perf: 首页已分配作业查询合并为一次，active id 在 Python 中派生

[linxi123-A]

背景

阶段十要求"用一次测量验证一个小优化是否有效"。选择学生首页（/home ）这条核心路径中一处明确的冗余查询作为优化对象，先记录基线，再做一处低风险改动，重复同一测量，用数据确认效果。

优化点

routes/main.py 的home 视图中，对同一批已分配作业执行了 两次独立查询 ：

Python

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`# 第一次：取全部已分配作业 id
all_assigned_ids = [row[0] for row in assigned_assignments_query.with_entities(Assignment.id).all()]

第二次：在同一 query 上加 due_date 过滤，再取一次 id

active_assignment_ids = [row[0] for row in assigned_assignments_query.filter(
(Assignment.due_date >= now) | (Assignment.due_date.is_(None))
).with_entities(Assignment.id).all()]`

active_assignment_ids 是all_assigned_ids 的子集，只需要截止日期这个额外字段就能在内存中派生，不必再走一次数据库 round-trip。

改动（一处，routes/main.py）

一次查出(id, due_date) ，全部 id 与未截止 id 都在 Python 中派生：

Python

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assigned_rows = assigned_assignments_query.with_entities( Assignment.id, Assignment.due_date, ).all() all_assigned_ids = [row[0] for row in assigned_rows] active_assignment_ids = [ row[0] for row in assigned_rows if row[1] is None or row[1] >= now ]

下游使用完全不变：assignments_count = len(all_assigned_ids) 、active_assignments_count = len(active_assignment_ids) 、submitted_assignment_ids （Submission.assignment_id.in_(all_assigned_ids) ）、average_score_query （Submission.assignment_id.in_(all_assigned_ids) ）。

测量（基线 vs 改动后）

测量脚本用隔离的测试 SQLite 库（tests.demo_test_utils.create_test_app ），播种 200 条 Assignment（混合已截止 / 未截止 / 无截止日期三种状态），用 SQLAlchemybefore_cursor_execute 事件统计 SELECT 次数，用time.perf_counter 计时，每轮取 50 次调用的平均。

指标 基线（两次查询） 改动后（一次查询） 变化 查询次数 / 调用 2 1 −50% 平均耗时 0.625 ms 0.400 ms −36% 最小耗时 0.541 ms 0.347 ms −36%

正确性：测量脚本内断言set(baseline_all_ids) == set(optimized_all_ids) 且set(baseline_active_ids) == set(optimized_active_ids) ，通过——两种实现返回的 id 集合完全一致。

测量命令（临时脚本_measure_home_query.py ，测量完成后已删除，未进入仓库）：

Bash

运行

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python _measure_home_query.py

回归验证

Bash

运行

1

pytest tests/test_demo_experience.py tests/test_demo_guided_learning.py tests/test_feedback_center.py -q

结果： 15 passed （覆盖 demo 种子幂等、引导学习全流程、反馈中心；这些路径均经过同库查询与首页渲染相关逻辑）。

没有优化的部分

• 首页其余查询保持原样，未在本次改动范围：
  • submitted_assignment_ids （db.session.query(Submission.assignment_id).filter(...).distinct() ）
  • average_score_query （func.avg(Submission.score) ）
  • recent_assignments 、recent_sessions +latest_session_activity 等
• 改动只减少一次数据库往返，不改变任何返回值、不改变下游逻辑。

回退

单提交、改动集中在home 函数内一个查询块，revert 即可。

[XiaoCow666]

CodeSense 自动评审

核心优化已完成：将同一批已分配作业的两次查询合并为一次，并在 Python 中派生有效作业 ID。现有 diff 未发现会导致安全风险、数据损坏、明显回归或无法运行的阻塞问题。

合并后可以继续改进的地方

• 有效作业筛选从数据库表达式改为 Python datetime 比较，未来若数据库返回值与 now 的时区或类型不一致，可能引发兼容性问题；当前提供的测量断言和回归结果未显示该问题。
• PR 描述中的临时测量脚本已删除，后续若需复现性能数据需要重新准备测量脚本。

已有验证信息

• PR 描述报告隔离 SQLite 测量中查询次数由每次 2 次降为 1 次，平均耗时由 0.625 ms 降至 0.400 ms。
• PR 描述报告测量脚本已断言优化前后全部作业 ID 和有效作业 ID 集合一致。
• PR 描述报告回归命令 pytest tests/test_demo_experience.py tests/test_demo_guided_learning.py tests/test_feedback_center.py -q 结果为 15 passed。

评审事件：7995cbc0-b638-11f1-8859-ce8747d84055