Оптимизация кода в Django: Советы и трюки

Совет дня: Ускоряем работу Django-приложений

Работаете над проектом на Django и чувствуете, что ваш код мог бы бегать быстрее?

Скажем честно, мы все там были. Представьте, что ваш проект – это ленивый кот, который не хочет двигаться. Ну что ж, давайте разбудим этого пушистого!

Начните с использования

select_related() и prefetch_related().

Это как дать вашему коду карту к ближайшей пиццерии – он найдёт дорогу гораздо быстрее.

Далее, кэшируйте результаты сложных запросов. Подумайте об этом как о создании шпаргалки для вашего приложения: один раз посмотрел – и готово, не надо ломать голову каждый раз заново.

Теперь поговорим об оптимизации моделей. Правильная индексация полей базы данных – это как добавить ускорители на вашу гоночную машинку.

А чтобы узнать, где ваша машинка буксует, используйте инструменты профилирования, такие как Django Debug Toolbar и Silk.

Так что, друзья, вооружитесь этими советами и сделайте ваше Django-приложение быстрым и продуктивным.

#Django #Python #WebDevelopment #CodingTips #Optimization #Programming

@pro_python_code

🍏🍎🍒 FruitNeRF: CV система поиска и подсчета фруктов на основе нейронного поля Radiance Field

Это универсальная система подсчета фруктов, использующая передовые методы генерации изображений с разных углов обзора.

Система обрабатывает изображения, полученные с камеры, и сегментирует фрукты на каждом из них.

Благодаря использованию модели для создания бинарных масок, система эффективно работает с любым типом фруктов.

Затем, с помощью нейронного поля, система создает 3D-модель, из которой выделяются облака точек, содержащие только фрукты.

Применяя каскадное кластеризование к этим точкам, система точно подсчитывает количество фруктов, избегая двойного учета и исключая нерелевантные объекты.

Статья: https://arxiv.org/abs/2408.06190
Проект: https://meyerls.github.io/fruit_nerf/
Код: https://github.com/meyerls/FruitNeRF

@pro_python_code

⚡️Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:

МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: t.me/ai_machinelearning_big_data
C++ t.me/cpluspluc
Python: t.me/pythonl
Хакинг: t.me/linuxkalii
Devops: t.me/devOPSitsec
АНАЛИЗ Данных: https://yangx.top/+y_viT9uBdftkZDFi
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/javatg
Базы данных: t.me/sqlhub
Linux: t.me/linuxacademiya
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Docker: t.me/DevopsDocker
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
Собеседования МЛ: t.me/machinelearning_interview
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
C++ собеседования: t.me/cppsobes
Kubernets: t.me/kubernetc


💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://yangx.top/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://yangx.top/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy

😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno

🎓954ГБ СЛИТЫХ КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://yangx.top/addlist/BkskQciUW_FhNjEy