提升数据一年内的生成效率

可以尝试使用多线程技术提高数据生成效率。例如，在Python中使用内置的multiprocessing库，可以同时在多个进程中生成数据，从而加快生成的速度。示例代码如下：

import multiprocessing

def generate_data(start_date, end_date):
    # 生成数据的代码
    
if __name__ == '__main__':
    start_date = '2020-01-01'
    end_date = '2020-12-31'
    num_processes = 4 # 创建4个进程
    pool = multiprocessing.Pool(num_processes)
    
    # 划分生成数据的时间段
    delta = (datetime.strptime(end_date, '%Y-%m-%d')-datetime.strptime(start_date, '%Y-%m-%d')).days + 1
    days_per_subrange = delta // num_processes

    # 在多个进程中生成数据
    results = []
    for i in range(num_processes):
        start = start_date if i == 0 else (datetime.strptime(start_date, '%Y-%m-%d') + timedelta(days=days_per_subrange*i)).strftime('%Y-%m-%d')
        end = end_date if i == num_processes-1 else (datetime.strptime(start_date, '%Y-%m-%d') + timedelta(days=days_per_subrange*(i+1)-1)).strftime('%Y-%m-%d')
        result = pool.apply_async(generate_data, args=(start, end))
        results.append(result)

    # 等待所有进程结束
    pool.close()
    pool.join()

    for result in results:
        result.get() # 确保所有进程都已结束