VBA和Python处理Excel的性能对比

Question

如题所述

Answer 1

深入探索VBA与Python在Excel处理任务中的性能对决，我们通过一段曲折的经历，从VB到VBA，再到Python，见证了编程语言在面对复杂Excel数据处理需求时的效率差异。

VB，全称为Visual Basic，是一种由微软开发的事件驱动编程语言，源自BASIC，被广泛应用于多种应用程序的开发，尤其是Office套件。然而，在现代技术生态中，VB逐渐被Java、Go、Python等更高效、功能丰富的语言所替代。

VBA（Visual Basic for Applications），是VB的一种特殊形式，专为自动化微软桌面应用（如Excel）而设计，尤其擅长扩展如Excel、PowerPoint、Word等软件的功能。

故事的起点，是作者在帮助其配偶处理Excel中的复杂数据计算问题时，从VBA开始的艰难历程。随着业务需求的复杂化，VBA的开发效率和性能问题逐渐显现，尤其是其原始且简陋的开发环境，使得代码编写和调试变得异常艰难。

面对挑战，作者决定尝试更高效的编程语言——Python。Python因其在大数据处理领域的强大能力，以及在Excel办公、科学计算和数据可视化方面的卓越表现，成为了优化解决方案的首选。

优化过程始于选择Python的xlwings库来高效读写Excel文件，而数据计算则利用Pandas库在内存中进行，以避免低效的循环操作。通过多次迭代优化，从标准遍历方法到使用Pandas内置的iterrows()和apply()函数，作者成功将处理时间从最初的9分钟优化至2分钟多，性能提升显著。

然而，优化过程中也揭示了Python在读写Excel文件性能上的局限性，相较于VBA，Python的Excel处理类库在访问Excel内部数据时效率较低。这表明在处理Excel数据时，Python虽然在内存中的数据处理效率高，但在与VBA进行直接比较时，尤其是在频繁读写Excel格子内的数据方面，性能表现并不占优势。

最后，作者反思了编程性能优化的无止境追求，以及Python与VBA在Excel处理任务中的各自优势与局限。通过分享这段经历，作者鼓励读者关注其微信公众号渝言家，期待在技术交流中不断学习和成长。