避免顺序数据流的长计算获取时间可以通过以下方法解决：

1. 使用多线程或多进程并行计算：将数据流分成多个任务，每个任务由一个线程或进程处理，可以同时进行计算，减少获取结果的时间。例如，可以使用Python中的threading或multiprocessing模块实现多线程或多进程计算。

2. 使用缓存：将已计算的结果缓存起来，下次需要时直接从缓存中获取，避免重复计算。可以使用Python中的字典或者第三方库如Redis作为缓存。

3. 使用异步编程：通过使用异步编程模型，可以在等待某个计算结果时不阻塞主线程，继续处理其他任务，提高计算效率。可以使用Python的asyncio库实现异步编程。

以下是一个示例代码，使用多线程和缓存来避免顺序数据流的长计算获取时间：

import threading
import time

# 计算函数，模拟耗时计算
def calculate(num):
    time.sleep(1)  # 模拟计算耗时
    return num * num

# 缓存字典
cache = {}

# 获取计算结果的函数，先检查缓存，如果不存在则进行计算
def get_result(num):
    if num in cache:
        return cache[num]
    else:
        result = calculate(num)
        cache[num] = result
        return result

# 多线程获取计算结果
def get_results(nums):
    results = []
    threads = []
    for num in nums:
        thread = threading.Thread(target=lambda: results.append(get_result(num)))
        thread.start()
        threads.append(thread)
    
    for thread in threads:
        thread.join()
    
    return results

# 测试
nums = [1, 2, 3, 4, 5]
start_time = time.time()
results = get_results(nums)
end_time = time.time()
print("Results:", results)
print("Total time:", end_time - start_time)

在上述示例代码中，calculate函数模拟了一个耗时的计算，get_result函数首先检查缓存中是否存在结果，如果存在则直接返回，如果不存在则进行计算，并将结果存入缓存。get_results函数使用多线程并行获取计算结果，每个计算任务由一个线程处理，最后返回所有结果。通过使用缓存和多线程，可以减少获取计算结果的时间。