Django: 座標と半径を使用して近くのユーザーを見つける
今日の世界では、Web アプリケーションにおける位置ベースの機能の重要性がますます高まっています。地理データを統合すると、近くの友達を見つけたり、近くのサービスを見つけたり、地理タグ付きコンテンツを有効にしたりするなど、ユーザー エクスペリエンスが大幅に向上します。
この記事では、Django の ORM を使用して、地理座標 (緯度と経度) と指定された半径に基づいて近くのユーザーを見つける方法を説明します。
まず、各ユーザーの地理座標を保存する位置モデルを定義します。 Django の組み込み User モデルを使用して、各場所をユーザーに関連付けます。
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: Django User モデルを指す外部キー。これにより、各ユーザーが 1 つ以上の場所を持つことができる関係が確立されます。 緯度と経度: DecimalField フィールドは、地理座標を小数点以下 6 桁までの精度で保存するために使用されます。これは、ほとんどの位置ベースのアプリケーションには十分です。
Django に Haversine 式を実装する
ハバーシンの公式は、緯度と経度を使用して、地球表面上の 2 点間の球面距離を計算するために広く使用されている数式です。この式は、ナビゲーション、ジオフェンシング、地理空間分析、および位置ベースのサービスで特に役立ちます。
これは、Django ORM を使用して指定された半径内のユーザーを取得するために、Haversine 式を Location モデルに統合する関数です。
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
このメソッドは、Haversine 式を使用して距離を計算し、指定された半径内のユーザーをフィルターします。
指定した半径内にユーザーを取得します
get_users_within_radius
メソッドを使用すると、近くのユーザーを簡単に取得できます。使用方法は次のとおりです:
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 ]
説明
-
中心座標を定義します:
center_latitude
とcenter_longitude
を、現在のユーザーの位置など、目的の中心点に置き換えます。 -
半径指定:
radius_km
を目的の検索半径にキロメートル単位で設定します。 -
近くの場所を取得:
get_users_within_radius
を呼び出して、指定された半径内の Location インスタンスを取得します。 - ユーザーの抽出: Location インスタンスを反復処理して、関連付けられた User オブジェクトを収集します。
Django での位置情報検索の実装は、位置ベースのサービスの作成を目指す開発者にとって貴重なスキルです。 Haversine の公式を理解することで、開発者は効率的な位置ベースの検索を構築できます。
より高度な地理機能については、GeoDjango と空間データベースを調べてください。
以上がDjango: 座標と半径を使用して近くのユーザーを見つけるの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

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Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。
