說明：1）需要安裝擴展庫openpyxl；2）隨著數據庫的增大，導入速度可能會有所下降；3）本文只考慮Python代碼優化，沒有涉及數據庫的優化；4）本文要點在于使用executemany實現批量數據導入，通過減少事務提交次數提高導入速度。

from random import choice, randrangefrom string import digits, ascii_lettersfrom os import listdirimport sqlite3from time import timefrom openpyxl import Workbook, load_workbook

def generateRandomData():    #total表示記錄總條數    global total    characters = digits+ascii_letters    for i in range(50):        xlsName = 'xlsxs//'+str(i)+'.xlsx'        #隨機數，每個xlsx文件的行數不一樣        totalLines = randrange(10**5)        wb = Workbook()        ws = wb.worksheets[0]        #表頭        ws.append(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])        #隨機數據，每行5個字段，每個字段30個字符        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)

#針對每個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):        #忽略表頭        if index == 0:            continue        yield tuple(map(lambda x:x.value, row))

#導入def xlsx2sqlite():    #獲取所有xlsx文件    xlsxs = ('xlsxs//'+fn for fn in listdir('xlsxs'))    #連接數據庫，創建游標    conn = sqlite3.connect('data.db')    cur = conn.cursor()    for xlsx in xlsxs:        #批量導入，減少提交事務的次數，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

運行結果：

導入用時： 326.4754948616028導入速度（條/秒）： 7105.5317673486825