Redis Pub/Sub 및 Pulsetracker를 사용하여 Django에서 동적 위치 추적 시스템 구축
이 글에서는 Pulsetracker의 Redis Pub/Sub를 Django 애플리케이션에 통합하여 실시간 위치 업데이트를 수신하는 방법을 보여드리겠습니다. 또한 매초마다 위치 업데이트를 Pulsetracker로 보내는 간단한 JavaScript WebSocket 클라이언트를 구축하여 서비스가 실제 애플리케이션에서 어떻게 활용될 수 있는지 보여줄 것입니다.
왜 장고인가?
Django는 신속한 개발과 깔끔하고 실용적인 디자인을 장려하는 고급 Python 웹 프레임워크입니다. 강력한 웹 애플리케이션을 더 빠르고 쉽게 구축할 수 있는 확장성, 보안 및 풍부한 도구 생태계로 잘 알려져 있습니다.
Pulsetracker의 Redis Pub/Sub 기능은 Django와 완벽하게 통합되어 개발자가 실시간 위치 데이터를 효율적으로 수신하고 처리할 수 있습니다.
Django에서 Redis Pub/Sub 설정
1. 필요한 패키지 설치
먼저 Django에 대한 Redis 지원을 설치합니다.
pip install django-redis pip install redis
2. Django에서 Redis 구성
Pulsetracker Redis 연결을 포함하도록 settings.py 파일을 업데이트하세요.
# settings.py from decouple import config # Recommended for managing environment variables # Redis settings PULSETRACKER_REDIS_URL = config('PULSETRACKER_REDIS_URL', default='redis://redis-sub.pulsestracker.com:6378')
3. 구독자 관리 명령어 생성
Django 관리 명령은 장기 실행 백그라운드 작업을 처리하는 훌륭한 방법입니다.
Django 앱에서 새 사용자 정의 명령을 만듭니다.
python manage.py startapp tracker
앱 내부에 다음 폴더와 파일 구조를 만듭니다.
tracker/ management/ commands/ subscribe_pulsetracker.py
subscribe_pulsetracker.py의 코드는 다음과 같습니다.
import redis import hashlib import hmac from django.core.management.base import BaseCommand class Command(BaseCommand): help = "Subscribe to Pulsetracker Redis Pub/Sub server" def generate_signature(self, app_key, token): if "|" not in token: raise ValueError("Invalid token format") token_hash = hashlib.sha256(token.split("|")[1].encode()).hexdigest() return hmac.new(token_hash.encode(), app_key.encode(), hashlib.sha256).hexdigest() def handle(self, *args, **options): app_key = 'your_app_key_here' token = 'your_token_here' signature = self.generate_signature(app_key, token) channel = f"app:{app_key}.{signature}" redis_connection = redis.StrictRedis.from_url('redis://redis-sub.pulsestracker.com:6378') print(f"Subscribed to {channel}") pubsub = redis_connection.pubsub() pubsub.subscribe(channel) for message in pubsub.listen(): if message['type'] == 'message': print(f"Received: {message['data'].decode('utf-8')}")
다음을 사용하여 구독자를 실행하세요.
python manage.py subscribe_pulsetracker
구독자가 프로덕션에서 지속적으로 실행되도록 하려면 Supervisor 또는 Django-Q와 같은 프로세스 관리자를 사용하세요.
백그라운드 작업에 Django-Q 사용
Django-Q 설치:
pip install django-q
settings.py 업데이트:
# settings.py Q_CLUSTER = { 'name': 'Django-Q', 'workers': 4, 'recycle': 500, 'timeout': 60, 'redis': { 'host': 'redis-sub.pulsestracker.com', 'port': 6378, 'db': 0, } }
tasks.py에서 Pulsetracker 업데이트를 수신하는 작업 만들기:
from django_q.tasks import async_task import redis def pulsetracker_subscribe(): app_key = 'your_app_key_here' token = 'your_token_here' channel = f"app:{app_key}.{generate_signature(app_key, token)}" redis_connection = redis.StrictRedis.from_url('redis://redis-sub.pulsestracker.com:6378') pubsub = redis_connection.pubsub() pubsub.subscribe(channel) for message in pubsub.listen(): if message['type'] == 'message': print(f"Received: {message['data'].decode('utf-8')}")
WebSocket 클라이언트 예
다음은 WebSocket을 통해 Pulsetracker로 전송된 장치 위치 업데이트를 시뮬레이션하는 간단한 JavaScript 클라이언트입니다.
var wsServer = 'wss://ws-tracking.pulsestracker.com'; var websocket = new WebSocket(wsServer); const appId = 'YOUR_APP_KEY'; const clientId = 'YOUR_CLIENT_KEY'; websocket.onopen = function(evt) { console.log("Connected to WebSocket server."); // Send location every 2 seconds setInterval(() => { if (websocket.readyState === WebSocket.OPEN) { navigator.geolocation.getCurrentPosition((position) => { console.log(position); const locationData = { appId: appId, clientId: clientId, data: { type: "Point", coordinates: [position.coords.longitude, position.coords.latitude] }, extra: { key: "value" } }; // Send location data as JSON websocket.send(JSON.stringify(locationData)); console.log('Location sent:', locationData); }, (error) => { console.error('Error getting location:', error); }); } }, 3000); // Every 2 seconds }; websocket.onclose = function(evt) { console.log("Disconnected"); }; websocket.onmessage = function(evt) { if (event.data === 'Pong') { console.log('Received Pong from server'); } else { // Handle other messages console.log('Received:', event.data); } }; websocket.onerror = function(evt, e) { console.log('Error occurred: ' + evt.data); };
결론
Django 및 Redis Pub/Sub와 결합된 Pulsetracker는 실시간 위치 추적을 위한 강력한 솔루션을 제공합니다. 이러한 통합을 통해 개발자는 실시간 위치 데이터를 효율적으로 처리하는 확장 가능하고 생산 가능한 시스템을 구축할 수 있습니다. WebSocket 클라이언트의 추가는 Pulsetracker가 프런트엔드 애플리케이션에 얼마나 쉽게 통합되어 사용자 경험을 향상시킬 수 있는지를 보여줍니다.
지금 Django 프로젝트에 Pulsetracker를 구현해보고 경험을 공유해 보세요! 자세한 내용은 Pulsetracker 설명서를 참조하세요.
위 내용은 Redis Pub/Sub 및 Pulsetracker를 사용하여 Django에서 동적 위치 추적 시스템 구축의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
