在Python中，读取Excel和CSV文件的性能可能会因不同的库和文件大小而有很大的差异。根据文本[0]，一个针对多种Python库的读取效率对比表明，在处理较大的数据集时，不同库的表现会有显著差别。
以下是几种常用的Python库及其用于读取Excel和CSV文件的模块：
1.openpyxl
这是一个用于读取和写入Excel
2010
.xlsx文件的库。它提供了非常直观的API，并且由于是专为这些文件格式设计的，通常在处理大型Excel文件时表现良好。
2.xlrd
这个库用于读取Excel文件（旧的`.xls`格式）。虽然它在处理`.xlsx`文件方面可能不像openpyxl那样高效，但在处理`.xls`文件时仍然很有用。
3.csv
这是Python的标准库，用于读写CSV文件。由于其简单性和效率，它通常用于处理较小的CSV文件。
根据文本[0]中的描述，当作者在处理大量数据时，发现表格的读取效率成为了瓶颈。为了提高效率，他们进行了各种库的性能对比，包括openpyxl、xlrd和csv。
在文本[2]中也提到了在日常工作中使用Python处理Excel和CSV文件的情况，这进一步说明了这两种格式在数据处理中的普遍性。
综合以上信息，我们可以得出结论：在Python中，读取Excel和CSV文件的性能取决于所使用的库以及文件的大小和复杂性。对于较大的数据集，使用如openpyxl这样的库可能会有更好的性能。而对于较小的文件或者更通用的文本处理任务，标准的csv库可能是更合适的选择。
