Tirer parti de Django .nd PostgreSQL pour une API de notation géo-ciblée efficace

PHPz
Libérer: 2024-09-04 06:33:32
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Leveraging Django .nd PostgreSQL for an Efficient Geo-Targeted Rating API

La semaine dernière, j'ai eu la chance de me plonger dans une étude de cas impliquant le développement d'une API REST basée sur HTTP. La fonctionnalité principale de cette API consistait à calculer la note moyenne entre des emplacements géographiques désignés. Les emplacements englobaient des régions, des ports au sein de ces régions, et l'API a facilité la récupération des évaluations dans diverses combinaisons : port à port, région à région, port à région et région à port.

Pour le backend, j'ai sélectionné une pile technologique puissante : Django 5.1.1 avec Django REST Framework (DRF) fonctionnant sur Python 3.12. La base de données de choix était une instance PostgreSQL 16, idéalement déployée à l'aide de Docker. Cette combinaison s'est avérée être un choix exceptionnel, offrant une expérience de développement fluide et des performances impressionnantes.

Django 5.1.1 : un bond en avant en termes de performances

Cela faisait un moment que je n'avais pas utilisé Django pour la dernière fois. Mon expérience antérieure provenait de la spécialisation Meta Backend Developer, où j'utilisais Django 4.1, la dernière version à l'époque.

En entrant dans Django 5.1.1, un net sentiment d'amélioration des performances était indéniable. Cela a renforcé mon appréciation pour l'exceptionnel Mappeur Objet-Relationnel (ORM) de Django, qui continue de rationaliser les interactions avec les bases de données.

PostgreSQL 16 : La puissance sous le capot

Bien que l'étude de cas n'ait pas nécessité l'élaboration de requêtes particulièrement complexes, les capacités de PostgreSQL 16 étaient néanmoins impressionnantes. La fonctionnalité d'exécution parallèle a considérablement amélioré la vitesse d'exécution des requêtes pour diverses opérations, notamment les jointures, les agrégations et les analyses. De plus, la fonctionnalité de chargement de données en masse offrait une solution intéressante pour le chargement rapide d'ensembles de données volumineux à l'aide d'un nouveau format binaire.

Une pile technologique centrée sur les développeurs

La combinaison de Django 5.1.1, DRF, Python 3.12 et PostgreSQL 16 dans un environnement Dockerisé a abouti à une expérience de développeur qui a surpassé toutes celles que j'ai rencontrées avec d'autres frameworks. La synergie globale entre ces technologies a favorisé un processus de développement efficace et rationalisé.

Conclusion

En conclusion, ce projet a constitué une exploration précieuse des dernières avancées de Django et PostgreSQL. Les optimisations de performances de Django 5.1.1, associées à l'ensemble des fonctionnalités de PostgreSQL 16, en particulier l'exécution parallèle et le chargement de données en masse, font de cette pile technologique un choix incontournable pour créer des API REST robustes et évolutives. L'intégration transparente dans un environnement Dockerisé améliore encore l'efficacité du développement. Je vous recommande fortement d'envisager cette combinaison pour votre prochain projet qui exige des performances exceptionnelles et une expérience de développement fluide.

Si vous souhaitez jeter un œil à l'API, vous pouvez simplement visiter mon github. Vous pouvez également en apprendre davantage sur moi

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

source:dev.to
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