Question

我有一个在Django中运行的函数。应该根据用户位置来计算位置的距离。它起作用了，唯一的问题是我感觉我当前的实现可能缺乏性能。这往往会花费很多时间。这是代码：

def resolve_near_by_branches(self, info, **kwargs):
    ul_raw = kwargs.get('user_location')
    ul_l = ul_raw.split(',')
    user_location = (float(ul_l[0]), float(ul_l[1]))

    final_b = []

    if kwargs.get('category') is None:
        es = Establishment.objects.distinct().all()
    else:
        es = Establishment.objects.distinct().filter(
            category__code_name__exact=kwargs.get('category'),
        )

    for e in es:
        for branch in e.branches.all():
            b_l = (float(branch.location.latitude.replace(' ', "")), float(branch.location.longitude.replace(' ', "")))
            # if geodesic(user_location, b_l).km < 9000000:
            final_b.append((geodesic(user_location, b_l).m, branch))

    final_data = sorted(final_b, key=lambda x: x[0])
    print(final_data)
    # print([i[1] for i in final_b])

    return [i[1] for i in final_data]

如果您对我可以如何加快速度有任何建议，请贡献力量。

Answer 1

一个明显的改进是使用prefetch_related()，这是因为您在每次迭代中访问的都是逆向关系。这告诉Django在评估时再执行一次额外的数据库查询，以检索反向关系，而不是每次访问时都进行一次，从而减少了查询。

def resolve_near_by_branches(self, info, **kwargs):
    ul_raw = kwargs.get('user_location')
    ul_l = ul_raw.split(',')
    user_location = (float(ul_l[0]), float(ul_l[1]))

    final_b = []

    if kwargs.get('category') is None:
        es = Establishment.objects.distinct().all()
    else:
        es = Establishment.objects.distinct().filter(
            category__code_name__exact=kwargs.get('category'),
        )

    for e in es.prefetch_related('branches'):
        for branch in e.branches.all():
            b_l = (float(branch.location.latitude.replace(' ', "")), float(branch.location.longitude.replace(' ', "")))
            # if geodesic(user_location, b_l).km < 9000000:
            final_b.append((geodesic(user_location, b_l).m, branch))

    final_data = sorted(final_b, key=lambda x: x[0])
    print(final_data)
    # print([i[1] for i in final_b])

    return [i[1] for i in final_data]

我最近做了一个Django ORM optimization cheat sheet，希望在寻求快速优化时会有所帮助。

有什么办法可以加快这段代码的速度，还是最快的呢？

1 个答案: