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pandas读取excel时获取读取进度的实现

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下面是详细讲解“pandas读取excel时获取读取进度的实现”的完整实例教程。该教程将展示如何使用pandas库读取Excel文件，并在读取的过程中获取读取进度的实现。

1. 准备工作

在开始实现读取进度时，需要先安装pandas库，可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas

2. 示例说明

示例1：获取读取进度

首先，我们创建一个Excel文件作为示例，命名为“example.xlsx”，其中包含一个名为“Sheet1”的工作表，并包含10万行数据。接着，我们使用以下代码读取Excel文件并获取读取进度：

import pandas as pd

def callback(x):
    print("{0:.2f}%".format(x * 100))

df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1', engine='openpyxl', callback=callback)

在上面的代码中，我们使用了pandas库的read_excel方法读取Excel文件，并通过callback参数指定回调函数，每读取一定比例的数据就会自动调用该函数。在回调函数中，我们使用print语句输出读取进度，其中x参数表示已读取的数据占总数据量的比例。该示例中，每读取1%的数据就会输出读取进度。

示例2：使用多线程处理

如果需要加快读取速度，可以采用多线程处理。下面是一个示例，使用4个线程同时读取Excel文件：

import pandas as pd
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed

def callback(x):
    print("{0:.2f}%".format(x * 100))

def read_excel(sheet_name):
    return pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name=sheet_name, engine='openpyxl', callback=callback)

with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
    futures = [executor.submit(read_excel, sheet_name) for sheet_name in ['Sheet1', 'Sheet2', 'Sheet3', 'Sheet4']]
    for future in as_completed(futures):
        df = future.result()

在上面的代码中，我们使用了ThreadPoolExecutor类创建了一个拥有4个线程的线程池，然后使用submit方法将要读取的工作表名称加入线程池进行读取，最后使用as_completed函数等待所有任务完成。在读取过程中，也使用了callback参数来获取读取进度。

3. 总结

通过以上示例，我们可以看出，使用pandas库读取Excel时获取读取进度的实现非常简单。同时，使用多线程也可以加快读取速度，提高程序效率。

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