本篇文章给大家谈谈python运行两万条数据要多久，以及python如何输出一年有多少秒对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
1、python 处理大数据程序运行的越来越慢的问题2、python抓10万条数据多久3、python一般遍历所有文件需要多久4、python处理20万数据多少时间5、python执行sql，并保存到excel，很慢？6、Python存200w数据到数据库需要多久python 处理大数据程序运行的越来越慢的问题
最近编写并运行了一个处理1500万个数据的程序，本来最初每秒可以处理150个左右的数据，预计大概15个小时的时间就可以处理完，晚上的时候就开始运行，本以为等到第二天中午就可以得到结果呢，，，
可是，等我第二天的时候一看，什么？？？还没处理完，当前的数据处理速度变成了一秒5个左右，然后还需要等待300个小时。
然后就查了一下这个问题，原来同样也有很多人在处理大数据的时候遇到了这个问题，大多数的文章分析的原因都是说由于GC（垃圾回收）造成的性能下降。
Python的垃圾回收机制的工作原理为每个对象维护一个引用计数，每次内存对象的创建与销毁都必须修改引用计数，从而在大量的对象创建时，需要大量的执行修改引用计数操作，对于程序执行过程中，额外的性能开销是令人可怕的。回收的触发时机有两种可能，一是用户主动调用gc.collect(),二是对象数量超过阈值。
所以正是GC拖慢了程序的性能，所以我们可以考虑在处理的时候禁止垃圾回收。
通过这样的改进之后速度确度会有很大的提升。但是又有也会另外的一个问题，内存溢出，由于运行的过程中生成大量的对象，一次使用后就没有了引用，由于关闭了垃圾回收机制，一直存在内存中得不到清理，然后程序的内存使用量越来越大。解决的方法就是定期打开gc.enable()再关闭或者主动调用gc.collect(),这样就可以了。
通过上述的改进后程序确实了很多，可是我的程序还是运行的越来越慢，我都怀疑人生了，然后分别测试了各个步骤所花费的时间才知道了原因，我使用了pandas创建一个DataFrame,然后每次迭代得到的结果都添加新的数据到DataFrame中，随着里边的数据越来越多，添加的速度也就越来越慢了，严重的拖累的运行速度。这里的解决方法有两个：
1 分段保存结果，间隔一段时间就保存一次结果，最后再将多次的结果合并。
2 换一个数据存储方法，我是直接使用了python的字典进行保存结果，它随着数据的增多添加的速度也会变慢，但是差别不是很大，在可接受的范围内，可以使用；或者再加上方法1，分段进行保存再合并也是可以的。
python抓10万条数据多久
具体时间需要看网络效率，爬虫效率等决定，你可以用time模块测试小小规模的时间然后估算一下。抓取大量数据还需要考虑是否有反爬虫限制对时间的影响。
python一般遍历所有文件需要多久
在互联网管理、金融、物流等领域，往往离不开数据处理、统计分析等辅助决策的操作。
传统的商业分析(Business Analysis)，定性占比很大，以相对简单的数据处理为辅助，人们使用的分析工具主要是Excel；然而，自Excel2007版起，最大支持的工作表大小为16,384 列 × 1,048,576 行，超出最大行列数单元格中的数据将会丢失。
在大数据背景的今天，面对千万条以上动辄成百上千G的数据，单用excel难免显得力不从心，越来越多的人将关注点转向python。
易踩坑！Excel输给Python
(1)数据量级太大，报表来不及保存，Excel崩溃无响应
比如，工作中经常需要对一个表进行删除重复值处理，当工作表中格式过于复杂、数据量过于庞大时，Excel在计算时容易报错崩溃。
而python在数据处理的量级和性能上明显高于excel，对python来说，只需调用drop_duplicates方法就可以轻松处理大批量数据，无需担心软件崩溃异常退出。
Python的处理方法如下：
调用方法：
DataFrame.drop_duplicates(subset=None,keep='first', inplace=False)
————————————————
参数说明：
subset: column label or sequence of labels, optional
用来指定特定的列，默认所有列
keep :{‘first’, ‘last’, False}, default ‘first’
删除重复项并保留第一次出现的项
inplace: boolean, default False
选择直接在原来数据上修改或是保留一个副本
—————————————————删除重复行
(2)操作繁琐，人工处理容易粗心犯错
我们经常会遇到从一个Excel表格拷贝一些数据，粘贴到另一个Excel表格中去的情况；或者从多个表格中，合并含有重复列的旧表格为新表。
这些工作并不困难，却需要耗费大量人工审核的时间，且容易出错。
利用python，可以放心交给机器做运算，一行命令解决人工需点击上百次的工作。
Python处理方法如下：
设置循环遍历，匹配关键字，按照列名自动分割数据存储至本地
pandas自动分列操作
(3)重复性工作，效率低下
在做图表时，由于每个报表都需要做对应的图表，人工重复性操作N个报表，效率低下。
但是运用Python，可以调用已经集成好的工具包，自动化收集和清理数据，保存和刷新报表，对数据进行可视化展示。
Python处理方法如下：
对多个图表进行批量处理，并且轻松输出可视化内容，相比excel要高效得多。
小白学Python，压力大吗？
听起来Python是不是很高大上的样子？但事实上，即便是小白也能驾驭这样的“高大上”技能！
简单易学，速度快，正是学习Python的优点之一。Python说明文档极其简单，它更专注于解决问题而不是研究计算机语言本身，所以小白也能轻松上手！
以Python使用openpyxl读写excel文件为例
python处理20万数据多少时间
大概三十多秒。
Python是一种使用较多的解释型、高级和通用的编程语言，具有速度快，效率高，准确度高的特点。
python执行sql，并保存到excel，很慢？
你在服务器上直接查询，只是读取一次数据到内存中。
你现在的代码，首先要从数据库读出，然后要写入df，df可以看做一个内存数据库，写入需要做一些相关的处理，例如索引之类的。
然后又要从df读出，再写入excel,这个步骤是写入磁盘，也是花费时间最多的。
Python存200w数据到数据库需要多久
Python存200w数据到数据库需要474秒，因为正常的三万八千条数据仅需要9秒，以此类推出200万需要的时间。
【python存数据库速度】
1、需要从文本中读取三万条数据写入mysql数据库，文件中为用@分割的sql语句，但是在读取的过程中发现速度过慢，三万八千条数据需要220秒，
2、经测试发现，影响速度的主要原因是commit(),因为没过几秒提交一次即可，但是因为提交的字符长度有限制，所以要设置一个合理的时间读取。
3、更改后，写入三万八千条数据仅需要9秒
python运行两万条数据要多久的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于python如何输出一年有多少秒、python运行两万条数据要多久的信息别忘了在本站进行查找喔。