在允许偏差的大数组（或 csv 文件）中找到数字模式

Question

我的主要目标是确定在大型数组或 CSV 文件（初始数据存储在大约 1.5GB+ 的 csv 文件中）中查找具有允许偏差 (+-5%) 的连续数字模式的最有效方法).

问题是我是一名开始学习 Python 的前 PHP 程序员，所以我不太熟悉大多数可以帮助我们实现结果的模块和功能，但是我编写了一个小脚本来搜索模式通过数据数组，但问题是它非常慢，因为当我用真正的 CSV 文件喂它时，找到匹配项的过程花了我一段时间。而且我有很多这些文件，而且模式不时发生变化，所以我需要一些更快的方法......

当然，我并没有要求为我编写代码，我只是要求我指出一些我可以深入研究的模块和功能，它们可以帮助我处理大量数据。也许我应该尝试 SQLite 或者 Pandas 就足够了？也许他们有适合我的现有方法和功能？

这是我的代码和评论：

def check_pattern(numlist, pattern, deviation = 0.05):
    
    # Loop through the numbers list to split it into the list's elements matching the length of the pattern
    for i in range(len(numlist) - len(pattern) + 1):
        partial_numbers = numlist[i:i+len(pattern)]

        # Loop through obtained list to check if all of its elements are matching query numbers within deviation 
        # Loop process is written using the comprehended list syntaxis and is generating booleans True or False while iterating through zip() function
        if all(n*(1-deviation) <= p <= n*(1+deviation) for n, p in zip(partial_numbers, pattern)):
            return numlist[i]
    
    return False

#number list: the array of data where I need to search for a pattern
numlist = [80, 90, 100, 110, 120, 130, 140, 150, 160, 170, 180, 190, 200]

#pattern: a pattern of numbers which I need to find in numlist
pattern = [115, 125, 135, 145]

match=check_pattern(numlist, pattern)
if match:
    print("There is a match in 'numlist' starting from element #", match)
else:
    print("No match")

提前谢谢你！