오늘날 웹 애플리케이션에서 위치 기반 기능의 중요성이 점점 더 커지고 있습니다. 지리 데이터를 통합하면 근처 친구 찾기, 근처 서비스 찾기, 위치 태그가 지정된 콘텐츠 활성화 등 사용자 경험이 크게 향상될 수 있습니다.
이 기사에서는 Django의 ORM을 사용하여 지리적 좌표(위도 및 경도)와 지정된 반경을 기반으로 주변 사용자를 찾는 방법을 살펴봅니다.
먼저 각 사용자의 지리적 좌표를 저장하는 위치 모델을 정의하겠습니다. 우리는 Django에 내장된 User 모델을 사용하여 각 위치를 사용자와 연관시킬 것입니다.
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 사용자 모델을 가리키는 외래 키입니다. 이는 각 사용자가 하나 이상의 위치를 가질 수 있는 관계를 설정합니다. 위도 및 경도: DecimalField 필드는 대부분의 위치 기반 애플리케이션에 충분한 소수점 이하 6자리의 정확도로 지리 좌표를 저장하는 데 사용됩니다.
Django에서 Haversine 공식 구현
Haversine의 공식은 위도와 경도를 사용하여 지구 표면의 두 지점 사이의 구면 거리를 계산하는 데 널리 사용되는 수학 공식입니다. 이 공식은 탐색, 지오펜싱, 지리공간 분석 및 위치 기반 서비스에 특히 유용합니다.
다음은 Django ORM을 사용하여 지정된 반경 내의 사용자를 확보하기 위해 Haversine 공식을 위치 모델에 통합하는 함수입니다.
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
이 방법은 Haversine 공식을 사용하여 거리를 계산하고 지정된 반경 내의 사용자를 필터링합니다.
지정된 반경 내의 사용자 가져오기
get_users_within_radius
방법을 사용하면 주변 사용자를 쉽게 찾을 수 있습니다. 사용 방법은 다음과 같습니다.
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 ]
설명
-
중심 좌표 정의:
center_latitude
및center_longitude
를 현재 사용자 위치 등 원하는 중심점으로 바꿉니다. -
반경 사양:
radius_km
을 원하는 검색 반경(킬로미터)으로 설정합니다. -
주변 위치 가져오기:
get_users_within_radius
을 호출하여 지정된 반경 내의 위치 인스턴스를 검색합니다. - 사용자 추출: Location 인스턴스를 반복하여 연결된 User 객체를 수집합니다.
Django에서 위치정보 검색을 구현하는 것은 위치 기반 서비스를 만드는 것을 목표로 하는 개발자에게 귀중한 기술입니다. Haversine의 공식을 이해함으로써 개발자는 효율적인 위치 기반 검색을 구축할 수 있습니다.
보다 고급 지리 기능을 보려면 GeoDjango 및 공간 데이터베이스를 살펴보세요.
위 내용은 Django: 좌표와 반경을 사용하여 근처 사용자 찾기의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Linux 터미널에서 Python 버전을 보려고 할 때 Linux 터미널에서 Python 버전을 볼 때 권한 문제에 대한 솔루션 ... Python을 입력하십시오 ...

이 기사에서는 HTML을 구문 분석하기 위해 파이썬 라이브러리 인 아름다운 수프를 사용하는 방법을 설명합니다. 데이터 추출, 다양한 HTML 구조 및 오류 처리 및 대안 (SEL과 같은 Find (), find_all (), select () 및 get_text ()와 같은 일반적인 방법을 자세히 설명합니다.

파이썬 객체의 직렬화 및 사막화는 사소한 프로그램의 주요 측면입니다. 무언가를 Python 파일에 저장하면 구성 파일을 읽거나 HTTP 요청에 응답하는 경우 객체 직렬화 및 사태화를 수행합니다. 어떤 의미에서, 직렬화와 사제화는 세계에서 가장 지루한 것들입니다. 이 모든 형식과 프로토콜에 대해 누가 걱정합니까? 일부 파이썬 객체를 지속하거나 스트리밍하여 나중에 완전히 검색하려고합니다. 이것은 세상을 개념적 차원에서 볼 수있는 좋은 방법입니다. 그러나 실제 수준에서 선택한 직렬화 체계, 형식 또는 프로토콜은 속도, 보안, 유지 보수 상태 및 프로그램의 기타 측면을 결정할 수 있습니다.

Python의 통계 모듈은 강력한 데이터 통계 분석 기능을 제공하여 생물 통계 및 비즈니스 분석과 같은 데이터의 전반적인 특성을 빠르게 이해할 수 있도록 도와줍니다. 데이터 포인트를 하나씩 보는 대신 평균 또는 분산과 같은 통계를보고 무시할 수있는 원래 데이터에서 트렌드와 기능을 발견하고 대형 데이터 세트를보다 쉽고 효과적으로 비교하십시오. 이 튜토리얼은 평균을 계산하고 데이터 세트의 분산 정도를 측정하는 방법을 설명합니다. 달리 명시되지 않는 한,이 모듈의 모든 함수는 단순히 평균을 합산하는 대신 평균 () 함수의 계산을 지원합니다. 부동 소수점 번호도 사용할 수 있습니다. 무작위로 가져옵니다 수입 통계 Fracti에서

이 기사는 딥 러닝을 위해 텐서 플로와 Pytorch를 비교합니다. 데이터 준비, 모델 구축, 교육, 평가 및 배포와 관련된 단계에 대해 자세히 설명합니다. 프레임 워크, 특히 계산 포도와 관련하여 주요 차이점

이 튜토리얼은 간단한 나무 탐색을 넘어서 DOM 조작에 중점을 둔 아름다운 수프에 대한 이전 소개를 바탕으로합니다. HTML 구조를 수정하기위한 효율적인 검색 방법과 기술을 탐색하겠습니다. 일반적인 DOM 검색 방법 중 하나는 EX입니다

이 기사는 Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, Tensorflow, Django, Flask 및 요청과 같은 인기있는 Python 라이브러리에 대해 설명하고 과학 컴퓨팅, 데이터 분석, 시각화, 기계 학습, 웹 개발 및 H에서의 사용에 대해 자세히 설명합니다.

이 기사는 Python 개발자가 CLIS (Command-Line Interfaces) 구축을 안내합니다. Typer, Click 및 Argparse와 같은 라이브러리를 사용하여 입력/출력 처리를 강조하고 CLI 유용성을 향상시키기 위해 사용자 친화적 인 디자인 패턴을 홍보하는 세부 정보.


핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

AI Hentai Generator
AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

인기 기사

뜨거운 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

Eclipse용 SAP NetWeaver 서버 어댑터
Eclipse를 SAP NetWeaver 애플리케이션 서버와 통합합니다.

MinGW - Windows용 미니멀리스트 GNU
이 프로젝트는 osdn.net/projects/mingw로 마이그레이션되는 중입니다. 계속해서 그곳에서 우리를 팔로우할 수 있습니다. MinGW: GCC(GNU Compiler Collection)의 기본 Windows 포트로, 기본 Windows 애플리케이션을 구축하기 위한 무료 배포 가능 가져오기 라이브러리 및 헤더 파일로 C99 기능을 지원하는 MSVC 런타임에 대한 확장이 포함되어 있습니다. 모든 MinGW 소프트웨어는 64비트 Windows 플랫폼에서 실행될 수 있습니다.

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

WebStorm Mac 버전
유용한 JavaScript 개발 도구
