导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关python处理250万数据得多久的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
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跑10000个数据集要多久
看具体采集任务的内容，如果是图片，访问地址规范，熟悉规则，也就是一两分钟的事情，如果是复杂网页，并且反爬规则负杂可能需要半个小时，如果类似从天眼查爬取整个公司信息10000个，可能需要一两天，因为一个公司就需要n多信息
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。
10000条数据python需要跑多久
一万条什么样的数据需要怎样的处理？数据的大小和处理过程复杂度都会影响处理时间
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。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于python处理250万数据得多久的相关内容解答汇总了，希望对您有所帮助！如果解决了您的问题欢迎分享给更多关注此问题的朋友喔～