ASP.NET 实现百万条 Excel 导入导出

随着互联网的发展，数据的处理变得越来越重要。在许多场景下，我们需要将数据从 Excel 表格导入到应用程序中进行处理，或者将应用程序中的数据导出到 Excel 表格中进行展示或备份。然而，当数据量达到百万条时，传统的导入导出方法可能会遇到性能瓶颈。本文将介绍如何使用 ASP.NET 实现高性能的百万条 Excel 导入导出。

Excel 导入

在处理百万条 Excel 导入时，我们首先需要考虑的是性能问题。传统的方法是一次性将整个 Excel 文件读取到内存中，然后进行处理。然而，当数据量过大时，这种方法会导致内存溢出或处理速度过慢。为了解决这个问题，我们可以使用 Open XML SDK，它是 Microsoft 提供的一个开源库，可以直接操作 Excel 文件，而无需依赖 Office 安装。

首先，我们需要安装 Open XML SDK。可以通过 NuGet 命令行工具或 Visual Studio 中的包管理器控制台来安装：

PM> Install-Package DocumentFormat.OpenXml
在导入 Excel 数据时，我们可以使用以下代码示例：
using DocumentFormat.OpenXml.Packaging;
using DocumentFormat.OpenXml.Spreadsheet;
public void ImportExcelData(string filePath)
    using (SpreadsheetDocument document = SpreadsheetDocument.Open(filePath, false))
        WorkbookPart workbookPart = document.WorkbookPart;
        WorksheetPart worksheetPart = workbookPart.WorksheetParts.FirstOrDefault();
        if (worksheetPart != null)
            Worksheet worksheet = worksheetPart.Worksheet;
            SheetData sheetData = worksheet.GetFirstChild<SheetData>();
            foreach (Row row in sheetData.Elements<Row>())
                foreach (Cell cell in row.Elements<Cell>())
                    // 处理每个单元格的数据
                    string cellValue = GetCellValue(cell);
                    // ...
public string GetCellValue(Cell cell)
    if (cell.DataType != null && cell.DataType == CellValues.SharedString)
        int index = int.Parse(cell.CellValue.Text);
        SharedStringTablePart stringTablePart = cell.WorksheetPart.SharedStringTablePart;
        return stringTablePart.SharedStringTable.ElementAt(index).InnerText;
    return cell.CellValue?.Text ?? string.Empty;
上述代码使用了 Open XML SDK 中的类和方法来读取 Excel 文件中的数据。通过遍历每一行和每一个单元格，我们可以获取到每个单元格的数据，并进行相应的处理。
Excel 导出
在处理百万条 Excel 导出时，我们同样需要考虑性能问题。与导入相同，一次性将所有数据加载到内存中进行处理是不可行的。为了解决这个问题，我们可以使用 EPPlus，一个开源的 .NET 类库，用于创建和操作 Excel 文件。
首先，我们需要安装 EPPlus。可以通过 NuGet 命令行工具或 Visual Studio 中的包管理器控制台来安装：
PM> Install-Package EPPlus
在导出 Excel 数据时，我们可以使用以下代码示例：
using OfficeOpenXml;
public void ExportExcelData(string filePath, List<DataModel> data)
    using (ExcelPackage package = new ExcelPackage())
        ExcelWorksheet worksheet = package.Workbook.Worksheets.Add("Sheet1");
        // 设置表头
        worksheet.Cells[1, 1].Value = "Column1";
        worksheet.Cells[1, 2].Value = "Column2";
        // ...
        // 填充数据
        int rowIndex = 2;
        foreach (DataModel item in data)
            worksheet.Cells[rowIndex, 1].Value = item.Column1;
            worksheet.Cells[rowIndex, 2].Value = item.Column2;
            // ...
            rowIndex++;
        package.SaveAs(new FileInfo(filePath));
上述代码使用了 EPPlus 中的类和方法来创建和填充 Excel 文件。通过设置表头和逐行填充数据，我们可以生成包含大量数据的 Excel 文件，并保存到指定的路径。
通过使用 Open XML SDK 和 EPPlus，我们可以实现高性能的百万条 Excel 导入导出。在处理数据量较大的情况下，传统的方法可能会遇到性能瓶颈
                            
python比较两组数据的差异性
                            
 基本的索引和切片NumPy数组的索引是一个内容丰富的主题，因为选取数据子集或单个元素的方式有很多。一维数组很简单。从表面上看，它们跟Python列表的功能差不多： In [60]: arr = np.arange(10)
In [61]: arr
Out[61]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
In [62]: arr[5]
Out[62]: 5
                            
python对一组数据分块求平均
                            
 索引行索引列索引索引的分类重复索引的处理s = pd.Series(np.random.rand(5), index=list('abcde'))
sa    0.566924
b    0.603482
c    0.341639
d    0.164181
e    0.137200
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