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Pythonのwebスクレイピングを高速化したい。

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Pythonでwebのスクレイピングをしていたのですが、遅すぎて、どこのコードが遅くしている原因であるのかわかる方がいましたらご教授いただきたいですm()m
私のコードの順序として

page移動をfor loopで回す
ページごとにsoupを作り、for loopで回して
項目一回ごとにpandasに追加する形をとっています。

from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import datetime
import urllib.request, urllib.error
basic_url = "-----"
url = "---"
count = 0#page1
follower = 100000
df = pd.DataFrame(columns=[、、、、、、、])

while follower>10000:
  if count > 0:
    new_url = basic_url + url + "/" + str(count)
  else:
    new_url = basic_url + url

  html = urllib.request.urlopen(url=new_url)
  soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
  for i in range(50):
    try:
      profile = soup('div', id="sideBreak4")[i].get_text().replace('\r','').replace('\n','').replace('\t','')
      ranking  =int(soup('td',class_="col1")[i].get_text())
      name = soup('td',class_="col3")[i].select('a')[0].get_text()#name
      idd = soup('td',class_="col3")[i].select('a')[1].get_text()
      follower = int(soup('span',class_="red")[i].get_text().replace(',',''))
      follow = int(soup('td',class_="col4")[i].get_text())
      post_count = int(soup('td',class_="col7")[i].get_text())
      count += 50
      one_article = pd.Series([ranking, name, idd, profile, follow, follower, post_count],
                              [、、、、、、])
      df = df.append(one_article, ignore_index=True)
    except:
      break
df.to_csv(url + '.csv')
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回答 2

checkベストアンサー

+1

こういうのは自分でデバッグするべきです

下記を参考にしてひとつづつの処理時間を自分でみてみてください

from datetime import datetime
t1=datetime.now()
処理1
t2=datetime.now()
print(t2-t1)

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Pythonでwebのスクレイピングをしていたのですが、遅すぎて、どこのコードが遅くしている原因であるのかわかる方がいましたらご教授いただきたいですm()m

基本的に、スクレイピングを高速で行うのは相手のサーバに迷惑です。相手先の許可無しでやる場合には、最大でも1ページ1秒ぐらいのペースにしておきましょう。

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