Fastexcel Python 和 IronXL Python 之间的比较

商业分析和软件工程等领域的专业人士一直在寻找功能强大的工具，以提高他们处理数据和文档的效率。对于 Python 用户来说 FastExcel Python 和 IronXL Python 是两个可靠的选择。

FastExcel Python 以其简单明了的设计和快速处理 Excel 文件的强大功能而著称。同时，IronXL Python带来了广泛的功能，不仅包括Excel文件管理，还支持多种文件格式。

在本文中，我们将深入探讨这些 Python 库各自在功能、性能和实际用例方面的优势。我们将提供一个清晰的比较，帮助您找出哪个库最适合您处理 Excel 文件的需要。

IronXL Python 的主要功能

IronXL Python 在 Python 生态系统中脱颖而出，是一款专为广泛操作和管理 Excel 文件而设计的强大工具。本节将探讨 IronXL Python 为需要详细控制电子表格数据的用户带来的全面功能。

1.轻松管理 Excel 文件

IronXL Python 简化了 Excel 文件的管理过程。它能帮助用户 创建您还可以使用该工具高效地编辑、保存和读取 Excel 文件。对于经常处理复杂数据集、需要可靠工具管理 Excel 数据而又不需要 Microsoft Excel 的人来说，这项功能至关重要。它还能轻松读取 Excel 文件。

2.数据处理

利用 IronXL Python，用户可以执行高级数据处理任务。这包括 读写数据 在 Excel 文件之间进行数据交换，处理批量数据操作，以及应用数据验证规则以确保数据完整性。该功能支持多种数据类型和结构。

3.全面配方支持

IronXL Python 的突出特点之一是能够计算和更新 Excel 公式 编程。对于需要在电子表格中自动进行数据计算的项目，该功能提供了极大的支持。它能确保所有公式驱动的数据保持准确和最新。下面是 python 代码：

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()

输出 Excel 文件

4.与 .NET 项目集成

IronXL Python 可与 .NET 项目无缝集成，实现涉及 Excel 文件操作的跨平台操作。这种集成对于在.NET 环境中工作但需要使用 Python 完成特定任务或进行数据分析的用户特别有用。

5.高性能和高效率

IronXL Python 专为高性能而设计，可快速处理大型复杂 Excel 文件。其优化的处理能力可确保对 Excel 文件（即使是大型数据集文件）快速执行操作，从而减少数据处理任务所花费的时间。

6.高级格式选项

IronXL Python 允许用户对 Excel 表单应用格式化，包括设置字体、颜色、数字格式和单元格边框。该功能通过添加条件格式来增强 Excel 报告的视觉效果。它有助于更高效地理解 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")

输出 Excel 文件

7.安全和保护

IronXL Python 提供保护 Excel 文件安全的功能，包括加密文件和设置详细访问权限的选项。它有助于处理敏感或机密数据，确保信息免受未经授权的访问。

8.支持 Excel 和 CSV 格式

IronXL Python 不仅支持 XLSX 文件等传统 Excel 文件格式，还支持 CSV 文件。这种双重功能使用户可以根据项目需要，交替使用不同类型的数据文件。

FastExcel Python 的主要功能

FastExcel Python 旨在提高在 Python 环境中处理 Excel 文件的生产力和效率。在此，我们将探讨定义这一强大库的核心功能。

1.高速 Excel 处理

FastExcel Python 针对速度进行了优化，允许用户高速读写 Excel 文件。它有助于需要快速处理数据的应用程序。

2.常见任务的简化应用程序接口

该库提供简化的应用程序接口，使 Excel 的常见任务（如读取、写入和保存电子表格）变得简单明了。用户可以用更少的代码行完成更多的任务。

3.最低内存使用量

FastExcel Python 的设计旨在使用最少的内存，因此非常适合在资源有限的系统上处理大型 Excel 文件。该功能可确保即使在处理大型数据集时也不会降低性能。

4.轻型安装

FastExcel Python 占用空间小，易于安装并集成到现有的 Python 环境中。这种易安装性简化了设置和部署。

5.支持多种 Excel 格式

FastExcel Python 支持多种 Excel 格式，包括 .xlsx、.xls，甚至 .csv 文件。这种灵活性使用户可以在不同版本的 Excel 和相关数据格式中无缝工作。

6.自定义单元格格式

程序库为单元格格式化提供了大量选项。用户可以修改字体、颜色和边框，从而实现高度定制化的电子表格输出。

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")

安装步骤

安装 IronXL Python

在继续安装 IronXL 之前，请确保您的系统已安装 .NET 6.0 SDK。因为 IronXL 的运行依赖于 .NET 6.0。如果没有安装，请从 .NET 官方网站下载并安装。安装 IronXL因此，您需要使用 Python 软件包安装程序 pip。

• 打开命令提示符 (Windows) 或终端 (macOS 或 Linux).

  • 键入以下命令并按 Enter：

 pip install IronXL

此命令将下载并安装 IronXL 库和所有必要的依赖项。

安装 FastExcel

FastExcel 提供了在 Python 中读写 Excel 文件的高效操作。请按照以下步骤安装：

• 确保命令提示符或终端仍处于打开状态。

  • 输入以下命令并点击 Enter：

pip install fastexcel

pip install fastexcel

此命令将安装 FastExcel 及其所需的任何依赖项。

比较概述：IronXL Python 与 FastExcel Python 的比较概览

为 Python 项目选择合适的 Excel 库需要权衡 IronXL Python 和 FastExcel Python 等工具的功能和性能。这种比较突出了效率、功能、不同用例的适用性和用户体验等关键方面。

处理 Excel 数据的效率

在 Python 环境中处理复杂的 Excel 文件时，IronXL Python** 可实现高效率。它可以处理大量数据操作，并支持高级 Excel 功能，因此适用于综合数据处理任务。

相比之下，FastExcel Python 则专注于 Excel 文件读写的高速处理。在对基本性能和最小内存使用量要求较高的环境中，它是轻量级的。

功能比较

IronXL Python 提供丰富的功能，包括全面支持 Excel 文件的读写和操作。它可以管理安全设置、应用高级格式化并执行复杂的数据操作。IronXL 的功能使其成为开发人员的强大选择，因为他们需要一个全面的工具来对 Excel 进行大量操作。

另一方面，FastExcel Python** 则强调速度和简单性。它提供了一个精简的应用程序接口（API），可快速、轻松地完成常见的 Excel 任务。虽然它可能缺乏 IronXL 的某些高级功能，但在 Excel 的基本操作方面表现出色。

使用案例

IronXL Python 非常适合需要处理复杂、多方面 Excel 文件的项目。它非常适合需要对电子表格执行复杂操作的项目，如金融、法律等。它尤其适用于企业级应用，在这些应用中，需要强大的功能和广泛的特性。

FastExcel Python 最适用于需要快速处理 Excel 数据的应用程序，如需要高效和节省资源的数据分析。

用户体验和易于集成

IronXL Python，由于其广泛的功能集和能力，具有非常高的学习曲线。对于初学 Python 语言或想学习 IronXL 高级功能的开发人员来说，它非常有价值和有帮助。其 文献资料 涵盖图书馆的方方面面。

FastExcel Python 以其易用性而著称，初学者和喜欢直接操作 Excel 文件的用户都可以使用。其简约的设计和对核心功能的关注使其能够快速集成到各种应用程序中，并易于使用。

结论

在本文中，我们深入探讨了 IronXL Python 和 FastExcel Python.我们研究了每个库如何满足 Excel 文件操作的不同方面，以及它们最适合哪些应用场景。

FastExcel Python 在高速数据处理方面表现出色，而且精简高效，是对基本性能和内存使用量要求极高的项目的最佳选择。不过，它并不能提供某些复杂任务可能需要的广泛功能集，而且它的重点主要是速度而不是广泛的功能。

相反，IronXL Python 则是用 Python 处理 Excel 文件的更全面的解决方案。IronXL Python 具有强大的功能集，非常适合需要对 Excel 进行高水平操作的项目，包括高级格式化、复杂公式计算以及与 .NET 项目集成。它还能处理文件加密和设置访问权限等安全功能，为企业应用增添了另一层实用性。 IronXL Python还提供了全面的 文献资料 与众多 代码示例因此，各级开发人员都能更轻松地有效实施其功能。此外，IronXL Python 由一支反应迅速的工程团队提供支持，确保在需要时随时提供帮助。

IronXL Python 页码