上文介绍了python通过DuckDB和pyxlsbwriter模块生成xlsb文件，因为python是解释执行，它的速度有点慢，pypy是另一种python解释器，它使用即时编译（JIT）技术来提高执行速度。
因为DuckDB与pypy不兼容，所以让DeepSeek帮助编写了不依赖DuckDB和pandas，直接使用python csv模块将csv文件内容写入多sheet的xlsb文件的程序。
源代码csv2xlsb.py如下：

import csv
import math
from pyxlsbwriter import XlsbWriterdef csv_to_xlsb(csv_file,output_file,sheet_prefix="Sheet",max_rows_per_sheet=1048575,  # XLSB 单 Sheet 最大行数compression_level=6,has_header=True
):"""将大型 CSV 文件分 Sheet 写入 XLSB 文件参数:csv_file (str): 输入 CSV 文件路径output_file (str): 输出 XLSB 文件路径sheet_prefix (str): Sheet 名称前缀max_rows_per_sheet (int): 每个 Sheet 最大行数compression_level (int): 压缩级别(0-9)has_header (bool): CSV 是否包含标题行"""# 首先计算总行数（为了确定需要的 Sheet 数量）with open(csv_file, 'r', newline='', encoding='utf-8') as f:total_rows = sum(1 for _ in csv.reader(f)) - (1 if has_header else 0)num_sheets = math.ceil(total_rows / max_rows_per_sheet)print(f"CSV 文件共有 {total_rows} 行数据，将分成 {num_sheets} 个 Sheet 写入")with XlsbWriter(output_file, compressionLevel=compression_level) as writer:with open(csv_file, 'r', newline='', encoding='utf-8') as f:csv_reader = csv.reader(f)# 读取标题行（如果有）headers = next(csv_reader) if has_header else Nonecurrent_sheet = 0current_row = 0sheet_data = []# 添加标题行到第一个 Sheetif headers:sheet_data.append(headers)for row in csv_reader:sheet_data.append(row)current_row += 1# 当达到最大行数时写入当前 Sheet 并创建新 Sheetif current_row >= max_rows_per_sheet:# 写入当前 Sheetsheet_name = f"{sheet_prefix}_{current_sheet + 1}"writer.add_sheet(sheet_name)writer.write_sheet(sheet_data)print(f"已写入 Sheet: {sheet_name}，行数: {len(sheet_data)}")# 准备下一个 Sheetcurrent_sheet += 1current_row = 0sheet_data = []if headers:  # 新 Sheet 也包含标题行sheet_data.append(headers)# 写入最后一个 Sheet（可能未达到最大行数）if sheet_data:sheet_name = f"{sheet_prefix}_{current_sheet + 1}"writer.add_sheet(sheet_name)writer.write_sheet(sheet_data)print(f"已写入 Sheet: {sheet_name}，行数: {len(sheet_data)}")if __name__ == "__main__":# 示例用法csv_to_xlsb(csv_file="5m Sales Records.csv",output_file="sheets.xlsb",sheet_prefix="Data",max_rows_per_sheet=1048575,  # 每个 Sheet 100 万行compression_level=6,has_header=True)

下面是在pypy中安装pyxlsbwriter并执行的步骤

C:\d\pypy>pypy3 -m ensurepip
Successfully installed pip-24.0 setuptools-65.5.0C:\d\pypy>pypy3 -m pip install pyxlsbwriter
Successfully installed pyxlsbwriter-0.0.3C:\d\pypy>cd ..C:\d>timer64 pypy\pypy3 csv2xlsb.pyKernel  Time =     1.750 =    2%
User    Time =    58.546 =   97%
Process Time =    60.296 =  100%    Virtual  Memory =   3858 MB
Global  Time =    60.271 =  100%    Physical Memory =   3828 MB

我把第一步生成的sheets.xlsb文件改名为pypysheets.xlsb，以便比较。再用python执行同样的代码。

C:\d>move sheets.xlsb pypysheets.xlsb
移动了         1 个文件。C:\d>timer64 python csv2xlsb.py
CSV 文件共有 5000000 行数据，将分成 5 个 Sheet 写入
已写入 Sheet: Data_1，行数: 1048576
已写入 Sheet: Data_2，行数: 1048576
已写入 Sheet: Data_3，行数: 1048576
已写入 Sheet: Data_4，行数: 1048576
已写入 Sheet: Data_5，行数: 805701Kernel  Time =     1.640 =    1%
User    Time =    85.218 =   97%
Process Time =    86.859 =   99%    Virtual  Memory =   4728 MB
Global  Time =    87.267 =  100%    Physical Memory =   4724 MB

可见pypy3执行时间比python缩短了三分之一。再比较两个生成的文件，大小完全一致，再用FC命令比较，发现还是存在差异的。

C:\d>dir *sheets.xlsb2025/08/17  18:32       201,303,180 pypysheets.xlsb
2025/08/17  18:34       201,303,180 sheets.xlsbC:\d>fc /b sheets.xlsb pypysheets.xlsb
正在比较文件 sheets.xlsb 和 PYPYSHEETS.XLSB
024E15D8: 37 F5
024E15D9: 94 93
024E16D0: 37 F5
024E16D1: 94 93
...
0BFFA380: 57 0A
0BFFA3BD: 57 0A
0BFFA3F8: 57 0A

那pypy生成的文件到底对不对，能不能用，还是用rust_sheet插件来读取，比较如下：
先读取用python生成的sheets.xlsb

D create table xlsb as from read_sheet('sheets.xlsb',header=1,sheet_name='Data_1')
union all from read_sheet('sheets.xlsb',header=1,sheet_name='Data_2')
union all from read_sheet('sheets.xlsb',header=1,sheet_name='Data_3')
union all from read_sheet('sheets.xlsb',header=1,sheet_name='Data_4')
union all from read_sheet('sheets.xlsb',header=1,sheet_name='Data_5');
100% ▕████████████████████████████████████████████████████████████▏
Run Time (s): real 47.218 user 52.890625 sys 2.437500
D summarize xlsb;
┌────────────────┬─────────────┬─────────────┬────────────────────┬───┬───────┬───────┬─────────┬─────────────────┐
│  column_name   │ column_type │     min     │        max         │ … │  q50  │  q75  │  count  │ null_percentage │
│    varchar     │   varchar   │   varchar   │      varchar       │   │ int32 │ int32 │  int64  │  decimal(9,2)   │
├────────────────┼─────────────┼─────────────┼────────────────────┼───┼───────┼───────┼─────────┼─────────────────┤
│ Region         │ VARCHAR     │ Asia        │ Sub-Saharan Africa │ … │  NULL │  NULL │ 5000000 │            0.00 │
│ Country        │ VARCHAR     │ Afghanistan │ Zimbabwe           │ … │  NULL │  NULL │ 5000000 │            0.00 │
│ Item Type      │ VARCHAR     │ Baby Food   │ Vegetables         │ … │  NULL │  NULL │ 5000000 │            0.00 │
│ Sales Channel  │ VARCHAR     │ Offline     │ Online             │ … │  NULL │  NULL │ 5000000 │            0.00 │
│ Order Priority │ VARCHAR     │ C           │ M                  │ … │  NULL │  NULL │ 5000000 │            0.00 │
│ Order Date     │ VARCHAR     │ 1/1/2010    │ 9/9/2020           │ … │  NULL │  NULL │ 5000000 │            0.00 │
│ Order ID       │ VARCHAR     │ 100000321   │ 999999892          │ … │  NULL │  NULL │ 5000000 │            0.00 │
│ Ship Date      │ VARCHAR     │ 1/1/2010    │ 9/9/2020           │ … │  NULL │  NULL │ 5000000 │            0.00 │
│ Units Sold     │ VARCHAR     │ 1           │ 9999               │ … │  NULL │  NULL │ 5000000 │            0.00 │
│ Unit Price     │ VARCHAR     │ 109.28      │ 9.33               │ … │  NULL │  NULL │ 5000000 │            0.00 │
│ Unit Cost      │ VARCHAR     │ 117.11      │ 97.44              │ … │  NULL │  NULL │ 5000000 │            0.00 │
│ Total Revenue  │ VARCHAR     │ 1000003.46  │ 999931.76          │ … │  NULL │  NULL │ 5000000 │            0.00 │
│ Total Cost     │ VARCHAR     │ 1000.23     │ 999979.98          │ … │  NULL │  NULL │ 5000000 │            0.00 │
│ Total Profit   │ VARCHAR     │ 100.24      │ 99997.92           │ … │  NULL │  NULL │ 5000000 │            0.00 │
├────────────────┴─────────────┴─────────────┴────────────────────┴───┴───────┴───────┴─────────┴─────────────────┤
│ 14 rows                                                                                    12 columns (8 shown) │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Run Time (s): real 0.238 user 2.031250 sys 0.140625

再读取用pypy生成, 改名后的pypysheets.xlsb

D create table xlsb as from read_sheet('pypysheets.xlsb',header=1,sheet_name='Data_1')
union all from read_sheet('pypysheets.xlsb',header=1,sheet_name='Data_2')
union all from read_sheet('pypysheets.xlsb',header=1,sheet_name='Data_3')
union all from read_sheet('pypysheets.xlsb',header=1,sheet_name='Data_4')
union all from read_sheet('pypysheets.xlsb',header=1,sheet_name='Data_5');
100% ▕████████████████████████████████████████████████████████████▏
Run Time (s): real 45.734 user 43.078125 sys 2.531250
D summarize xlsb;
┌────────────────┬─────────────┬─────────────┬────────────────────┬───┬───────┬───────┬─────────┬─────────────────┐
│  column_name   │ column_type │     min     │        max         │ … │  q50  │  q75  │  count  │ null_percentage │
│    varchar     │   varchar   │   varchar   │      varchar       │   │ int32 │ int32 │  int64  │  decimal(9,2)   │
├────────────────┼─────────────┼─────────────┼────────────────────┼───┼───────┼───────┼─────────┼─────────────────┤
│ Region         │ VARCHAR     │ Asia        │ Sub-Saharan Africa │ … │  NULL │  NULL │ 5000000 │            0.00 │
│ Country        │ VARCHAR     │ Afghanistan │ Zimbabwe           │ … │  NULL │  NULL │ 5000000 │            0.00 │
│ Item Type      │ VARCHAR     │ Baby Food   │ Vegetables         │ … │  NULL │  NULL │ 5000000 │            0.00 │
│ Sales Channel  │ VARCHAR     │ Offline     │ Online             │ … │  NULL │  NULL │ 5000000 │            0.00 │
│ Order Priority │ VARCHAR     │ C           │ M                  │ … │  NULL │  NULL │ 5000000 │            0.00 │
│ Order Date     │ VARCHAR     │ 1/1/2010    │ 9/9/2020           │ … │  NULL │  NULL │ 5000000 │            0.00 │
│ Order ID       │ VARCHAR     │ 100000321   │ 999999892          │ … │  NULL │  NULL │ 5000000 │            0.00 │
│ Ship Date      │ VARCHAR     │ 1/1/2010    │ 9/9/2020           │ … │  NULL │  NULL │ 5000000 │            0.00 │
│ Units Sold     │ VARCHAR     │ 1           │ 9999               │ … │  NULL │  NULL │ 5000000 │            0.00 │
│ Unit Price     │ VARCHAR     │ 109.28      │ 9.33               │ … │  NULL │  NULL │ 5000000 │            0.00 │
│ Unit Cost      │ VARCHAR     │ 117.11      │ 97.44              │ … │  NULL │  NULL │ 5000000 │            0.00 │
│ Total Revenue  │ VARCHAR     │ 1000003.46  │ 999931.76          │ … │  NULL │  NULL │ 5000000 │            0.00 │
│ Total Cost     │ VARCHAR     │ 1000.23     │ 999979.98          │ … │  NULL │  NULL │ 5000000 │            0.00 │
│ Total Profit   │ VARCHAR     │ 100.24      │ 99997.92           │ … │  NULL │  NULL │ 5000000 │            0.00 │
├────────────────┴─────────────┴─────────────┴────────────────────┴───┴───────┴───────┴─────────┴─────────────────┤
│ 14 rows                                                                                    12 columns (8 shown) │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Run Time (s): real 0.240 user 1.843750 sys 0.343750

读取时间基本一致，内容也一致。
所以，可以放心利用pypy加速pyxlsbwriter生成xlsb文件。