ウェブクローズの最適化

Question

次のクロールは、非常に短いものの、非常に遅いです。私は、「全編の長編映画のポップ」という意味です。

def bestActressDOB(): 
    # create empty bday list 
    bdays = []  
    # for every base url 
    for actress in getBestActresses("https://en.wikipedia.org/wiki/Academy_Award_for_Best_Actress"): 
     # use actress list to create unique actress url 
     URL = "http://en.wikipedia.org"+actress 
     # connect to html 
     html = urlopen(URL) 
     # create soup object 
     bsObj = BeautifulSoup(html, "lxml") 
     # get text from <span class='bday"> 
     try: 
      bday = bsObj.find("span", {"class":"bday"}).get_text() 
     except AttributeError: 
      print(URL) 
     bdays.append(bday) 
     print(bday) 
    return bdays 

それはそれはつかむところ、リストに、それぞれの女優のwikiを訪問するURLを作成するために、これらの名前を使用することに変換し、その後、1 Wikipediaのページの表からアカデミー賞にノミネートされ、すべての女優の名前をつかみます彼女の生年月日。データは、各女優がアカデミー賞最優秀女優賞にノミネートされた年齢を計算するために使用されます。 Big Oを超えて、これをリアルタイムでスピードアップする方法があります。私はこの種のことに関してはほとんど経験がないので、これがどれほど正常であるかはわかりません。思考？

編集：要求されたサブ・ルーチン

def getBestActresses(URL): 
    bestActressNomineeLinks = [] 
    html = urlopen(URL) 
    try: 
     soup = BeautifulSoup(html, "lxml") 
     table = soup.find("table", {"class":"wikitable sortable"}) 
    except AttributeError: 
     print("Error creating/navigating soup object") 
    table_row = table.find_all("tr") 
    for row in table_row: 
     first_data_cell = row.find_all("td")[0:1] 
     for datum in first_data_cell: 
      actress_name = datum.find("a") 
      links = actress_name.attrs['href'] 
      bestActressNomineeLinks.append(links) 
    #print(bestActressNomineeLinks) 
    return bestActressNomineeLinks 

Answer 1

私は速くコンピュータにしようとしたりしても、Googleのクラウドプラットフォーム、マイクロソフトのAzure、またはAmazon Webサービスなどのサービス上で実行されているreccomendだろう。より速く進むコードはありません。