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利用 Django 和 PostgreSQL 实现高效的地理定位评级 API

来源:dev.to

时间:2024-09-05 17:39:56 453浏览 收藏

大家好,我们又见面了啊~本文《利用 Django 和 PostgreSQL 实现高效的地理定位评级 API》的内容中将会涉及到等等。如果你正在学习文章相关知识,欢迎关注我,以后会给大家带来更多文章相关文章,希望我们能一起进步!下面就开始本文的正式内容~

利用 Django 和 PostgreSQL 实现高效的地理定位评级 API

上周,我有机会深入研究涉及开发基于 HTTP 的 REST API 的案例研究。该API的核心功能是计算指定地理位置之间的平均评分。这些位置涵盖区域、这些区域内的港口,API 有助于检索各种组合的评级:港口到港口、区域到区域、港口到区域和区域到港口。

对于后端,我选择了一个强大的技术堆栈:Django 5.1.1,带有在 Python 3.12 上运行的 Django REST Framework (DRF)。选择的数据库是 PostgreSQL 16 实例,可以使用 Docker 方便地部署。事实证明,这种组合是一个出色的选择,提供了无缝的开发人员体验和令人印象深刻的性能。

Django 5.1.1:性能飞跃

自从我上次使用 Django 以来已经有一段时间了。我之前的经验源于元后端开发人员专业化,当时我使用了 Django 4.1,这是当时的最新版本。

进入 Django 5.1.1,性能的明显提升是不可否认的。这更加坚定了我对 Django 出色的对象关系映射器 (ORM) 的欣赏,它不断简化数据库交互。

PostgreSQL 16:引擎盖下的强大功能

虽然案例研究不需要编写特别复杂的查询,但 PostgreSQL 16 的功能仍然令人印象深刻。并行执行功能显着提高了各种操作(包括联接、聚合和扫描)的查询执行速度。此外,批量数据加载功能提供了一个引人注目的解决方案,可以使用新颖的二进制格式快速加载大型数据集。

以开发人员为中心的技术堆栈

Dockerized 环境中 Django 5.1.1、DRF、Python 3.12 和 PostgreSQL 16 的结合最终带来了超越我在其他框架中遇到的任何开发体验。这些技术之间的整体协同作用促进了高效且简化的开发流程。

结论

总之,这个项目是对 Django 和 PostgreSQL 最新进展的有价值的探索。 Django 5.1.1 中的性能优化与 PostgreSQL 16 的功能集(特别是并行执行和批量数据加载)相结合,使该技术堆栈成为构建健壮且可扩展的 REST API 的绝佳选择。 Docker化环境中的无缝集成进一步提高了开发效率。我强烈建议您在下一个需要卓​​越性能和流畅开发体验的项目中考虑这种组合。

如果你想看看 API,你可以访问我的 github。您还可以了解更多关于我的信息

今天带大家了解了的相关知识,希望对你有所帮助;关于文章的技术知识我们会一点点深入介绍,欢迎大家关注golang学习网公众号,一起学习编程~

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