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如何提升scrapy爬取数据的效率:只需要将如下五个步骤配置在配置文件中即可 增加并发:默认scrapy开启的并发线程为32个,可以适当进行增加.在settings配置文件中修改CONCURRENT_REQUESTS = 100值为100,并发设置成了为100. 降低日志级别:在运行scrapy时,会有大量日志信息的输出,为了减少CPU的使用率.可以设置log输出信息为INFO或者ERROR即可.在配置文件中编写:LOG_LEVEL = 'INFO' 禁止cookie:如果不是真的需要cooki

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低.有许多种方法可以提升你的代码运算效率,但或许你更想了解运算效率能得到多大的提升.本文将介绍几种适用于大数据领域的方法,包括简单的逻辑调整设计.并行处理和Rcpp的运用,利用这些方法你可以轻松地处理1亿行以上的数据集.让我们尝试提升往数据框中添加一个新变量过程(该过程中包含循环和判断语句)的运算效率.下面的代码输出原始数据框: # Create the data frame col1 <- runif (12^5, 0, 2) col2 <- rnorm (12^5, 0, 2) col3

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