要优化抽取数据速度，可以考虑以下几个方面：
使用更高效的数据结构：使用更适合存储和快速访问的数据结构，如使用哈希表而不是列表。
使用索引：对于需要频繁访问的数据，可以创建索引来加快数据的检索速度。
避免不必要的数据转换：尽量减少数据的转换和处理操作，比如在数据抽取过程中尽量避免使用正则表达式和字符串操作。
批量处理数据：将数据分批次处理，减少单次处理的数据量，可以提高整体的处理速度。
并行处理：使用多线程或多进程的方式同时处理多个数据抽取任务，充分利用计算资源。
增量更新：对于需要定期抽取的数据，可以采用增量更新的方式，只抽取发生变化的数据，避免重复抽取。
优化网络传输：如果数据抽取涉及到网络传输，可以考虑使用更高速的网络连接或者使用数据压缩技术来减少传输时间。
使用缓存：对于需要频繁访问的数据，可以将其缓存到内存中，避免每次都重新从源抽取数据。
压缩数据存储：如果对数据的访问频率不高，可以将数据进行压缩存储，减少存储空间，同时可以提高数据的读取速度。
使用专业的数据抽取工具：使用专门的数据抽取工具，如Apache Nutch、Apache Kafka等，这些工具已经针对数据抽取进行了优化，可以提高抽取速度。