當您發現多執行緒 excel 檔案（例如通過 Python 的 pandas 庫、excel 巨集或其他自動化指令碼）很慢時，可能是由於多種原因造成的。 以下是一些提高處理速度和效能的方法：
減少迴圈和迭代：盡量避免在資料處理中使用過多的迴圈和迭代，尤其是巢狀迴圈，這會大大增加處理時間。
向量化操作：使用向量化操作而不是迴圈，這在 pandas 和 numpy 等庫中特別有效。
使用高效的資料結構：例如，在 pandas 中，使用dataframe跟series與本機 Python 列表或字典相比，可以更有效地處理資料。
適當的執行緒數：執行緒不多越好。 多執行緒會增加 CPU 的負擔，尤其是當執行緒數超過 CPU 核心數時。 使用適當數量的執行緒（通常設定為 CPU 核心數）可能更有效。
配料：如果可能的話，將大型任務分解為多個較小的任務，然後並行處理這些小任務，這樣可以更有效地利用多執行緒。
減少讀取和寫入次數：頻繁的讀寫操作會減慢處理速度。 嘗試在處理開始時讀取一次資料，在處理結束時寫入一次。
使用快速 IO 格式：例如，當使用 pandas 處理資料時，使用parquet或hdf5格式取代了傳統的 CSV 或 Excel 格式，因為它們的讀取和寫入速度更快。
利用資料處理庫：確保您使用的是最新版本的資料處理庫，例如 pandas、openpyxl（處理 excel 檔案的 python 庫），因為它們會不斷優化和提高效能。
並行庫：考慮使用諸如dask或ray此類庫專為並行和分布式計算而設計，可以幫助您更有效地利用多執行緒。
改進了硬體配置：如果您的軟體已優化到極限，但仍未按預期執行，您可能需要考慮公升級硬體，例如新增更多 CPU 核心或使用更快的儲存裝置（例如 SSD）。
剖析你的**：使用分析工具（例如 pythoncprofilemodule）來查詢 ** 中的瓶頸。一旦確定了瓶頸，就可以對這些領域進行優化。
使用上述方法，您可以找到提高多執行緒 Excel 檔案效能的方法。 嘗試這些方法時，建議一次只更改乙個變數，以便可以準確衡量每個改進的效果。