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。

封面图源：https://pixabay.com

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)

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

• 使用python-bitshares 生成bitCNY抵押排行榜
• 使用python-bitshares 生成bitCNY喂价列表
• Python PrettyTable 模块学习 (格式化打印内容)