300MB 的 Excel 打不开？用 Python 把它拆

同事甩来个 300MB 的 Excel，双击后电脑风扇狂转，十分钟后我只能无奈重启。

做数据的谁没遇到过这种坑？几十万行的大表，业务方一句“按部门拆成 20 个文件”就能让人崩溃。用 pandas 读直接爆内存，手工筛选复制更是想让人当场辞职。其实解决这事不用上百行代码，核心就俩字：流式。

说白了就是读一行、写一行、丢一行，绝不让整个文件进内存。用 openpyxl 的只读和只写模式，内存占用能从 GB 级直接掉到百 MB 级。实测处理 80 万行的表，内存只要 260MB，一分多钟搞定。

不过这招也有几个坑得防着点。公式列读出来是空的，得先用表格软件打开存一次；要是按高基数列拆分，可能会瞬间生成几万个文件，直接把系统拖垮。另外，这套方案只搬数据不保格式，真要保留样式还是得靠 VBA。