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员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。 针对 Python 用户、FastExcel Python和IronXL Python因此，".NET "和 "Node.js "是两个不错的选择。

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带来的广泛功能不仅包括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 库在功能、性能和实际用例方面的优势。 我们将提供清晰的比较，帮助您找出哪个库最适合您处理 Excel 文件时的需要。

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 for Python 为那些需要详细控制电子表格数据的人带来的全面功能。

1.轻松管理 Excel 文件

IronXL Python简化管理 Excel 文件的过程。 它可以帮助用户创建翻译的内容包括：.NET、Java、Python 或 Node js。 对于经常处理复杂数据集、需要一个可靠的工具来管理 Excel 数据而不需要 Microsoft Excel 的人来说，这种能力至关重要。 它还能让阅读 excel 文件变得非常容易。

2.数据处理

通过 IronXL for Python，用户可以执行高级数据处理任务。 这包括读写数据这些工具包括：与 Excel 文件之间的数据交换、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。 该功能支持一系列数据类型和结构。

3.全面的公式支持

IronXL for 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。 确保所有公式驱动的数据保持准确和最新。 以下是 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 项目整合

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。 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来说，这种集成尤其有用。

5.高性能和高效率

IronXL.Python 专为高性能而设计，可迅速处理大型复杂的 Excel 文件。 其优化的处理能力可确保对 Excel 文件（即使是具有大型数据集的 Excel 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 for Python 允许用户对 Excel 表单应用格式化，其中包括设置字体、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 报告的可视化呈现。 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 for 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，确保信息受到保护，防止未经授权的访问。

8.支持 Excel 和 CSV 格式

IronXL for 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该翻译旨在提高在 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 API

该库提供了一个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工作。

3.最小内存使用量

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。 该功能可确保在使用大型数据集时也不会降低性能。

4.轻量级安装

FastExcel Python 占用空间小，易于安装和集成到现有的 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 支持各种 Excel 格式，包括 .xlsx、.xls 甚至 .csv 文件。 这种灵活性允许用户在不同版本的 Excel 和相关数据格式中无缝工作。

6.可定制的单元格格式

该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 for Python

在继续安装 IronXL 之前，请确保系统上已安装 .NET 6.0 SDK。 这是因为 IronXL 依靠 .NET 6.0 运行。 如果您尚未安装，请从 .NET 官方网站下载并安装。安装IronXL翻译时，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在 Python 中提供读写 Excel 文件的高效操作。 请按照以下步骤安装：

• 确保您的命令提示符或终端仍然打开。

  • 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 vs FastExcel Python

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。 这种比较将突出效率、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

IronXL for Python旨在Python环境下处理复杂Excel文件时实现高效率。 它可以处理大量数据操作，并支持 Excel 高级功能，因此适用于综合数据处理任务。

相比之下，FastExcel Python侧重于读写 Excel 文件的高速处理。 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 提供了丰富的功能，包括对 Excel 文件读写和操作的全面支持。 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.Excel 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** 强调速度和简洁性。 它提供了一个简化的 API，使 Excel 的常见任务变得快速而简单。 虽然可能缺乏 IronXL.Excel 的某些高级功能，但它在 Excel 基本操作方面表现出色。

使用案例

IronXL Python是需要处理复杂、多方面 Excel 文件的项目的理想选择。 它非常适合需要对电子表格进行复杂操作的项目，如金融、法律等。它尤其适用于企业级应用程序，因为在这些应用程序中需要强大的功能。

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 for Python，由于其广泛的功能集和能力，具有非常高的学习曲线。 对于初学语言或想学习 IronXL 高级功能的开发人员来说，这本书非常有价值和帮助。 译文文献资料译文必须涵盖库的所有方面。

FastExcel Python 以其易用性而著称，初学者和喜欢直接操作 Excel 文件的人都可以使用。 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，我们将深入探讨以下工具的功能和区别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。 然而，它并不提供某些复杂任务可能需要的广泛功能集，其重点主要是速度而不是广泛的功能。

相反，IronXL Python则脱颖而出，成为用 Python 处理 Excel 文件的更全面的解决方案。 IronXL for 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、复杂的公式计算以及与 .NET 项目的集成。 它能够处理文件加密和设置访问权限等安全功能，为企业应用程序增添了另一层实用性。 IronXL Python还提供全面的文献资料与众多代码示例此外，译文还应让各级开发人员更容易有效地使用这些工具的功能。 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。

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