У меня есть следующий цикл:
from tqdm import tqdm
for x in tqdm(data):
min_distance = [maxsize, 0]
for i, y in enumerate(data2):
distance = haversine(float(y[0]),float(y[1]),float(x[10]),float(x[11]))
if distance < min_distance[0]:
min_distance = [distance, i]
x.append(min_distance[1])
data - это список длиной 18 000, а data2 - список длиной 800 000, цикл проходит каждую широту, долготу в данных, вычисляет расстояние между этой точкой и всеми точками в data2 (поэтому одна точка в данных против 800 000 точек в data2 за итерацию цикла), используя формулу haversine, определенную ранее в скрипте, и добавляет индекс координат в data2, где происходит минимальное расстояние.
Проблема, с которой я столкнулся, заключается в том, что с помощью tqdm я могу отследить, где находится цикл, и приблизительное время его завершения, и у меня есть около 15 часов для завершения цикла. Я довольно новичок в программировании в целом и хотел бы знать, будут ли какие-нибудь методы, чтобы заставить код работать быстрее?
Любая помощь будет принята с благодарностью!