我正在做一个项目,需要迭代和比较大量数据集中的大量值。下面的示例代码-显示了我对2个数据集的想法-有点慢。我想知道是否有一个更好的模式来做这种比较,我应该使用。下面的代码显示了2组数据,但是假设有10组,我需要迭代并比较数据集1的ask和数据集2的bid,然后比较数据集2的ask和数据集1的bid。现在用10个数据集而不是2个数据集来复杂化。这就是为什么我想要一些关于这方面的最佳模式的建议。你知道吗
j1 = json.loads(r1) # json response contains MANY values for ASKS and BIDS
j2 = json.loads(r2) # json response, contains MANY values for ASKS and BIDS
for ask, aval in j1['eth_btc']['asks']:
for bid, bval in j2['eth_btc']['bids']:
if ask < bid:
if aval <= bval:
# do some stuff!
# now do the reverse - ASK from J2 and BID from J1
for ask, aval in j2['eth_btc']['asks']:
for bid, bval in j1['eth_btc']['bids']:
if ask < bid:
if aval <= bval:
# do some different stuff!
谢谢你的帮助。你知道吗
我继续对此进行研究,并发现了一个方法(我没有费心更新变量名以使其简短):
这为我提供了巨大的性能改进。如果有人有另一种模式,将是更有效的想法,请让我知道。你知道吗
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