一、别再瞎选了！90%的Python开发者都踩过Excel库的坑
做数据分析、批量处理表格的开发者，没人没被Excel折磨过——用openpyxl处理几十万行数据，电脑卡到死机；用pandas读大文件，内存直接飙满触发OOM；想兼顾速度和便捷性，翻遍全网也找不到合心意的工具。
好在Rust-Python混合库的崛起，彻底打破了这个僵局，其中fastexcel和fastxlsx两大“黑马”，凭一己之力把Excel处理速度拉到新高度，成为开发者的首选。但问题来了，同样是Rust内核，同样主打“高速”，这两个库到底该怎么选？
选对了，百万行数据秒级处理，摸鱼时间多一半；选错了，不仅白费功夫，还可能拖慢整个项目进度。今天就一次性把话说透，用最通俗的语言、最实用的实测，拆解这两大库的核心差异，帮你避开选型陷阱。
关键技术补充：两大库核心基础信息（开源+免费+星级）
不管选哪个库，先明确一个核心优势：两者均为开源免费项目，完全适配商业和个人开发场景，无需担心版权和费用问题，这也是它们能快速崛起的关键原因。
fastexcel：由EasyExcel（阿里旗下Java Excel工具库）作者全新打造，采用MIT开源协议，坚持免费开源，适配任何商业化场景。目前该项目在GitHub上拥有较高关注度，其核心优势是依托Rust的calamine和Apache Arrow，实现极致的读取性能，且已达到生产可用标准，API基本稳定，仅免费线程构建仍处于实验阶段。
fastxlsx：同样基于Rust开发，依托Rust的calamine（读取）和rust-xlsxwriter（写入），通过pyo3实现与Python的无缝集成，同样免费开源。该库主打轻量高速，支持多线程读写，目前版本已更新至0.2.0，性能稳定，唯一不足是生态相对较新，部分高级功能仍在迭代中。
二、核心拆解：两大Rust-Python库，到底差在哪？
fastexcel和fastxlsx，看似名字相近、内核相同，实则定位完全不同——一个专注“读”的极致，一个追求“读写”的均衡，核心差异直接决定了它们的适用场景，下面结合具体操作步骤和代码，帮大家把细节摸透。
fastexcel：只读王者，主打零拷贝+无缝对接Polars
fastexcel的核心定位是“Excel读取专家”，不支持写入功能，所有优化都围绕“快速读取、低内存占用”展开，最突出的优势是支持Arrow零拷贝数据交换，能无缝对接Polars，无需依赖pyarrow，极大提升数据处理效率。
安装步骤（3种常用方式，按需选择）
# 轻量安装（无pyarrow依赖）pip install fastexcel# 仅支持Polars（无需pyarrow）pip install fastexcel[polars]# 支持Pandas（包含pyarrow）pip install fastexcel[pandas]# 支持所有集成（Pandas+Polars）pip install fastexcel[pandas,polars]1. 基础读取（加载Excel文件及工作表）
import fastexcel# 加载Excel文件reader = fastexcel.read_excel("data.xlsx")# 查看所有可用表格tables = reader.table_names()print(f"可用表格：{tables}")# 加载第一个工作表（索引从0开始）sheet = reader.load_sheet(0)# 加载指定名称的表格table = reader.load_table("我的表格")2. 无缝对接Polars（零拷贝，重点推荐）
import fastexcelimport polars as pl# 加载Excel文件和工作表reader = fastexcel.read_excel("data.xlsx")sheet = reader.load_sheet(0)# 方式1：直接转换为Polars DataFrame（零拷贝，无需pyarrow）df = pl.DataFrame(sheet)print(df.head())# 方式2：使用to_polars()方法（同样零拷贝）df = sheet.to_polars()print(df.describe())3. 对接Pandas（需安装对应依赖）
import fastexcel# 加载Excel文件和工作表reader = fastexcel.read_excel("data.xlsx")sheet = reader.load_sheet(0)# 转换为Pandas DataFrame（需提前安装fastexcel[pandas]）df = sheet.to_pandas()print(df.info())fastxlsx的核心定位是“读写兼顾”，既支持Excel读取，也支持写入，最大优势是支持多线程读写，处理大规模数据集时，速度比openpyxl快5-10倍，且支持多种数据类型，适配大多数日常开发场景。
安装步骤（简单直接）
# PyPI直接安装（推荐）pip install fastxlsx# 源码构建（需安装Rust工具链）git clone https://github.com/huangluoxss/fastxlsx.gitcd fastxlsxpip install .1. 写入操作（支持多种写入方式）
import datetimeimport numpy as npfrom fastxlsx import dtype, WriteOnlyWorkbook, WriteOnlyWorksheet, write_many# 1. 基础写入（单个工作簿）# 初始化工作簿wb = WriteOnlyWorkbook()# 创建工作表ws = wb.create_sheet("工作表1")# 写入单个单元格（支持坐标和A1格式）ws.write_cell((0, 0), "Hello World!") # 坐标（行，列）ws.write_cell("B1", datetime.datetime.now(), dtype=dtype.datetime) # A1格式# 写入一行数据ws.write_row((4, 2), ("变量A", "变量B", "变量C"), dtype=dtype.str)# 写入一列数据ws.write_column((4, 0), (2.5, "xyz", datetime.date.today()), dtype=dtype.any)# 写入矩阵数据（需传入numpy数组）ws.write_matrix((5, 2), np.random.random((3, 3)), dtype=dtype.float)# 保存文件wb.save("示例文件.xlsx")2. 多线程批量写入（大规模数据首选）
import numpy as npfrom fastxlsx import dtype, WriteOnlyWorksheet, write_many# 准备多个工作簿数据workbooks_to_write = {}for i_workbook in range(10): ws_list = [] for i_sheet in range(6): ws = WriteOnlyWorksheet(f"工作表{i_sheet}") ws.write_cell("A1", 10 * i_workbook + i_sheet, dtype=dtype.int) ws.write_matrix((1, 1), np.random.random((3, 3)), dtype=dtype.float) ws_list.append(ws) workbooks_to_write[f"批量文件_{i_workbook:02d}.xlsx"] = ws_list# 多线程批量写入write_many(workbooks_to_write)3. 读取操作（基础读取，适配日常需求）
from fastxlsx import read_excel# 读取Excel文件workbook = read_excel("示例文件.xlsx")# 查看所有工作表名称sheet_names = workbook.sheet_namesprint(f"工作表名称：{sheet_names}")# 读取指定工作表数据sheet = workbook["工作表1"]# 获取所有数据（返回列表，每行数据为一个元组）all_data = sheet.valuesprint(list(all_data)[:5]) # 打印前5行数据fastexcel：只读不写，Arrow零拷贝，无缝对接Polars，内存占用极低，适合大规模Excel读取、数据分析场景；
fastxlsx：读写全能，支持多线程，速度快，适配多种数据类型，适合需要同时进行Excel读写、批量处理的场景。
三、辩证分析：没有最好的库，只有最对的场景
不可否认，fastexcel和fastxlsx都是Python Excel处理领域的“佼佼者”，它们的出现，解决了传统库速度慢、内存占用高的痛点，让开发者摆脱了Excel处理的困扰。但这并不意味着它们完美无缺，任何工具都有其适配边界，辩证看待两者的优缺点，才能做出最正确的选择。
先看fastexcel，它的优势极其突出——零拷贝技术带来的高速读取和低内存占用，在处理百万行以上大文件时，优势碾压其他库，尤其是对接Polars时，无需额外依赖，流程极其顺畅，对于数据分析从业者来说，简直是“福音”。但它的短板也同样明显：不支持写入功能，一旦需要对Excel文件进行修改、新增数据，就必须搭配其他写入库，增加了开发成本和复杂度。更值得注意的是，它的Rust crate仍处于实验阶段，可能会出现突破性变更，对项目稳定性有极高要求的场景，需要谨慎使用。
这就引发一个思考：如果你的核心需求只是读取Excel、做数据分析，放弃写入功能，选择fastexcel换取极致效率，到底值不值？答案因人而异——对于数据分析、数据挖掘从业者来说，读取是核心操作，写入需求极少，这种取舍无疑是值得的；但对于需要兼顾读写的后端开发者来说，这种“单腿走路”的工具，反而会成为负担。
再看fastxlsx，它的核心优势是“全能”，读写兼顾+多线程，一站式解决大多数Excel处理需求，无需搭配其他库，开发效率极高，而且速度比传统库快5-10倍，完全能满足日常开发和批量处理的需求。但它也有自身的局限性：不支持xls、xlsb格式，仅能处理xlsx格式文件；不支持单元格公式、合并单元格和格式设置，也无法修改已有文件，对于有复杂格式需求的场景，完全无法适配；同时，Windows用户使用批量操作时，由于spawn方法的限制，可能会出现性能下降的问题。
同样值得思考：“全能”就一定比“专精”更好吗？其实未必。如果你的需求是复杂格式的Excel处理，fastxlsx的“全能”反而显得鸡肋，甚至不如openpyxl实用；但如果你的需求是简单的读写、批量处理，它的“全能”就能省去很多麻烦，避免多库搭配的繁琐。
说到底，工具本身没有优劣之分，关键在于是否适配你的需求。盲目追求“极致速度”，选择fastexcel，却发现需要写入功能，反而会白费功夫；一味追求“全能”，选择fastxlsx，却要处理复杂格式的文件，也会陷入困境。理性分析自身需求，结合两者的优缺点，才能实现效率最大化。
四、现实意义：选对一个库，节省的不只是时间
对于Python开发者来说，选择fastexcel还是fastxlsx，看似是一个简单的工具选型问题，实则关系到开发效率、项目稳定性和运维成本，其现实意义远超工具本身。
在数据分析领域，处理几十万、几百万行Excel数据是常态，用传统库可能需要几小时，甚至导致电脑崩溃，而用fastexcel，仅需几秒、几十秒就能完成读取，不仅节省了大量时间，还能避免数据丢失、程序崩溃带来的麻烦。尤其是对于需要频繁处理大文件的从业者来说，选对这个库，相当于每天多出来1-2小时的摸鱼时间，既能高效完成工作，又能减轻工作压力，这正是开发者想要的“爽点”。
在后端开发、批量处理场景中，很多项目需要同时进行Excel的读取和写入，比如批量生成报表、数据批量导入导出等，用fastxlsx的多线程功能，能大幅提升处理速度，减少服务器占用，降低运维成本。而且两者均为开源免费，无需支付任何费用，就能使用高性能的工具，避免了商业软件的版权纠纷和费用压力，解决了开发者“担心费用、担心版权”的痛点。
更重要的是，这两大库都是Rust-Python混合开发的典范，它们的崛起，也预示着Rust在Python生态中的应用越来越广泛，学习和掌握这两个库的使用，不仅能解决当下的Excel处理问题，还能了解Rust与Python的集成方式，拓宽自身的技术视野，为后续的技术提升打下基础。
反观那些盲目选型、跟风使用的开发者，要么因为工具不适配需求，反复修改代码、更换工具，浪费大量时间；要么因为忽略工具的局限性，导致项目出现bug、稳定性下降，甚至影响项目交付。可见，正确的工具选型，不仅能提升效率，还能避免很多不必要的麻烦，这正是选型的核心价值所在。
五、互动话题：你踩过Excel库的哪些坑？评论区交流选型经验
相信很多开发者都有过这样的经历：为了处理一个Excel文件，试了好几个库，不是速度太慢，就是功能不符，甚至导致电脑崩溃，白白浪费大量时间；也有很多人跟风使用热门库，却发现根本不适合自己的需求，最后只能不了了之。
结合今天聊的fastexcel和fastxlsx，大家不妨在评论区交流交流：你平时处理Excel，常用哪个库？踩过哪些坑？
如果你经常处理大文件、做数据分析，你会选择专精读取的fastexcel，还是搭配其他写入库使用？如果你的需求是读写兼顾，fastxlsx的局限性的能否接受？
另外，如果你有更好的Excel处理工具推荐，或者有相关的选型技巧、使用经验，也欢迎在评论区分享，帮助更多开发者避开陷阱、提升效率！
最后，觉得这篇文章有用的，别忘了点赞、转发，分享给身边有需要的开发者，一起高效摸鱼、高效开发～
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