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Título: Automação de processos: comparando desempenho de bibliotecas python de manipulação de planilhas
Autor(es): OLIVEIRA, Matheus Carvalho
Orientador(es): CARVALHO, Luciano Gonçalves de
Tipo documental: Artigo Científico
Palavras-chave: Gestão por processos
Data do documento: 2025
Editor: 184
Referência Bibliográfica: OLIVEIRA, Matheus Carvalho. Automação de processos: comparando desempenho de bibliotecas python de manipulação de planilhas, 2025. Trabalho de conclusão de curso (Curso Superior de Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas) - Faculdade de Tecnologia de Mogi das Cruzes, Mogi das Cruzes, 2025
Resumo: A automação de processos tem se tornado cada vez mais essencial em diversas áreas, sendo a manipulação de planilhas eletrônicas uma tarefa recorrente. Neste contexto, Python disponibiliza diversas bibliotecas para essa finalidade, destacando-se Pandas, Openpyxl e Xlwings. Este artigo tem como objetivo comparar o desempenho dessas bibliotecas em operações de leitura, escrita e modificação de células específicas em planilhas. Para isso, foram realizados experimentos no ambiente Google Colab utilizando três conjuntos de dados distintos. As métricas analisadas incluem tempo de execução e consumo de memória. Os resultados indicam que a Pandas apresentou a melhor eficiência geral, sendo mais rápido e consumindo menos memória, especialmente em grandes volumes de dados. Já a Openpyxl se mostrou uma alternativa viável para manipulação básica de planilhas, enquanto a Xlwings teve desempenho intermediário, mas com a vantagem de integração direta com o Microsoft Excel. Os resultados oferecem diretrizes para a escolha da ferramenta mais adequada conforme a necessidade do usuário.
Process automation has become increasingly essential in several areas, with spreadsheet manipulation being a recurring task. In this context, Python provides several libraries for this purpose, including Pandas, Openpyxl, and Xlwings. This article aims to compare the performance of these libraries in reading, writing, and modifying specific cells in spreadsheets. To this end, experiments were conducted in the Google Colab environment using three different data sets. The metrics analyzed include execution time and memory consumption. The results indicate that Pandas presented the best overall efficiency, being faster and consuming less memory, especially in large volumes of data. Openpyxl proved to be a viable alternative for basic spreadsheet manipulation, while Xlwings had intermediate performance, but with the advantage of direct integration with Microsoft Excel. The results provide guidelines for choosing the most appropriate tool according to the user's needs.
Descrição: Artigo publicado Revista Eletrônica Anima Terra, Faculdade de Tecnologia de Mogi das Cruzes – FATEC-MC. Mogi das Cruzes-SP., n. 21, ano X, p.70-82, 2° semestre, 2025. ISSN 2526-1940.
URI: https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/46480
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