简介：许多朋友问有关Python需要多长时间处理1亿个数据所需的问题。本文的首席执行官注释将为您提供详细的答案，以供您参考。我希望这对每个人都会有所帮助！让我们一起看看！
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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。
在大约五个月的时间里，这是培训的时间。如果您自己学习，那是一个不确定的时间，但是您可以估计一点，这将需要两倍。
有几个方向：
1.检查数据表
Python使用形状函数来查看数据表的尺寸，即行的数量和列的数量。是测试Python中空值的函数。您可以检查整个数据表，也可以单独在某个列上执行空值检查。结果是逻辑值。它包括空值返回true。使用唯一函数查看唯一值，并使用值的值来查看数据表中的值。
数据表清洁
处理Python中空值的方法更灵活。您可以使用dropna函数删除包含数据表中的空值的数据，也可以使用fillna函数填充空值。python中的dtype是数据格式的函数。它对应于助干功能以更改数据格式。重命名是更改列名的函数。
3.数据预处理
数据预处理是为了完成清洁数据以进行以后的统计和分析。它主要包括数据表的合并，排序，数值分布，数据数据包和标记。在Python中，可以使用合并函数合并两个数据表。合并方法是内在的。此外，还有左，右和外部。使用ort_values函数和sort_index函数来完成排序，使用Where函数完成数据分组，然后使用拆分函数来实现列表。
4.数据提取
主要是三个功能：LOC，ILOC和IX。根据标签值提取LOC函数。根据位置提取ILOC。可以同时根据标签和位置提取IX。除了根据标签和位置提及数据外，还可以根据特定条件执行数据。例如，使用LOC和ISIN函数在结合使用中使用，并根据指定条件提取数据。
5.数据筛选摘要
Python使用LOC函数匹配筛选条件以完成筛选功能。通过总和和计数函数，它还可以在Excel中实现SUMIF和Countif函数的函数。python中使用的主要功能是GroupBy，Pivot_table.groupby.groupby是分类的摘要函数。使用方法非常简单。只需制定要付款的列名。您还可以同时制定多个列。Groupby按列名的顺序包装。
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。
1介绍
由于它负责基本服务，因此通常需要处理某些数据，但是大多数时候您都使用尴尬和Java程序，但是这次有一个需要处理的一百万级数据。它不能通过尴尬匹配。然后，我使用Java对其进行处理。它同时将其分为8和8个线程，但仍然非常慢。处理时间至少为1天+，因此Python无法忍受处理速度。。相关将来将继续更新。
2.安装Python
第一步是首先下载Python软件。您可以在自己的情况下合理下载它。其余的是下一步，然后在开始时找到Python的Exe。
3.如何使用Python
首先，我们打开想法中的设置，然后单击插件。在输入框中，输入python，并找到如下图（不同的想法版本可能会影响python版本）图）图。
然后开始创建想法项目
然后，文件纽奖点python如下（将创建另一个下一步）。
4.开发前准备
读取文件，python读取文件非常简单，我现在直接向您发布代码
其中，DEF是功能的定义。如果我们直接编写功能，请将DEF添加到正面，并且可以在获得返回值后直接使用返回。
python我们直接将with with with打开（“文件路径”，模式）作为f方法打开文件
模型：
交叉 - 文件参考：
同一级别Python使用导入直接导入文件名来查看下一个代码
其他说明：
其中，拆分和Java程序与Split相同。剥离是要删除空间更换符号。
大批
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
结论：以上是首席CTO的全部内容指出，Python处理1亿个数据所需的时间。我希望这对每个人都会有所帮助。如果您想了解有关此信息的更多信息，请记住要收集对该网站的关注。