导读：今天首席CTO笔记来给各位分享关于python跑几百万条数据要多久的相关内容，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
利用python如何处理百万条数据（适用java新
1、前言
因为负责基础服务,经常需要处理一些数据,但是大多时候采用awk以及java程序即可,但是这次突然有百万级数据需要处理,通过awk无法进行匹配,然后我又采用java来处理,文件一分为8同时开启8个线程并发处理,但是依然处理很慢,处理时长起码在1天+所以无法忍受这样的处理速度就采用python来处理,结果速度有了质的提升,大约处理时间为1个小时多一点,这个时间可以接受,后续可能继续采用大数据思想来处理,相关的会在后续继续更新。
2、安装python
第一步首先下载python软件,在官网可以根据自己情况合理下载,其余就是下一步搞定,然后在开始里面找到python的exe,点击开然后输入1+1就可以看出是否安装成功了.如下图
3、IEDA编辑器如何使用python
首先我们在idea中打开设置然后点击plugins,在里面有个输入框中输入python,根据提示找到如下的这个(idea版本不同可能影响python版本)图
然后开始创建idea工程
file-New-Project-python然后出现如下图情况(其他的下一步然后就会创建工程了)图
4、开发前知识准备
文件的读取,python读取文件非常的简单,我现在直接贴代码提供给大家
其中def是函数的定义,如果我们写定义一个函数直接前面加上def,返回值可以获取后直接用return即可
python我们直接采用with open('文件路径',模式) as f的方式来打开文件
模式：
跨文件引用:
同一个层级python是采用import直接导入文件名的方式,看下一个代码
其他说明：
其中split和java程序的split一样,strip是去掉空格换行符等,循环(for in)模式,判断某个元素是否在数组中存在则直接使用 元素 in
数组
要用python从几百万行数据的文件一行行读数据并计算，如何处理最快,哪位大牛可以指点一下
如果你的数据互相有关系的话，你就只能用readline一行完了之后再处理一行；
如果你的数据是每行不相干的，那你应该可以把文件分成几段，每段分配一个thread处理；
如果你的数据时每行不相干，而且你对数据的操作不很复杂的话，应该可以考虑用gpu来代替cpu并行处理。
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
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
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于python跑几百万条数据要多久的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。