我有一个程序，它从Excel电子表格(一个小的表格：大约10张表格，每张表格约100个单元格)中读取一些数据，进行一些计算，然后将输出写入电子表格中的单元格。在

程序运行得很快，直到我修改后把它的输出写入与读取输入相同的Excel文件。以前我生成一个新的电子表格，然后手动将输出复制到原始文件中。在

修改之后，脚本的运行时间从几秒钟跳到大约7分钟。我运行cProfile进行调查，得到以下输出，按累计运行时间排序：ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)

1 0.001 0.001 440.918 440.918 xlsx_transport_calc.py:1()

1 0.000 0.000 437.926 437.926 excel.py:76(load_workbook)

1 0.000 0.000 437.924 437.924 excel.py:161(_load_workbook)

9 0.000 0.000 437.911 48.657 worksheet.py:302(read_worksheet)

9 0.000 0.000 437.907 48.656 worksheet.py:296(fast_parse)

9 0.065 0.007 437.906 48.656 worksheet.py:61(parse)

9225 45.736 0.005 437.718 0.047 worksheet.py:150(parse_column_dimensions)

9292454 80.960 0.000 391.640 0.000 functools.py:105(wrapper)

9292437 62.181 0.000 116.213 0.000 cell.py:94(get_column_letter)

18585439 20.881 0.000 98.832 0.000 threading.py:214(__exit__)

18585443 58.912 0.000 86.641 0.000 threading.py:146(acquire)

18585443 56.600 0.000 77.951 0.000 threading.py:186(release)

9293461/9293452 22.317 0.000 22.319 0.000 {method 'join' of 'str' objects}

37170887 15.795 0.000 15.795 0.000 threading.py:63(_note)

21406059 13.460 0.000 13.460 0.000 {divmod}

37170888 12.853 0.000 12.853 0.000 {thread.get_ident}

18585447 12.589 0.000 12.589 0.000 {method 'acquire' of 'thread.lock' objects}

21408493 9.948 0.000 9.948 0.000 {chr}

21441151 8.323 0.000 8.323 0.000 {method 'append' of 'list' objects}

18585446 7.843 0.000 7.843 0.000 {method 'release' of 'thread.lock' objects}

...

...

...

脚本中的相关代码：

^{pr2}$

因此根据cProfile输出，罪魁祸首出现在对load_workbook的调用中。除此之外，我有点困惑。为什么对parse_column_dimensions的调用有9000个，对各种线程函数的调用有1800万个？和900万次呼叫get_column_letter？在

这是我第一次分析任何python脚本，所以我不确定这个输出是否正常。。。它似乎有一些奇怪的部分。在

有人能解释一下这里可能发生的事情吗？在