当您遇到使用Python读取Excel文件速度慢的问题时，可以尝试以下几种方法来优化性能：
使用C语言实现的库
使用`pandas`和`xlrd`这类用C语言实现的库，它们通常比用Python实现的库（如`openpyxl`）更快。
并行读取
利用多线程或多进程并行读取Excel文件，可以显著提高读取速度。
使用`concurrent.futures`模块创建线程池或进程池来并行处理数据。
减少不必要的读取和转换
使用`usecols`参数仅读取需要的列。
使用`nrows`参数限制读取的行数。
使用`dtypes`参数指定数据类型，减少数据转换时间。
内存映射文件
使用`pandas`的`memory_map`参数，以内存映射文件的方式读取数据。
使用更快的库
如果`openpyxl`读取速度慢，可以尝试使用`xlrd`，它在某些情况下可能提供更快的读取速度。
避免GIL的限制
利用Python的多进程模块（如`multiprocessing`）来绕过全局解释器锁（GIL）的限制，实现真正的并行处理。
使用最新库
考虑使用最新版本的Excel读取库，如`xlwings`，它可能提供更好的性能和更多的功能。
优化数据结构
在Python中处理数据时，避免在循环中直接引用Excel的单元格，这会导致性能下降。
硬件升级
如果软件优化已经达到极限，考虑升级您的硬件，比如增加CPU核心数，以加快处理速度。
请根据您的具体情况选择合适的方法进行优化。