Nutzung von Django .nd PostgreSQL für eine effiziente geografisch ausgerichtete Bewertungs-API

Letzte Woche hatte ich die Gelegenheit, in eine Fallstudie einzutauchen, in der es um die Entwicklung einer HTTP-basierten REST-API ging. Die Kernfunktionalität dieser API bestand darin, die durchschnittliche Bewertung zwischen bestimmten geografischen Standorten zu berechnen. Die Standorte umfassten Regionen und Häfen innerhalb dieser Regionen, und die API erleichterte das Abrufen von Bewertungen über verschiedene Kombinationen: Hafen-zu-Hafen, Region-zu-Region, Hafen-zu-Region und Region-zu-Hafen.

Für das Backend habe ich einen leistungsstarken Tech-Stack ausgewählt: Django 5.1.1 mit Django REST Framework (DRF), das auf Python 3.12 läuft. Die Datenbank der Wahl war eine PostgreSQL 16-Instanz, die bequem über Docker bereitgestellt wurde. Diese Kombination erwies sich als außergewöhnliche Wahl und bot ein nahtloses Entwicklererlebnis und beeindruckende Leistung.

Django 5.1.1: Ein Leistungssprung

Es ist schon eine Weile her, seit ich Django das letzte Mal verwendet habe. Meine bisherigen Erfahrungen stammen aus der Spezialisierung Meta Backend Developer, wo ich Django 4.1, die damals neueste Version, verwendet habe.

Beim Einstieg in Django 5.1.1 war ein deutliches Gefühl der Leistungsverbesserung unbestreitbar. Dies festigte meine Wertschätzung für Djangos außergewöhnlichen Object-Relational Mapper (ORM), der Datenbankinteraktionen weiterhin optimiert.

PostgreSQL 16: Power unter der Haube

Während die Fallstudie keine besonders komplexen Abfragen erforderte, waren die Fähigkeiten von PostgreSQL 16 dennoch beeindruckend. Die Funktion „Parallel Execution“ hat die Geschwindigkeit der Abfrageausführung für verschiedene Vorgänge, einschließlich Verknüpfungen, Aggregationen und Scans, erheblich verbessert. Darüber hinaus bot die Funktion zum Laden großer Datenmengen eine überzeugende Lösung für das schnelle Laden großer Datensätze mithilfe eines neuartigen Binärformats.

Ein entwicklerzentrierter Tech-Stack

Die Kombination von Django 5.1.1, DRF, Python 3.12 und PostgreSQL 16 in einer Docker-Umgebung führte zu einer Entwicklererfahrung, die alles übertrifft, was ich mit anderen Frameworks erlebt habe. Die Gesamtsynergie zwischen diesen Technologien förderte einen effizienten und optimierten Entwicklungsprozess.

Abschluss

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass dieses Projekt eine wertvolle Erkundung der neuesten Fortschritte in Django und PostgreSQL darstellte. Die Leistungsoptimierungen in Django 5.1.1 in Verbindung mit dem Funktionsumfang von PostgreSQL 16, insbesondere der parallelen Ausführung und dem Massenladen von Daten, machen diesen Tech-Stack zu einer überzeugenden Wahl für die Erstellung robuster und skalierbarer REST-APIs. Die nahtlose Integration in eine Docker-Umgebung steigert die Entwicklungseffizienz zusätzlich. Ich empfehle dringend, diese Kombination für Ihr nächstes Projekt in Betracht zu ziehen, das außergewöhnliche Leistung und ein reibungsloses Entwicklererlebnis erfordert.

Wenn Sie einen Blick auf die API werfen möchten, können Sie einfach meinen Github besuchen. Sie können auch mehr über mich erfahren

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonNutzung von Django .nd PostgreSQL für eine effiziente geografisch ausgerichtete Bewertungs-API. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!