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for文は、様々なプログラミング言語で使われている制御構造です。for文に定義している条件から外れるまで、for文内の命令文を繰り返し実行します。

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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

pandas

Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

selenium

Selenium(セレニウム)は、ブラウザをプログラムで作動させるフレームワークです。この原理を使うことにより、ブラウザのユーザーテストなどを自動化にすることができます。

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3回答

2848閲覧

python スクレイピングの処理時間が長いのでアドバイスが欲しいです。

monkey0-0

総合スコア7

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0グッド

1クリップ

投稿2019/12/14 01:08

株式情報(1400銘柄)をcsvデータに保存しています。
処理自体はしっかり動くのですが、処理時間がすごく長いです。
プログラミングの勉強を始めたばかりで、無駄なことを書いている可能性があると思います。

python

1from selenium import webdriver 2from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait 3from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC 4from selenium.webdriver.common.by import By 5from selenium.webdriver.chrome.options import Options 6from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains 7import chromedriver_binary 8import time 9import traceback 10import pandas as pd 11 12stratTime = time.time() #プログラムの開始時刻 13 14options = Options() 15options.binary_location = '/Applications/Chromium.app/Contents/MacOS/Chromium' 16options.add_argument('--headless') 17driver = webdriver.Chrome(options=options) 18 19 20for i in range(1,70): 21 driver.get("https://minkabu.jp/financial_item_ranking/market_capitalization?order=asc&page=" + str(i))#&page=2 22 class_name = driver.find_element_by_tag_name("tbody").find_elements_by_tag_name("tr")[1:] 23 24 for souse in class_name: 25 driver = webdriver.Chrome(options=options) 26 number = souse.find_elements_by_class_name("md_sub")[0].text 27 print("取得する銘柄は"+number+"です") 28 driver.get("https://kabuoji3.com/stock/"+number+"/") 29 time.sleep(5) 30 all_price = driver.find_elements_by_tag_name("tbody") 31 print(driver.current_url) 32 a_df = pd.DataFrame(columns=['日付','始値','終値','出来高']) 33 34 for data in all_price: 35 date = data.find_element_by_tag_name("tr").find_elements_by_tag_name("td")[0].text 36 time.sleep(1) 37 opening_price = data.find_element_by_tag_name("tr").find_elements_by_tag_name("td")[1].text 38 time.sleep(1) 39 closing_price = data.find_element_by_tag_name("tr").find_elements_by_tag_name("td")[4].text 40 time.sleep(1) 41 Volume = data.find_element_by_tag_name("tr").find_elements_by_tag_name("td")[5].text 42 time.sleep(1) 43 tmp_se = pd.Series( [ date, opening_price, closing_price, Volume ], index=a_df.columns ) 44 a_df = a_df.append( tmp_se, ignore_index=True ) 45 mycsv = a_df.sort_values('日付') 46 a_df.to_csv(number + "_stockPriceData.csv",index=False) 47endTime = time.time() #プログラムの終了時刻 48runTime = endTime - stratTime #処理時間 49print(runTime)

可能な限り処理時間を短くするための具体的なアドバイスが欲しいです。
ちなみに今の処理時間は二日以上かかります。途中で下記のようなエラーが出るため処理が完了したことはありません。(200銘柄がマックス取得です。)

error

1selenium.common.exceptions.WebDriverException: Message: unknown error

そのほかに考えられる問題があればそちらも兼ねてお答えいただければと思います。
何卒よろしくお願い申し上げます。

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guest

回答3

0

cProfileモジュールを使うと、各命令での実行時間がわかりますので、どこで時間がかかっているのか調べましょう。
Python プロファイラ

投稿2019/12/14 18:16

otn

総合スコア84507

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otn

2019/12/14 18:18

> 処理が完了したことはありません。 あ、当然ですが、実行が終わらないと結果が出ないので、銘柄数を絞るなりなんなり。
guest

0

ベストアンサー

一番問題なのはプログラムの最終行にdriver.quit()が打たれておらず
実行の度にメモリにガベージがたまっていくことです。
実行の度にどんどん遅くなっていきます。

投稿2019/12/14 04:47

shirai

総合スコア1290

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0

単に不要な time.sleep を減らせばいいのでは。

python

1for data in all_price:

このループの中で time.sleep(1) を何度も実行していますが、スリープする必要性を感じません。

ただし、それによってアクセス過多等でアクセス元に迷惑をかけたとしても私は責任を取りません。
スリープを削除する場合は、スリープが必要かどうかをよく考えて、質問者ご自身の責任の元で行ってください。

ちなみに、現在のコードが適切な手法かどうかもチェックしてませんのであしからず。

投稿2019/12/14 02:01

2KOH

総合スコア999

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