PYTHON操控EXCEL效率低下，求高手指教

额..额...

各位大神，我在通过com操作excel的时候，发现同样的计算逻辑，PYthon需要极为漫长的时间方能给出结论（大概20秒，优化一下也顶多到9秒），可是用vba，同样的编程逻辑，却只需要不到1秒，甚至我还没有进一步优化。代码如下：
from win32com.client import Dispatch
xlapp=Dispatch("excel.application")
dic={}#建立一个字典，用来保存对应产品的加工费清单
wb=xlapp.workbooks("2020年公司加工费索赔表(正式版)")
sheets=wb.worksheets
for sheet in sheets:
    sheet_name=sheet.name
    sheet_cells=sheet.cells
    if sheet_name!="2019年加工费拟定":  #“2019年加工费拟定”这个表是汇总表，没有我需要的东西，特此不在本程序的考虑范围内，不需要参与统计
        if sheet_name not in dic:  #判断该子表的名称（也就是物料编号，每个子表都已经用物料编号来命名）是否已经存在字典里
            dic[sheet_name]={}#在字典里面插入关键字（物料编号），并绑定一个新的子字典，用来存放该物料号下各个工序（工序名称作为子字典的关键字），以及工序对应的价格
            lbound=sheet.usedrange.rows.count#判定工序终止的行数
            ubound=sheet_cells.find("工序").row#查找工序开始的具体行数（列数已经知道是第二列）
            for i in range(ubound,lbound):#用循环从工序开始的行数，一直到终止的行数
                if sheet_cells(i,2).value not in dic[sheet_name]:
                    dic[sheet_name][sheet_cells(i,2).value]=sheet_cells(i,7).value#在子字典（产品编号）里面插入工序作为关键字，对应的第七列的同行数据就是工序对应的加工费
print(dic)

疾风怪盗

数据处理比较好的使用pandas吧，可以试试

额..额...

我听说过pandas处理数据挺厉害，但是我觉得我不能光靠PANDAS，毕竟我经常需要操控OFFICE的对象和属性方法，pandas不能支持这些对象与方法的重复性（或者说循环）操作吧

疾风怪盗

额..额... 发表于 2020-9-7 00:04
我听说过pandas处理数据挺厉害，但是我觉得我不能光靠PANDAS，毕竟我经常需要操控OFFICE的对象和属性方法， ...

pandas处理数据，输出，然后openpyxl设置excel格式，差不多了吧，能应该大部分操作了
你觉得慢，主要还是在处理数据上，pandas处理起来还是蛮方便蛮快的