如果双重for循环太慢，可以尝试以下优化方法：
使用NumPy库：NumPy是一个强大的Python科学计算库，它可以对数组进行高效的运算。如果你的循环涉及到大型数组的操作，可以考虑使用NumPy来替代双重for循环。
使用并行计算：Python的multiprocessing库可以实现多进程并行计算，加速for循环的运行速度。你可以将每个for循环迭代的操作分配到多个进程中，并行执行。
使用生成器：生成器是一种特殊的迭代器，它可以延迟产生数据，减少内存消耗。如果你的循环生成了大量的数据，可以考虑使用生成器来优化循环。
使用适当的数据结构：有时候，使用适当的数据结构可以大大提升循环的效率。例如，使用字典而不是列表，可以通过键值对的方式快速查找数据。
优化算法：如果循环涉及到复杂的算法，可以尝试对算法进行优化，减少计算量。这可能需要对问题进行重新建模，避免重复计算或者采用更高效的算法。
使用Cython或Numba：Cython和Numba是Python的扩展工具，可以将Python代码编译成C语言或者机器码，进一步提升运行速度。将循环中的关键部分使用Cython或Numba进行加速，可以大幅度提高性能。
请注意，以上方法的适用性和效果取决于具体情况。不同的问题可能需要采用不同的方法来进行优化。