最近的纬度和经度分在蟒蛇

geopy是你的朋友。 它的职能，计算距离之间的协调对。 这里有一个办法：

from geopy import distance

s = {
    977: (23.141747, 53.796469),
    946: (23.398398, 55.422916),
    # etc etc
}

d = {
    962: (23.657571, 53.703683),
    745: (23.671971, 52.955976),
    743: (23.766849, 53.770344),
    # etc etc
}

for (ss, a) in s.items():
    best = None
    dist = None
    for (dd, b) in d.items():
        km = distance.distance(a, b).km
        if dist is None or km < dist:
            best = dd
            dist = km

    print(f'{ss} is nearest {best}: {dist} km')

如果我运行了它，与你的实例的数据，我会得到：

977 is nearest 962: 57.909274476145846 km
946 is nearest 760: 66.3613771288571 km
742 is nearest 962: 4.857141728990575 km
980 is nearest 760: 38.94400553289674 km
660 is nearest 743: 65.56437761273963 km

如果你需要远的距离从每一列表1对每个列表2，你可以试试

sorted([[ss, dd, distance.distance(a, b).km] for (ss, a) in s.items()
        for (dd, b) in d.items()])

这给出了一个列表中的清单，下令通过的清单1项目第一:

[[660, 387, 273.98088337893], 
 [660, 664, 272.6633222300461], 
 [660, 675, 109.98235440892797], 
 [660, 743, 65.56437761273963],

 # etc

进一步排序或分组左作为一个exercice为读者。

这是相当类似于前一个问题
得到两点之间的距离的基础上纬度/经度
所以，它可以声明为重复的。
不管怎样，下面的库尔特*Peek的答案，你可以这样做：

import geopy.distance

def get_distnace(coords_1, coords_2):
    return geopy.distance.vincenty(coords_1, coords_2).km

得到一个功能返回的距离在'公里'. 然后，由一对夫妇的名单像你这样，在形式

list1 = [[stat_name_1, lat_1, lon_1], [stat_name_1, lat_1, lon_1], ... ]

list2 = [[...], ... ]

你也许可以这样做：

min_stat = get_distance(list1[0][1:], list2[0][1:])
for stat_1 in list1:
    coord_1 = stat_1[1:]
    for stat_2 in list2:
        coord_2 = stat_2[1:]
        min_stat = min(min_stat, get_distance(coord_1, coord_2)

把它作为一个草案，一个想法，以调试和测试之前的任何应用程序。