本文将告诉您Python运行20,000张数据需要多长时间，以及Python如何输出一年的知识点。我希望这对您有帮助。不要忘记收集此网站。
本文目录清单：
1. Python处理大数据程序运行较慢，问题较慢2. Python抓住100,000个数据3. Python通常会遍历所有文件。处理200,000个数据需要多长时间？excel，这慢了？6。Python将200W数据保存到数据库需要多长时间。最近，运行了处理1500万个数据的程序。最初，每秒可以处理约150个数据。它开始运行，我认为可以直到第二天中午才能获得结果，
但是，当我第二天看到它时，IntersectionLintersectionnot完成了什么，当前的数据处理速度变为大约5秒钟，然后需要等待300小时。
然后我检查了这个问题。事实证明，许多人在处理大数据时也遇到了这个问题。大多数文章分析了GC（垃圾回收）引起的性能下降的原因。
Python垃圾回收机制的工作原理是维持每个对象的参考计数。必须修改每个内存对象的创建和破坏。因此，当创建大量对象时，执行大量的对象，额外的性能开销非常糟糕，有两种可能回收时间安排的可能性。一个是用户主动调用gc.collect（），另一个是对象的数量超过阈值。
因此，GC正在降低该程序的性能，因此我们可以考虑禁止在处理时垃圾回收利用。
改进后，速度将大大提高。但是，将存在另一个问题，内存溢出。由于在操作过程中生成了大量对象，因此使用后没有参考。由于垃圾回收机制已关闭，因此内存中没有清洁。记忆使用越来越大。解决方案是定期打开gc.enable（）或关闭或主动致电GC.Collect（），因此没关系。
在上述改进之后，该程序确实很多，但是我的程序越来越慢。我怀疑自己的生活，然后测试每个步骤上花费的时间。然后每个迭代结果将新数据添加到数据框架中。随着内部的数据越来越多，额外的速度变得越来越慢，严重阻力的速度是，这里有两个解决方案：
将结果保存在1段中，将结果保存一次时间，最后再次合并结果。
2更改数据存储方法。我使用Python词典直接保存结果。随着数据的增加，它也会放慢速度，但差异不是很大。它可以在可接受的范围内使用；也可以使用；也可以使用；也可以使用；也可以使用；或可以使用方法1，也可以将其保存在各节中。
特定时间需要通过网络效率，crawler效率等来确定。您可以使用时间模块测试小规模的时间并估算它。处理大量数据还需要考虑反crawler限制是否具有影响时间。
在互联网管理，财务，物流和其他领域的领域中，它通常与援助决策的运作（例如数据处理和统计分析）密不可分。
传统的业务分析（业务分析），定性比例非常大，具有相对简单的数据处理作为辅助，人们使用的分析工具主要是Excel；环1,048,576，超过最大单元格的数据将丢失。
如今，在大数据的背景下，面对数十万G的数千个数据，仅使用Excel将不可避免地看起来不令人满意，而且越来越多的人会将注意点转移到Python上。
容易踩到坑！Excel输给了Python
（1）数据级别太大，声明为时已晚，无法保存，而Excel崩溃没有响应
例如，仪表通常需要删除重复值。当工作表中的格式太复杂并且数据量太大时，Excel在计算时很容易报告错误崩溃。
就数据处理而言，Python明显高于Excel。对于Python，您只需要调用drop_duplicates方法即可轻松处理大量数据，而不必担心软件崩溃。
Python的处理方法如下：
调用方法：
dataframe.drop_duplicates（sub set = none，keyp ='first'，inpllace = false）
—————————————————————————————
参数描述：
子集：列标签或标签序列，可选
用于指定特定列，默认所有列
保持：{'first'，'last'，false}，默认'first'
删除重复项目并保留出现的第一个项目
内置：布尔值，默认为false
直接选择原始数据或保留副本
————————————————————重复重复
（2）繁琐的操作，易于在手动治疗中犯错误
我们经常遇到一个从一个Excel表并粘贴到另一个Excel表的数据；或从多个表中，包含重复列的旧表是一个新表。
这些任务并不困难，但是需要大量的手动审查时间，而且很容易犯错。
使用Python，您可以放心，您可以将其处理到机器上进行操作，并通过直线订单人为地解决数百个工作。
Python处理方法如下：
设置周期，匹配关键字，然后根据列名自动将数据自动分割，以存储到局部区域
熊猫自动拆分操作
（3）重复工作，低效率
制作图表时，由于每个语句需要执行相应的图表，因此n报告的表现是手动重复运行的，并且效率较低。
但是，使用Python，您可以调用一个良好的综合工具包，自动收集和清洁数据，保存和刷新报告以及数据显示。
Python处理方法如下：
多个图表分批处理并容易输出视觉内容，这比Excel更有效。
小贝Xue python，压力很大吗？
听起来像Python很高吗？
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以OpenPyXl读取并将Excel文件作为示例以Python为例
大约三十秒。
Python是一种更加解释，高级和一般的编程语言，它使用了更多的解释，高级和普遍的特征。它具有快速，高效率和高精度的特征。
您直接在服务器上查询，只需将数据读取一次到内存即可。
您的当前代码必须首先从数据库中读取，然后您必须编写DF。DF可以被视为存储数据库。有必要进行一些相关的处理，例如索引。
然后从DF阅读并写Excel。此步骤是编写磁盘，这是最多的时间。
将200W数据保存到数据库中需要474秒，因为正常的38,000个数据仅需9秒，这需要200万个时间才能启动。
【Python存储数据库速度】
1.您需要将30,000个数据从文本读取到MySQL数据库。该文件用于@1 SQL语句，但发现在阅读过程中速度太慢。38,000个数据需要220秒。
2.测试后，影响力的主要原因是commit（），因为它可以每隔几秒钟提交一次，但是由于提交的字符的长度受到限制，因此应设置合理的时间。
3.更改后，编写38,000个数据只需要9秒
让我们谈谈Python运行20,000个数据所需的时间。感谢您阅读本网站的内容。有关Python年度如何的更多信息，Python在该网站上找到20,000个数据的时间多长时间？