说明：1）需要安装扩展库openpyxl；2）随着数据库的增大，导入速度可能会有所下降；3）本文只考虑Python代码优化，没有涉及数据库的优化；4）本文要点在于使用executemany实现批量数据导入，通过减少事务提交次数提高导入速度。
from random import choice, randrange
from string import digits, ascii_letters
from os import listdir
import sqlite3
from time import time
from openpyxl import Workbook, load_workbook
def generateRandomData():
#total表示记录总条数
global total
characters = digits ascii_letters
for i in range(50):
xlsName = 'xlsxs\\' str(i) '.xlsx'
#随机数，每个xlsx文件的行数不一样
totalLines = randrange(10**5)
wb = Workbook()
ws = wb.worksheets[0]
#表头
ws.append(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
#随机数据，每行5个字段，每个字段30个字符
for j in range(totalLines):
line = [''.join((choice(characters) for ii in range(30))) for jj in range(5)]
ws.append(line)
total = 1
#保存xlsx文件
wb.save(xlsName)
#针对每个xlsx文件的生成器
def eachXlsx(xlsxFn):
wb = load_workbook(xlsxFn)
ws = wb.worksheets[0]
for index, row in enumerate(ws.rows):
#忽略表头
if index == 0:
continue
yield tuple(map(lambda x:x.value, row))
#导入
def xlsx2sqlite():
#获取所有xlsx文件
xlsxs = ('xlsxs\\' fn for fn in listdir('xlsxs'))
#连接数据库，创建游标
conn = sqlite3.connect('data.db')
cur = conn.cursor()
for xlsx in xlsxs:
#批量导入，减少提交事务的次数，可以提高速度
sql = 'insert into fromxlsx values(?,?,?,?,?)'
cur.EⅩEcutemany(sql, eachXlsx(xlsx))
conn.commit()
total = 0
generateRandomData()
start = time()
xlsx2sqlite()
delta = time()-start
print('导入用时：', delta)
print('导入速度（条/秒）：', total/delta)
运行结果：
导入用时： 326.4754948616028
导入速度（条/秒）： 7105.5317673486825
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