


Apl Penghantaran Barangan Runcit Minit: Cabaran, Timbunan Teknologi dan Keputusan Utama
Apl Penghantaran Barangan Runcit Pantas: Cabaran 10 Minit
Apl perdagangan pantas seperti Blinkit, Zepto dan Swiggy Instamart telah meledak popularitinya. Untuk memahami kerumitan perkhidmatan sedemikian, saya membina apl serupa yang memfokuskan pada penghantaran barangan runcit dalam masa 10 minit.
Masalah Teras
Apl ini pada asasnya ialah platform e-dagang penjual tunggal yang mengutamakan penghantaran pantas (sub-satu hari). Halangan terbesar? Menghubungkan ejen penghantaran dengan cekap dengan pesanan dalam masa nyata. Ciri e-dagang lain kekal standard. Sebagai pekerja bebas dengan pengalaman pembangunan e-dagang yang luas, projek ini membentangkan landskap yang biasa tetapi mencabar.
Timbunan Teknologi
Memanfaatkan kepakaran saya, saya memilih seni bina Django (belakang) dan React Native (depan). Pilihan ini sejajar dengan kerja saya sebelum ini di Class To Cloud. PostgreSQL berfungsi sebagai pangkalan data utama untuk data berstruktur, dilengkapi dengan Redis untuk caching dalam memori.
Belakang
- Kerangka: Django
- Pangkalan Data: PostgreSQL (data berstruktur)
- Cache: Redis (pendapatan data pantas)
Hadapan
- Kerangka: React Native
Data Inventori: Penyelesaian Mengikis
Saya dengan pantas melaksanakan fungsi teras e-dagang (penyenaraian produk dan kategori). Untuk mengisi apl dengan data yang realistik, saya menggunakan pengikisan data menggunakan fail HAR (butiran tersedia dalam artikel berasingan). Data ini memaklumkan reka bentuk apl, menarik inspirasi daripada templat Figma dan apl sedia ada seperti Blinkit dan Zepto.
Inspirasi & Skrin Reka Bentuk
Reka bentuk apl menggabungkan templat Figma dengan elemen reka bentuk daripada Blinkit dan Zepto.
Skrin Utama
- Skrin Utama
- Penjejakan Lokasi Langsung
Penjejakan Lokasi Masa Nyata: Penyelesaian Tersuai
Saya tidak mempunyai pengalaman terdahulu dengan seni bina mudah alih dan GPS, saya menyelidik secara meluas. Banyak penyelesaian melibatkan Kafka untuk kemas kini lokasi. Walau bagaimanapun, untuk mengelakkan overhed menambah Kafka pada aplikasi monolitik ini, saya membangunkan penyelesaian tersuai menggunakan sistem caching Django dengan Redis. Walaupun berfungsi untuk pangkalan pengguna yang kecil, pendekatan ini mungkin memerlukan penghalusan untuk penggunaan berskala lebih besar. Saya akan meneroka penyelesaian yang lebih baik mengikut keperluan.
Pembelajaran Utama
- Pemilihan Tindanan Teknologi: Memilih tindanan teknologi yang betul memerlukan kerumitan dan prestasi yang seimbang. Utamakan penyelesaian yang memenuhi keperluan anda dan selaraskan dengan set kemahiran anda.
- Cabaran Masa Nyata: Kemas kini masa nyata memerlukan penyegerakan sistem yang teliti. Menjamin dan memastikan kebolehpercayaan, terutamanya pengendalian senario tanpa pemacu yang tersedia, kekal sebagai tumpuan untuk pembangunan masa hadapan.
- Reka Bentuk Modular: Seni bina modular adalah penting untuk kebolehskalaan dan penggunaan pantas. Reka bentuk modular menjadikan penskalaan (cth., menambahkan tika EC2) lebih mudah.
Penambahan Masa Depan
Pada masa ini, apl itu memfokuskan pada penghantaran pesanan dan penyimpanan pangkalan data. Penambahbaikan masa hadapan boleh termasuk:
- Analitik: Menambahkan analitis komprehensif.
- Apl Pentadbir: Membangunkan apl pentadbir pendamping untuk akses data mudah alih.
- Pelabelan Putih: Mendayakan pelabelan putih untuk kegunaan pelanggan yang lebih luas.
Kesimpulan
Mencipta apl penghantaran barangan runcit selama 10 minit memberikan cabaran yang ketara. Dengan menangani halangan operasi dan teknikal secara strategik serta membuat keputusan tindanan teknologi termaklum, projek ini menyediakan asas yang kukuh. Lelaran masa hadapan akan menggabungkan ciri termaju dan menangani skalabiliti untuk memenuhi permintaan yang semakin meningkat.
Kod Sumber
[Pautan ke Kod Sumber]
Hubungi Saya
Sila tinggalkan komen atau hubungi saya untuk berkongsi pengalaman anda atau bertanya soalan!
Atas ialah kandungan terperinci Apl Penghantaran Barangan Runcit Minit: Cabaran, Timbunan Teknologi dan Keputusan Utama. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam masa 10 jam? Sekiranya anda hanya mempunyai 10 jam untuk mengajar pemula komputer beberapa pengetahuan pengaturcaraan, apa yang akan anda pilih untuk mengajar ...

Cara mengelakkan dikesan semasa menggunakan fiddlerevery di mana untuk bacaan lelaki-dalam-pertengahan apabila anda menggunakan fiddlerevery di mana ...

Memuatkan Fail Pickle di Python 3.6 Kesalahan Laporan Alam Sekitar: ModulenotFoundError: Nomodulenamed ...

Bagaimana untuk menyelesaikan masalah segmentasi kata Jieba dalam analisis komen tempat yang indah? Semasa kami mengadakan komen dan analisis tempat yang indah, kami sering menggunakan alat segmentasi perkataan jieba untuk memproses teks ...

Bagaimana cara menggunakan ungkapan biasa untuk memadankan tag tertutup pertama dan berhenti? Semasa berurusan dengan HTML atau bahasa markup lain, ungkapan biasa sering diperlukan untuk ...

Memahami Strategi Anti-Crawling of Investing.com Ramai orang sering cuba merangkak data berita dari Investing.com (https://cn.investing.com/news/latest-news) ...


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

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan