Minify HTML to Reduce Load time and Data

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Valutazione

Difficoltà
2/5
Tempo stimato
1-3 ore
Idoneità per principianti
25/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Specificata chiaramente
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
flask, python
Ambito
backend, performance

Direzione di ricerca

Inizia dalla route /spring_evals e controlla lo stato di #169 prima di modificare qualsiasi cosa, poiché l’autore dell’issue intendeva aspettare che venisse risolta. Valuta lì l’integrazione di flask-optimize, verificando che la risposta rimanga corretta e che le sue dimensioni e il tempo di caricamento migliorino rispetto alla baseline riportata di 403 KB e sei secondi.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

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

Lingua principale
Python
Stelle
12
Fork
40
Merge medio
1g 2h
PR unite (30g)
2

Guida per i contributori

Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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