜的Excel文件。其優化的處理能力確保了即使是含有大型數據集的Excel文件操作也能快速完成，減少了數據處理任務所耗費的時間。

6. 進階格式選項

IronXL for Python 允許使用者對 Excel 表單進行格式化，包括設置字體、顏色、數字格式和單元格邊框。此功能通過新增條件格式來提升 Excel 報告的視覺呈現，幫助更高效地理解 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 檔案

7. 安全與保護

IronXL for Python 提供保護 Excel 檔案的功能，包括加密檔案和設定詳細的存取權限選項。它有助於處理敏感或機密數據，確保信息免受未授權訪問的保護。

8. 支援 Excel 和 CSV 格式

IronXL for Python 不僅支援傳統的 Excel 檔案格式如 XLSX 文件，還支援 CSV 檔案。這種雙重功能使用戶可以根據專案需求，互通使用不同類型的資料檔案。

FastExcel Python 的主要功能

FastExcel Python 旨在提升在Python環境中處理Excel文件的生產力和效率。這裡我們探討了定義這個強大庫的核心功能。

1. 高速 Excel 處理

FastExcel Python 對速度進行了優化，使用戶能夠以高速讀取和寫入 Excel 文件。它幫助需要進行快速資料處理的應用程式。

2. 簡化常見任務的 API

該庫提供了簡化的 API，使得常見的 Excel 任務如讀取、寫入和保存電子表格變得簡單。用戶可以用更少的代碼完成更多的工作。

3. 最小內存使用量

FastExcel Python 設計為使用最小的內存，這使得它在資源有限的系統上處理大型 Excel 文件時非常理想。此特性確保即使是處理大型數據集，性能也不會降低。

4. 輕量級安裝

FastExcel Python 具有輕量級的占用空間，使其易於安裝並集成到現有的 Python 環境中。這種簡便的安裝過程使得設置和部署更加簡單。

5. 支援多種 Excel 格式

FastExcel Python 支援各種 Excel 格式，包括 .xlsx、.xls 和 .csv 檔案。這種彈性使用戶能夠在不同版本的 Excel 和相關數據格式之間無縫工作。

6. 自訂單元格格式

該庫提供了豐富的選項來格式化單元格。用戶可以修改字體、顏色和邊框，以實現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

在進行安裝 IronXL 之前，請確保您的系統已安裝 .NET 6.0 SDK。這是因為 IronXL 依賴 .NET 6.0 才能運作。如果您尚未安裝，請從官方的 .NET 網站下載並安裝。要安裝 IronXL，您將需要使用 Python 軟件包管理器 pip。

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

  • 輸入以下命令並按下 Enter 鍵：

 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 提供高效的操作來讀取和寫入 Python 中的 Excel 文件。按照以下步驟安裝它：

• 確保你的命令提示符或終端仍然打開。
• 輸入以下命令並按 Enter 鍵：

pip install fastexcel

pip install fastexcel

此命令安裝 FastExcel 以及所需的所有相依性。

比較概覽：IronXL Python vs FastExcel Python

選擇適合Python項目的Excel庫需要權衡像 IronXL Python 和 FastExcel Python 這樣工具的能力和性能。這次比較強調了效率、功能、對不同使用場景的適用性以及用戶體驗等關鍵方面。

處理 Excel 資料的效率

IronXL Python 在 Python 環境中處理複雜的 Excel 文件時，設計相當高效。它可以處理大量的資料操作，並支援高級 Excel 功能，這使得它非常適用於全面的資料處理任務。

相比之下，FastExcel Python 專注於 Excel 文件讀寫的高速處理。在需要基本性能和最小內存使用的環境中，它是輕量級的選擇。

功能比較

IronXL Python 提供豐富的功能，包括全面支援讀取、寫入和操作Excel文件。它可以管理安全設置，應用高級格式，並執行複雜的資料操作。IronXL的強大功能使它成為開發人員需要大範圍Excel操作的完整工具的理想選擇。

FastExcel Python 則強調速度和簡單性。它提供了一個簡化的API，使常見的Excel任務變得快速和容易。儘管它可能缺乏IronXL的一些高級功能，但它在基本的Excel操作方面表現優異。

使用案例

IronXL for Python 非常適合需要處理複雜、多方面Excel文件的專案。它非常適合需要在電子表格上執行複雜操作的專案，如金融、法律等領域。在需要強大功能和廣泛特徵的企業級應用中尤其有用。

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佔用少的數據分析。

使用者體驗和整合的便捷性

IronXL for Python，由於其豐富的功能和能力，學習曲線較長。對於新手開發者或想學習IronXL高級功能的開發者來說，它非常有價值且有幫助。 文檔 涵蓋了該庫的所有方面。

FastExcel Python 以其易用性而聞名，讓初學者和喜歡簡單方法的人也能夠輕鬆操作 Excel 文件。它的簡約設計和對核心功能的專注，讓其在各種應用中能夠快速集成和輕鬆使用。

結論

在本文中，我們深入探討了功能和差異 IronXL Python 和 FastExcel Python我們已經檢查了每個庫如何滿足不同的 Excel 文件操作需求及其最適合的情境。

FastExcel Python 在高速數據處理方面表現出色，並且針對效率進行了精簡，這使它成為那些對基本性能和最小內存使用要求較高的項目的絕佳選擇。然而，它不提供處理某些複雜任務所需的廣泛功能集，其重點主要在於速度而非廣泛功能。

反之，IronXL Python 作為處理 Python 中 Excel 文件的更全面解決方案而脫穎而出。憑藉其強大的功能集，IronXL Python 非常適合需要高級 Excel 操作的項目，包括高級格式設置、複雜函數計算以及與 .NET 項目集成的需求。其處理安全功能的能力，如文件加密和設置訪問權限，為企業應用增添了另一層實用性。IronXL Python 也提供了全面的 文檔 與眾多 程式碼範例使各級開發人員可以更輕鬆地有效實現其功能。此外，IronXL for Python 由反應迅速的工程團隊提供支持，確保在需要時隨時可獲得幫助。

IronXL for Python 頁面。