


Bina Sistem Penjejakan Lokasi Dinamik di Django dengan Redis Pub/Sub dan Pulsetracker
Dalam artikel ini, kami akan menunjukkan cara untuk menyepadukan Pub/Sub Redis Pulsetracker ke dalam aplikasi Django untuk mendengar kemas kini lokasi masa nyata. Selain itu, kami akan membina klien WebSocket JavaScript yang mudah untuk menghantar kemas kini lokasi setiap saat kepada Pulsetracker, mempamerkan cara perkhidmatan itu boleh digunakan dalam aplikasi dunia sebenar.
Kenapa Django?
Django ialah rangka kerja web Python peringkat tinggi yang menggalakkan pembangunan pesat dan reka bentuk yang bersih dan pragmatik. Ia terkenal dengan kebolehskalaan, keselamatan dan ekosistem alatan yang kaya yang menjadikan membina aplikasi web yang teguh lebih pantas dan mudah.
Ciri Redis Pub/Sub Pulsetracker disepadukan dengan lancar dengan Django, membolehkan pembangun menerima dan memproses data lokasi masa nyata dengan cekap.
Menyediakan Redis Pub/Sub dalam Django
1. Pasang Pakej Yang Diperlukan
Mula-mula, pasang sokongan Redis untuk Django:
pip install django-redis pip install redis
2. Konfigurasikan Redis dalam Django
Kemas kini fail settings.py anda untuk memasukkan sambungan Pulsetracker Redis:
# 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. Buat Perintah Pengurusan untuk Pelanggan
Arahan pengurusan Django ialah cara terbaik untuk mengendalikan tugas latar belakang yang telah lama dijalankan.
Buat perintah tersuai baharu dalam apl Django anda:
python manage.py startapp tracker
Di dalam apl anda, cipta folder dan struktur fail berikut:
tracker/ management/ commands/ subscribe_pulsetracker.py
Berikut ialah kod untuk subscribe_pulsetracker.py:
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')}")
Jalankan pelanggan dengan:
python manage.py subscribe_pulsetracker
Untuk memastikan pelanggan berjalan secara berterusan dalam pengeluaran, gunakan pengurus proses seperti Penyelia atau Django-Q.
Menggunakan Django-Q untuk Tugasan Latar Belakang
Pasang Django-Q:
pip install django-q
Kemas kini tetapan.py:
# settings.py Q_CLUSTER = { 'name': 'Django-Q', 'workers': 4, 'recycle': 500, 'timeout': 60, 'redis': { 'host': 'redis-sub.pulsestracker.com', 'port': 6378, 'db': 0, } }
Buat tugasan untuk mendengar kemas kini Pulsetracker dalam tasks.py:
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')}")
Contoh WebSocket Client
Berikut ialah klien JavaScript mudah yang mensimulasikan kemas kini lokasi peranti yang dihantar kepada Pulsetracker melalui WebSockets:
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); };
Kesimpulan
Pulsetracker, digabungkan dengan Django dan Redis Pub/Sub, menawarkan penyelesaian yang mantap untuk penjejakan lokasi masa nyata. Penyepaduan ini membolehkan pembangun membina sistem berskala, sedia pengeluaran yang cekap mengendalikan data lokasi langsung. Penambahan pelanggan WebSocket menunjukkan betapa mudahnya Pulsetracker boleh disepadukan ke dalam aplikasi bahagian hadapan, meningkatkan pengalaman pengguna.
Cuba laksanakan Pulsetracker dalam projek Django anda hari ini dan kongsi pengalaman anda! Untuk maklumat lanjut, lawati dokumentasi Pulsetracker.
Atas ialah kandungan terperinci Bina Sistem Penjejakan Lokasi Dinamik di Django dengan Redis Pub/Sub dan Pulsetracker. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
