python代码耗时优化，你知道了吗？

背景交代

团队做大学英语四六级考试相关服务。业务中有一个care服务，购买了care服务考试不过可以全额退款，不过有一个前提是要完成care服务的任务，比如坚持背单词N天，完成指定的试卷。

在这个背景下，接到一个需求，需求本身比较复杂，简化出与本篇主题相关的需求是：当2021年6月的四六级考试完成之后，要统计出两种用户数据：

• 完成care服务的用户
• 没有完成care的用户
  

所以简化的逻辑就是要在所有的用户中区分出care完成用户和care未完成用户。

• 目标1：完成care服务

• 目标2：未完成care服务

所有目标用户的数量在2.7w左右，care完成用户在0.4w左右。所以我需要做的是在从数据库中查询出的 2.7w 所有用户，去另一个表区分出care完成用户和care未完成用户。

说明： 需求本身逻辑有点绕，为了能让读者看明白就最大程度的做了简化，所以看起来就是一个简单的数据库查询问题。同时数据库多表操作首选是连表操作，当时做需求因为逻辑比较复杂并没有想到。感谢读者212的s提醒，我接受批评。所以将本篇当着python数据结构使用来看就可以，数据库查询优化水很深，显然我没把握住。

第一版

第一版：纯粹使用数据库查询。首先查询出所有目标，然后遍历所有用户，在遍历中使用user id从另一张表中查询出care完成用户。
总量在2.7w 左右，所以数据库就查询了2.7w次。

耗时统计：144.7 s

def remind_repurchase():
    # 查询出所有用户
    all_users = cm.UserPlan.select().where(cm.UserPlan.plan_id.in_([15, 16]))
    plan_15_16_not_refund_users = []
    plan_15_16_can_refund_users = []
    for user in all_users:
        # 从另一张表查询用户是否完成care
        user_insurance = cm.UserInsurance.select().where(
            cm.UserInsurance.user_id == user.user_id,
            cm.UserInsurance.plan_id == user.plan_id,
            cm.UserInsurance.status == cm.UserInsurance.STATUS_SUCCESS,
        )

        # care 完成
        if len(user_insurance) == 1:
            # 其他逻辑
            plan_15_16_can_refund_users.append(user.user_id)
        else:
            # care未完成用户
            plan_15_16_not_refund_users