前言：
如今姐妹们对“python多线程处理excel”可能比较珍视，小伙伴们都想要学习一些“python多线程处理excel”的相关文章。那么小编同时在网络上搜集了一些关于“python多线程处理excel””的相关知识，希望各位老铁们能喜欢，看官们一起来了解一下吧！在工作中，要分析数据，必须先获取数据。在部分公司里，内部管理系统导出的数据只能是excel格式，不能是csv等其他格式，而excel转化为csv格式也需要时间，所以用python分析时直接分析excel格式的数据较为方便。这就带来另一个问题，python导入excel的速度比较慢，对于比较大和多的excel，导入速度简直无法忍受，那有什么办法可以加快python导入excel的速度呢？答案是有，这里介绍一种简单的方法。
之前的一篇文章中介绍过python导入Excel的方法（合并excel表格（使用python））。由于python的“全局解释器锁”（Global Interpreter Lock，GIL），导致在同一进程内任何时刻仅有一个线程在执行，也就是只能串行，所以，之前文章中的导入方法是一个excel接一个excel导入。如果能同时读取多个excel，那么导入excel的速度不就提升了吗？（单个Excel读取速度无法提升。）python有一个模块，可以利用多核CPU的功能，实现多进程并行读取，从而加快速度。比如原来串行导入20个excel，时间是20分钟，那么4核CPU电脑，每个核心都会同时导入excel.如果每个excel的大小差不多，那么并行只要大致5分多钟就完成导入了。接下来用我的电脑测评一下，我的电脑是双核CPU，具体如下：
一、准备数据
准备如图两个工作簿，每个工作簿里有一个sheet。
二、用串行方法导入数据
（一）代码
（二）结果
三、用并行方法导入数据
（一）代码
（二）结果
四、总结
可以看出，并行耗时1分46秒，串行耗时2分26秒（我用的是双核CPU），可以看出导入时间明显缩短了，如果CPU数量更多，则导入时间会更短。具体的代码在随后的文章中解释。
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