


Django: Finden Sie Benutzer in der Nähe mit Koordinaten und Radius
In der heutigen Welt werden standortbasierte Funktionen in Webanwendungen immer wichtiger. Die Integration geografischer Daten kann das Benutzererlebnis erheblich verbessern, sei es beim Finden von Freunden in der Nähe, beim Auffinden von Diensten in der Nähe oder beim Aktivieren von mit Geotags versehenen Inhalten.
In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie mit Djangos ORM Benutzer in der Nähe anhand ihrer geografischen Koordinaten (Breiten- und Längengrad) und eines bestimmten Radius finden können.
Zuerst definieren wir ein Standortmodell, um die geografischen Koordinaten jedes Benutzers zu speichern. Wir verwenden das in Django integrierte Benutzermodell, um jeden Standort einem Benutzer zuzuordnen.
from django.db import models from django.contrib.auth.models import User class Location(models.Model): user = models.ForeignKey(User, on_delete=models.CASCADE) latitude = models.DecimalField(max_digits=9, decimal_places=6, db_index=True) longitude = models.DecimalField(max_digits=9, decimal_places=6, db_index=True) def __str__(self): return str(self.user)
user: Ein Fremdschlüssel, der auf das Django-Benutzermodell verweist. Dadurch wird eine Beziehung hergestellt, in der jeder Benutzer einen oder mehrere Standorte haben kann. Breitengrad und Längengrad: DecimalField-Feld zum Speichern geografischer Koordinaten mit einer Genauigkeit von bis zu sechs Dezimalstellen, was für die meisten standortbasierten Anwendungen ausreichend ist.
Implementieren Sie die Haversine-Formel in Django
Haversines Formel ist eine weit verbreitete mathematische Formel zur Berechnung des sphärischen Abstands zwischen zwei Punkten auf der Erdoberfläche unter Verwendung von Breiten- und Längengraden. Diese Formel ist besonders nützlich bei Navigation, Geofencing, Geodatenanalyse und standortbasierten Diensten.
Hier ist eine Funktion, die die Haversine-Formel in das Standortmodell integriert, um Benutzer mithilfe des Django ORM in einen bestimmten Umkreis zu bringen:
from django.db.models import F, Value from django.db.models.functions import ACos, Cos, Radians, Sin class Location(models.Model): # ... [字段如上] ... @classmethod def get_users_within_radius(cls, center_latitude, center_longitude, radius_km): # Haversine 公式计算距离 distance_expression = ( ACos( Sin(Radians(F('latitude'))) * Sin(Radians(Value(center_latitude))) + Cos(Radians(F('latitude'))) * Cos(Radians(Value(center_latitude))) * Cos(Radians(F('longitude')) - Radians(Value(center_longitude))) ) * 6371 # 地球半径(公里) ) # 过滤指定半径内的用户 users_within_radius = cls.objects.annotate( distance=distance_expression ).filter( distance__lte=radius_km ).select_related('user') return users_within_radius
Diese Methode verwendet die Haversine-Formel, um die Entfernung zu berechnen und Benutzer innerhalb eines bestimmten Radius zu filtern.
Erhalten Sie Benutzer innerhalb eines bestimmten Umkreises
Mit der get_users_within_radius
-Methode ist es einfach, Benutzer in der Nähe zu erreichen. So verwenden Sie es:
from .models import Location # 加德满都的纬度和经度 center_latitude = 27.707460 center_longitude = 85.312205 radius_km = 10 # 10 公里 nearby_location_points = Location.get_users_within_radius( center_latitude, center_longitude, radius_km ) nearby_users = [ location.user for location in nearby_location_points ]
Erklärung
-
Mittelkoordinaten definieren: Ersetzen Sie
center_latitude
undcenter_longitude
durch den gewünschten Mittelpunkt, beispielsweise den Standort des aktuellen Benutzers. -
Radiusangabe: Stellen Sie
radius_km
auf den gewünschten Suchradius in Kilometern ein. -
Standorte in der Nähe abrufen: Rufen Sie
get_users_within_radius
auf, um Standortinstanzen innerhalb eines bestimmten Umkreises abzurufen. - Benutzer extrahieren: Durchlaufen Sie Standortinstanzen, um zugehörige Benutzerobjekte zu sammeln.
Die Implementierung der Geolokalisierungssuche in Django ist eine wertvolle Fähigkeit für Entwickler, die standortbasierte Dienste erstellen möchten. Durch das Verständnis der Haversine-Formel können Entwickler effiziente standortbasierte Suchen erstellen.
Für erweiterte geografische Funktionen erkunden Sie GeoDjango und räumliche Datenbanken.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDjango: Finden Sie Benutzer in der Nähe mit Koordinaten und Radius. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

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Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

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Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.
