在昨天的帖子中，我们介绍了使用python-bitshares生成bitCNY抵押率排行榜，最终我们也能生成看起来还算漂亮的排行榜。但是我发现一个问题，当我尝试生成很多条目比如前50名、前100名排行榜，我们的程序要很久才能返回。
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如果是其它程序，慢也就慢了，多等等的耐心还是有的，但是抵押率排行榜可是和我们的钱财息息相关的，延迟越久读到的数据越老旧，因此影响了我们的决策，导致不必要的损失就惨了。于是想调查一下是什么导致了缓慢，有没有改进的余地。
底层实现机制
首先我们来分析一下python-bitshares实现抵押率排行榜的底层机制。
我们在前文介绍过，我们使用python-bitshares中Asset类的get_call_orders方法生成抵押率排行榜。get_call_orders方法具体实现流程为：
- 使用
Asset类初始化bitCNY的Asset类实例 - 通过读取
bitasset_data获取喂价(settlement_price) - 通过
get_call_orders RPC API获取抵押数据- 使用
Price类处理爆仓价(call_price) - 使用
Amount类处理抵押(collateral)以及债务(debt) - 使用
Account类处理每个借款人信息(borrower)
- 使用
这个看起来似乎没什么问题，然而仔细阅读就会发现，这个实现过程做了很多无用功，比如Price类和Amount类，为了实现加减乘除等功能，做了很多判断和处理，如果我们在程序中多次使用，会大幅降低效率。
而最严重的莫过于Account类，程序中每处理一个用户都要调用一个Account类，执行一次访问网络的操作，这会耗费大量的网络资源。
改进思路
减少不必要的类的使用
除了使用python-bitshares的bitshares类以及底层RPC调用以外，不使用任何其它类，比如Asset、Price、Amount、Account一次性读回多个账户信息
这样无论处理多少条记录，帐户名信息都在一次RPC调用内返回
需要使用的API & 要注意的地方
API信息
lookup_asset_symbols，读取资产信息get_objects，读取Bit Asset信息get_call_orders，获取抵押排行榜信息get_accounts，读回所有账户信息
要注意的地方
bitasset id的获取
settlement_price
call order 示例
改进后代码执行时间比较
读取排行榜20条记录
改进前的代码耗时在22秒以上
改进后的代码耗时在1秒以内
读取排行榜100条记录
限于篇幅，只截取部分内容
改进前的代码耗时在105秒以上
改进后的代码耗时在3秒左右
可见，我们的代码时间效率提升了30倍以上
总结
在本文中，我们探索了用于生成抵押率排行榜的Asset类get_call_orders方法的底层实现机制，并分析了可能影响效率的几个问题。
最后，我们用python-bitshares的bitshares类以及底层RPC调用实现了一个改进版的bitCNY抵押率排行榜，通过对比执行时间，新版的排行榜效率提升了30倍以上。
参考文档
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