列表上的python循环优化

Question

我有以下循环：

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是一个长度为18,000的列表，而data2是一个长度为800,000的列表，循环遍历数据中的每个纬度，经度，计算出该点与data2中所有点之间的距离（因此，数据中的一个点与800,000中的点使用先前在脚本中定义的Haversine公式，并在循环中的最小距离处附加data2中坐标的索引。

我遇到的问题是，通过使用tqdm，我可以跟踪循环的进行位置以及估计的完成时间，而我大约需要15个小时才能完成循环。我通常对编程还不熟悉，所以想知道是否有任何方法可以使代码运行更快？

任何帮助将不胜感激！