Python 如何提高此代码的性能

我试图减少这段代码的时间使用。 我的代码是计算2500只股票的指数移动平均数（作为ema（数据，周期）函数）

input::   stock_data[name] = [x,x,x....] 
output::  ema[stockname][period] = [x,x,x....] 

我的代码：

stock_names = ['ABC',...] #2500 name
ema_periods = [5, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 75, 90, 100, 200] #19 periods

# get data
stock_data = dict()
for name in stock_names:
    stock_data[name] = get_stock_data(name) #each name keep 2000 values

start = time.time()
ema_dict = dict((key, dict((period, ema(stock_data[key], period)) for period in ema_periods)) for key in stock_data.keys())
print('elasped : ', time.time()-start)

我已经运行了10次

平均弹性时间=17.60秒

我只想得到一些建议来提高我的绩效

ema_dict = dict((key, dict((period, ema(stock_data[key], period)) for period in ema_periods)) for key in stock_data.keys())

因为数据是模拟数据，所以它有更好的方法

---

谢谢。

如评论所述，我们无法访问所有的例程，但在这里仍然可以加快速度

• 使用dict comprehension而不是generator comprehension发出元组以馈送到dict。创建

  元组

  需要花费时间。这里有两个嵌套的潜在dict comp
• 每次不按键访问

  stock\u数据

  字典。可以按键和值进行迭代

我的建议：

ema_dict = {key : {period: ema(value, period) for period in ema_periods} for key,value in stock_data.items()}

遵循同样的原理，第一个init循环可以这样写：

stock_data = {name:get_stock_data(name) for name in stock_names}

---

我认为性能瓶颈可能不在于此代码，而在于

get\u stock\u data（..）

或

ema（..）

。什么是

get\u stock\u data

和

ema

？