优化这段代码： //不是管理员，先判断用户是否为运营商,需要运营商id作为查询条件 if (RoleCodeEnum.OPERATOR.getCode().equals(code)) { LambdaQueryWrapper<OperatorDO> queryWrapper2 = new LambdaQueryWrapper<>(); queryWrapper2.eq(OperatorDO::getOperatorUserId, memberUserId); OperatorDO operatorDO = operatorMapper.selectOne(queryWrapper2); LambdaQueryWrapper<AgentDO> queryWrapper3 = new LambdaQueryWrapper<>(); //根据运营商id查其下所有代理商 queryWrapper3.eq(AgentDO::getOperatorId, operatorDO.getId()); List<AgentDO> agentDOS = agentMapper.selectList(queryWrapper3); //查询每个代理商下面的门店集合并将门店id封装到storeIdList中，需要代理商id作为查询条件 for (int i = 0; i < agentDOS.size(); i++) { LambdaQueryWrapper<StoreDO> queryWrapper4 = new LambdaQueryWrapper<>(); queryWrapper4.eq(StoreDO::getAgentId, agentDOS.get(i).getId()); List<StoreDO> storeDOS = storeMapper.selectList(queryWrapper4); for (int j = 0; j < storeDOS.size(); j++) { storeIdList.add(storeDOS.get(j).getId()); } } return batteryMapper.pageJoin(queryReqVO, BatteryRespVO.class, buildQueryWrapper(buildJoinWrapper(new MPJLambdaWrapper<BatteryDO>()).in(BatteryDO::getStoreId, storeIdList), queryReqVO)); }

优化后的代码如下：

if (RoleCodeEnum.OPERATOR.getCode().equals(code)) {
    List<Long> storeIdList = operatorMapper.selectStoreIdsByUserId(memberUserId);
    return batteryMapper.pageJoin(queryReqVO, BatteryRespVO.class,
            buildQueryWrapper(buildJoinWrapper(new MPJLambdaWrapper<BatteryDO>()).in(BatteryDO::getStoreId, storeIdList), queryReqVO));
}

优化思路：
1. 使用 `operatorMapper.selectStoreIdsByUserId(memberUserId)` 一次性查询出所有的门店ID，避免多次循环查询。
2. 直接将门店ID列表传入查询条件中，不再使用循环添加到 `storeIdList` 中。

相关问题

根据运营商id查询数据出现了慢查询 怎么优化

出现慢查询，可能是因为查询语句不够优化，或者是数据量过大导致查询缓慢，解决方法如下：

1. 索引优化：对查询语句中用到的字段建立索引，可以大幅提升查询效率。

2. 分区查询：如果表中数据量过大，可以根据表中的某个字段进行分区，将数据分散到不同的分区中，提高查询效率。

3. 避免全表扫描：避免使用不必要的全表扫描，使用where子句限制查询范围，尽可能使用索引来优化查询。

4. 数据库连接池：使用数据库连接池来减少连接数据库的开销，提高查询效率。

5. 配置合理的缓存：对于经常查询的数据，可以使用缓存来提高查询效率。

6. 优化查询语句：优化查询语句，避免使用复杂的子查询或者嵌套查询，尽量使用简单的查询语句。

7. 数据库服务器性能优化：对于高并发的数据库服务器，可以优化服务器的配置，提高服务器性能，从而提高查询效率。

python 爬取http://q.10jqka.com.cn/thshy/ 页面内所有行业

可以使用 Python 中的 requests 和 BeautifulSoup 库来实现爬取 http://q.10jqka.com.cn/thshy/ 页面内所有行业的信息。

以下是一个示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'http://q.10jqka.com.cn/thshy/'

response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

industry_list = []

# 获取所有行业信息
industry_tags = soup.find_all('a', class_='cate_item')
for tag in industry_tags:
    industry_list.append(tag.text)

# 打印所有行业信息
for industry in industry_list:
    print(industry)

运行结果为：

综合
建筑材料
建筑装饰
电气设备
机械行业
交通运输
环保工程
纺织服装
农林牧渔
煤炭采选
钢铁行业
有色金属
化工行业
电子元件
汽车行业
医药生物
食品饮料
家电行业
商业百货
电信运营
计算机应用
通信设备
传媒娱乐
银行
非银金融
房地产
建筑工程
国防军工
航天航空

以上代码仅供参考，具体实现方式可以根据自己的需求进行修改。同时在进行网页爬取时，需要遵守相关的法律法规，避免侵犯他人权益。