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Minify HTML to Reduce Load time and Data

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Evaluación

Dificultad
2/5
Tiempo estimado
1-3 horas
Aptitud para principiantes
25/100
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Claridad
Bien especificado
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
flask, python
Área
backend, performance

Línea de trabajo

Comienza en la ruta /spring_evals y revisa el estado de #169 antes de cambiar nada, ya que el autor del issue tenía la intención de esperar a que se resolviera. Evalúa allí la integración de flask-optimize, comprobando que la respuesta siga siendo correcta y que su tamaño y tiempo de carga mejoren con respecto a la línea base reportada de 403 KB y seis segundos.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

discussion needed enhancement

Why?

Currently the HTML returned from conditional is large and riddled with blank newlines. In fact if you go to /spring_evals the page request is 403 kb! This affects load time, and can affect users data usage when visiting the page on mobile data. Conditional is slow, mostly because of the LDAP calls, but we can make an effort to reduce load times on the client when possible.

The Fix

We can use a library called flask-optimize to deal with this at each request. When attaching it to that same spring_evals route, it was reduced from 403 kb to 9.5kb and load time was reduced by a full 6 seconds!

Downsides

We add a new dependency, and may have to deal with adding a few  s. Honestly minimal imo

Okay, so just fix it

I will. As soon as #169 is merged. It's a separate change and I don't want to group them together. There's also a chance for a conflict if I submit a second PR. I'll just wait for the sake of avoiding such conflicts

Lenguaje dominante
Python
Estrellas
12
Forks
40
Merge medio
1 d 2 h
PR fusionados (30 d)
2

Guía de contribución

No hay ninguna guía de contribución indexada para este repositorio

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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