Minute Grocery Delivery アプリ: 課題、技術スタック、主要な決定-Python チュートリアル-php.cn

これらのアプリは基本的に、迅速な配信 (1 日未満) を優先した単一ベンダーの e コマースプラットフォームです。最大のハードルは？配送業者と注文をリアルタイムで効率的に接続します。その他の電子商取引機能は引き続き標準です。豊富な e コマース開発経験を持つフリーランサーとして、このプロジェクトは馴染み深いものの、挑戦的な状況を提示しました。

テクノロジースタック

私の専門知識を活用して、Django (バックエンド) と React Native (フロントエンド) アーキテクチャを選択しました。この選択は、Class To Cloud に関する私の以前の研究と一致しています。 PostgreSQL は構造化データのプライマリデータベースとして機能し、メモリ内キャッシュ用の Redis によって補完されます。

バックエンド

フレームワーク: Django
データベース: PostgreSQL (構造化データ)
キャッシュ: Redis (高速データ取得)

フロントエンド

フレームワーク: React Native

インベントリデータ: スクレイピングソリューション

コアの電子商取引機能 (製品とカテゴリのリスト) を迅速に実装しました。アプリに現実的なデータを入力するために、HAR ファイルを使用したデータスクレイピングを採用しました (詳細は別の記事で参照可能)。このデータは、Figma テンプレートや Blinkit や Zepto などの既存のアプリからインスピレーションを得て、アプリのデザインに影響を与えました。

デザインのインスピレーションと画面

アプリのデザインは、Figma テンプレートと Blinkit および Zepto のデザイン要素を融合させています。

キー画面

ホーム画面
ライブ位置追跡

Minute Grocery Delivery App: Challenges, Tech Stack, and Key Decisions

リアルタイム位置追跡: カスタムソリューション

モバイルアーキテクチャと GPS に関するこれまでの経験がなかったので、広範囲に調査しました。多くのソリューションでは、位置情報の更新に Kafka が必要でした。ただし、このモノリシックアプリケーションに Kafka を追加するオーバーヘッドを回避するために、Django のキャッシュシステムと Redis を使用したカスタムソリューションを開発しました。このアプローチは小規模なユーザーベースでは機能しますが、大規模な展開では改良が必要になる場合があります。必要に応じて、より良い解決策を検討します。

重要な教訓

技術スタックの選択: 適切な技術スタックを選択するには、複雑さとパフォーマンスのバランスをとる必要があります。ニーズを満たし、スキルセットに合ったソリューションを優先します。
リアルタイムの課題: リアルタイムの更新には、慎重なシステム同期が必要です。信頼性の確保と確保、特に利用可能なドライバーがないシナリオの処理は、引き続き今後の開発の焦点です。
モジュラー設計: モジュラーアーキテクチャは、拡張性と迅速な導入にとって重要です。モジュラー設計により、スケーリング (EC2 インスタンスの追加など) がはるかに簡単になります。