Python中如何设计数据结构，求建议
1.成交量和价格序列（以下简称“量价序列”）：每一个时间间隔，记录间隔中间的成交量，记录间隔中间的价格（如果是时间间隔是最小周期 3 秒，则直接记录原始价格），如果是 3 秒的倍数，则几个价格相加求平均值。实时读取这两个数据，记录在一个数据结构中，这个数据结构是按照时间序列，价格和对应成交量的序列。
2.价格比较序列：设定一个序列数据结构，在量价序列中，当前价格比较序列前一个价格，如果价格更高，则二者成交量相加，价格设定成区间形式（最低，最高），时间记录成区间形式（前后），以此循环，例如下一个价格还比之前的高，那么就再把成交量累加，其价格替换价格区间中的高点，时间区间中的后面那个时间点设定成最新时间。如果最新价格不是更高了，而是更低了，则开一个新的序列节点，记录这个起始区间（低价高价一样，时间前后一样），如果后面的价格比这个价格低，则设定区间低价为当前价，区间后面的时间点记录成当前时间点。以此类推，只要发生后面的价格比起前面价格有逆转，就按此规则新开一个节点记录。这个数据结构要带 key 值，并且这个 key 值要有顺序，通过 key 值的大小，就能判断哪个 key 值的节点在前，哪个在后，未来调用的时候，可以直接通过 key 值进行调用其中的一个节点。
设计一个数据类型。。
Python中如何设计数据结构，求建议
在Python里设计数据结构，主要看你的具体需求。如果内置的list、dict、set、tuple够用，就别自己折腾。比如存键值对用dict，需要有序且可重复就用list，需要唯一性就用set。
如果内置的不够，比如你要个队列，直接用collections.deque，它两端的增删都是O(1)。要维护顺序可以用collections.OrderedDict。需要默认值就用collections.defaultdict。
更复杂的场景，比如要高效地根据优先级取数据，直接用heapq模块搞个堆。如果这些标准库里的工具还满足不了你，比如你需要树、图或者更特定的结构，那才需要考虑用类（class）自己封装。
核心就是：优先用内置和标准库，实在不行再自己写。
一句话总结：从内置类型和collections模块找现成方案，是最高效的设计起点。
