说明：1）需要安装扩展库openpyxl；2）随着数据库的增大，导入速度可能会有所下降；3）本文只考虑Python代码优化，没有涉及数据库的优化；4）本文要点在于使用executemany实现批量数据导入，通过减少事务提交次数提高导入速度。
from random import choice, randrange from string import digits, ascii_letters from os import listdir import sqlite3 from time import time from openpyxl import Workbook, load_workbook
def generateRandomData(): #total表示记录总条数 global total characters = digits+ascii_letters for i in range(50): xlsName = 'xlsxs\\'+str(i)+'.xlsx' #随机数，每个xlsx文件的行数不一样 totalLines = randrange(10**5) wb = Workbook() ws = wb.worksheets[0] #表头 ws.append(['a', 'b', 'c', 'd', 'e']) #随机数据，每行5个字段，每个字段30个字符 for j in range(totalLines): line = [''.join((choice(characters) for ii in range(30))) for jj in range(5)] ws.append(line) total += 1 #保存xlsx文件 wb.save(xlsName)
#针对每个xlsx文件的生成器 def eachXlsx(xlsxFn): wb = load_workbook(xlsxFn) ws = wb.worksheets[0] for index, row in enumerate(ws.rows): #忽略表头 if index == 0: continue yield tuple(map(lambda x:x.value, row))
#导入 def xlsx2sqlite(): #获取所有xlsx文件 xlsxs = ('xlsxs\\'+fn for fn in listdir('xlsxs')) #连接数据库，创建游标 conn = sqlite3.connect('data.db') cur = conn.cursor() for xlsx in xlsxs: #批量导入，减少提交事务的次数，可以提高速度 sql = 'insert into fromxlsx values(?,?,?,?,?)' cur.executemany(sql, eachXlsx(xlsx)) conn.commit()
total = 0
generateRandomData()
start = time() xlsx2sqlite() delta = time()-start print('导入用时：', delta) print('导入速度（条/秒）：', total/delta)
运行结果：
导入用时： 326.4754948616028 导入速度（条/秒）： 7105.5317673486825