openpyxlの読み取り専用モードとReadOnlyCellを解説！巨大Excelファイルを高速に扱う方法

「数百万行ある巨大なExcelファイルをPythonで開こうとしたら、メモリを使い果たしてプログラムが固まってしまった…」

openpyxlを使ってデータ処理をしていると、このような壁にぶつかることがあります。大量のデータを扱う際、パフォーマンスとメモリ効率は非常に重要な課題です。

実はopenpyxlには、こうした巨大なファイルを効率的に扱うための**「読み取り専用モード」と、そこで使われる特殊なセルオブジェクトReadOnlyCell**が存在します。

この記事では、openpyxlの読み取り専用モードの仕組みとReadOnlyCellの使い方を、初心者にも分かりやすく、具体的なコードを交えて徹底解説します。

この記事を読み終える頃には、あなたはメモリ消費を抑え、巨大なExcelファイルでも高速にデータを読み込むテクニックを習得しているでしょう。

はじめに：巨大なExcelファイル、メモリ不足で開けずに困っていませんか？
openpyxlの読み取り専用（read-only）モードとは？
ReadOnlyCellオブジェクトとは？
1. 通常のCellオブジェクトとの違い
実践！読み取り専用モードでセルデータを取得するコード例
ReadOnlyCellを使う上での注意点
通常モードと読み取り専用モードの使い分け
1. 読み取り専用モードが適しているケース
2. 通常モードが必要なケース
まとめ

はじめに：巨大なExcelファイル、メモリ不足で開けずに困っていませんか？

通常のモードでExcelファイルを読み込むと、openpyxlはセルの値だけでなく、フォントの色、背景色、罫線といった全てのスタイル情報もメモリにロードします。小さなファイルなら問題ありませんが、大規模なデータファイルの場合、これがメモリを圧迫する主な原因となります。

この問題を解決するのが、**read_only=TrueオプションとReadOnlyCell**です。これらを使うことで、純粋なデータのみを効率的に読み込み、パフォーマンスを劇的に改善できます。

openpyxlの読み取り専用（read-only）モードとは？

読み取り専用モードは、その名の通りExcelファイルを書き換えずに読み込むことだけを目的とした動作モードです。

最大のメリットは、高速かつ省メモリであることです。このモードでは、セルスタイルなどの付加情報を読み込まないため、メモリ使用量を大幅に削減し、ファイルのロード時間を短縮できます。

読み取り専用モードを有効にするのは非常に簡単です。openpyxl.load_workbook()の引数にread_only=Trueを追加するだけです。

import openpyxl

# 読み取り専用モードでワークブックを開く
wb = openpyxl.load_workbook('large_dataset.xlsx', read_only=True)

print("読み取り専用モードでファイルを開きました。")

たったこれだけで、openpyxlは内部的に最適化された方法でファイルを読み込み始めます。

ReadOnlyCellオブジェクトとは？

読み取り専用モードでワークシートからセルを取得すると、返ってくるのは通常のCellオブジェクトではなく、ReadOnlyCellオブジェクトです。

ReadOnlyCellは、読み取りに特化した軽量なセルオブジェクトです。

通常のCellオブジェクトとの違い

最も大きな違いは、スタイル情報を持っていない点です。ReadOnlyCellオブジェクトから.fontや.fillといった属性にアクセスしようとすると、エラーが発生します。これにより、メモリフットプリントを小さく保っています。

ReadOnlyCellが持つ主要な属性は以下の通りです。

value: セルの値
row: 行番号
column: 列番号
coordinate: セル座標（例: ‘A1’）
data_type: データ型（’s’は文字列, ‘n’は数値など）

これらの基本的な属性だけで、データ分析や処理には十分な場合がほとんどです。

実践！読み取り専用モードでセルデータを取得するコード例

読み取り専用モードでは、ワークシート上の全てのセルを一度にメモリにロードしません。そのため、ws['A1']のような直接的なセル指定はできず、行やセルを順番に処理していく**イテレーション（反復処理）**が基本となります。

ws.iter_rows()を使うことで、各行を効率的に処理できます。

import openpyxl

# 読み取り専用モードでワークブックを開く
wb = openpyxl.load_workbook('large_dataset.xlsx', read_only=True)
ws = wb.active

# ワークシートの各行をループ処理
# values_only=FalseにするとReadOnlyCellオブジェクトが返る
for row in ws.iter_rows(min_row=1, max_row=10): # 例として最初の10行を処理
    for cell in row:
        # cellはReadOnlyCellオブジェクト
        print(f'座標: {cell.coordinate}, 値: {cell.value}')

wb.close() # 読み取り専用モードでは最後にファイルを閉じることが推奨される

このコードは、巨大なファイルであっても、一度に一行ずつしかメモリに読み込まないため、非常に効率的です。

ReadOnlyCellを使う上での注意点

ReadOnlyCellはパフォーマンス面で優れていますが、いくつかの制限があります。

書き込み・スタイル変更は不可: cell.value = 'new value'やcell.font = ...のような操作は一切できません。
数式の取得ができない: cell.valueで数式の結果（計算後の値）は取得できますが、'SUM(A1:B1)'のような数式自体を文字列として取得することはできません。

読み取り専用モードは、あくまで既存のデータを効率的に抽出・分析するための機能だと理解しておくことが重要です。