有一个包含六百多个经纬度坐标的数组，通过一个for循环利用高德地图API可以计算获得到该数组内两两坐标之间的直线距离，但是高德地图api一秒钟的并发访问是三次，导致for循环中每隔三个就有几个空白值，我应该怎么解决这个问题使所有的距离都可以算出

面对这种情况，你可以采用一种批量处理的方式解决高德地图API的并发限制。这里有几个建议：

1. **队列或任务调度**：创建一个队列或者任务列表，将需要计算距离的坐标对加入其中。每次从队列中取出不超过API允许的最大并发数（这里是每秒三次）的任务进行处理，完成后立即将下一批待计算的坐标对添加回去。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

queue = Queue()
with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:
    for i in range(len(array)):
        for j in range(i+1, len(array)):
            queue.put((array[i], array[j]))
            
    while not queue.empty():
        futures = [executor.submit(distance_calculator, *queue.get()) for _ in range(3)]
        for future in futures:
            distance = future.result()
            # 存储或处理结果

2. **分批请求**：将数组划分为若干个小数组，每个小数组内的坐标数量小于最大并发数。依次对每个小数组内的坐标对进行计算，这样就可以避免长时间等待。

batch_size = 3
offsets = [(i, min(i + batch_size, len(array))) for i in range(0, len(array), batch_size)]
for start, end in offsets:
    sub_array = array[start:end]
    for i in range(start, end):
        for j in range(i + 1, end):
            calculate_distance(sub_array[i], sub_array[j])

3. **延迟策略**：如果某个位置的计算还未完成，就跳过当前的API请求，直到上一个计算完成再继续。

last_completed_index = 0
for i in range(len(array)):
    if last_completed_index < i - 3:  # 检查是否超过了API间隔
        time.sleep(1)
    for j in range(i + 1, len(array)):
        # 计算并存储距离
        calculate_distance(array[i], array[j])
    last_completed_index = i + 1

请根据你的实际环境选择合适的解决方案，并注意处理可能出现的异常情况。如果你需要具体的代码示例，请告诉我。