فیلتر کردن در DRF در مقابل جستجو: تسلط بر استراتژی‌های فیلتر کردن QuerySet

در حوزه توسعه وب، ساخت APIهای کارآمد و کاربرپسند از اهمیت بالایی برخوردار است. جنگو رست فریم‌ورک (DRF) ابزاری قدرتمند برای ساخت APIهای RESTful ارائه می‌دهد، از جمله ویژگی‌های قوی برای فیلتر کردن و جستجوی داده‌ها. این راهنمای جامع به جزئیات قابلیت‌های فیلتر کردن QuerySet در DRF می‌پردازد و استراتژی‌های مختلفی را برای بهینه‌سازی بازیابی داده و افزایش عملکرد API برای مخاطبان جهانی بررسی می‌کند. ما بررسی خواهیم کرد که چه زمانی باید از فیلتر کردن استفاده کرد، چه زمانی از جستجو، و چگونه این تکنیک‌ها را برای حداکثر اثربخشی ترکیب کنیم.

درک اهمیت فیلتر کردن و جستجو

فیلتر کردن و جستجو عملیات اساسی در تقریباً هر API هستند. آنها به کلاینت‌ها (مانند برنامه‌های وب، برنامه‌های موبایل) امکان می‌دهند تا داده‌های خاص را بر اساس معیارهای خود بازیابی کنند. بدون این قابلیت‌ها، APIها دست و پا گیر و ناکارآمد خواهند بود و کلاینت‌ها را مجبور می‌کنند تا کل مجموعه داده‌ها را دانلود کرده و سپس آنها را در سمت خود فیلتر کنند. این می‌تواند منجر به موارد زیر شود:

• زمان پاسخگویی کند: به خصوص با مجموعه‌های داده بزرگ، بار واکشی و پردازش مقادیر زیادی از داده‌ها، زمان پاسخگویی را افزایش می‌دهد.
• افزایش مصرف پهنای باند: کلاینت‌ها پهنای باند بیشتری را برای دانلود داده‌های غیرضروری مصرف می‌کنند. این یک نگرانی قابل توجه برای کاربران در مناطق با دسترسی محدود به اینترنت یا هزینه‌های بالای داده است.
• تجربه کاربری ضعیف: APIهای کند منجر به ناامیدی کاربران و تأثیر منفی بر قابلیت استفاده کلی برنامه می‌شوند.

مکانیزم‌های مؤثر فیلتر کردن و جستجو برای ارائه تجربه‌ای بی‌نقص و پرکارایی برای کاربران در سراسر جهان بسیار مهم هستند. پیامدهای آن را برای کاربران در کشورهایی مانند هند، برزیل یا اندونزی در نظر بگیرید، جایی که زیرساخت اینترنت می‌تواند به طور قابل توجهی متفاوت باشد. بهینه‌سازی بازیابی داده مستقیماً به نفع این کاربران است.

قابلیت‌های فیلتر کردن داخلی DRF

1. `OrderingFilter`

کلاس `OrderingFilter` به کلاینت‌ها اجازه می‌دهد تا ترتیب نتایج را بر اساس یک یا چند فیلد مشخص کنند. این امر به ویژه برای مرتب‌سازی داده‌ها بر اساس تاریخ، قیمت، نام یا هر ویژگی مرتبط دیگر مفید است. کلاینت‌ها معمولاً می‌توانند ترتیب را با استفاده از پارامترهای کوئری مانند `?ordering=field_name` یا `?ordering=-field_name` (برای ترتیب نزولی) کنترل کنند.

مثال:

فرض کنید یک مدل برای `Product` دارید:

            
from django.db import models

class Product(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=200)
    price = models.DecimalField(max_digits=10, decimal_places=2)
    created_at = models.DateTimeField(auto_now_add=True)

            

              
                Copy
              
            
          

و یک سریالایزر و ویو ست مربوطه:

            
from rest_framework import serializers, viewsets
from .models import Product
from rest_framework.filters import OrderingFilter

class ProductSerializer(serializers.ModelSerializer):
    class Meta:
        model = Product
        fields = '__all__'

class ProductViewSet(viewsets.ModelViewSet):
    queryset = Product.objects.all()
    serializer_class = ProductSerializer
    filter_backends = [OrderingFilter]
    ordering_fields = ['name', 'price', 'created_at'] # Fields allowed for ordering

            

              
                Copy
              
            
          

در این مثال، کلاینت‌ها می‌توانند از پارامتر `ordering` برای مرتب‌سازی محصولات استفاده کنند. به عنوان مثال، `?ordering=price` محصولات را بر اساس قیمت به ترتیب صعودی مرتب می‌کند و `?ordering=-price` آنها را به ترتیب نزولی مرتب می‌کند. این انعطاف‌پذیری برای کاربران برای تنظیم نمایش داده‌ها بر اساس نیازهایشان حیاتی است. یک پلتفرم تجارت الکترونیک را تصور کنید؛ کاربران باید به راحتی بتوانند بر اساس قیمت (کم به زیاد، یا زیاد به کم) یا بر اساس محبوبیت مرتب‌سازی کنند.

2. `SearchFilter`

فیلتر `SearchFilter` جستجوی مبتنی بر متن را در فیلدهای مشخص شده در مدل شما امکان‌پذیر می‌سازد. این به کلاینت‌ها اجازه می‌دهد تا داده‌ها را بر اساس کلمات کلیدی یا عبارات جستجو کنند. معمولاً از یک پارامتر کوئری مانند `?search=keyword` استفاده می‌کند. `SearchFilter` در DRF به طور پیش‌فرض از جستجوی `icontains` استفاده می‌کند که جستجوهای غیرحساس به حروف کوچک و بزرگ را انجام می‌دهد. لازم به ذکر است که برای عملکرد بهینه، به ویژه با مجموعه‌های داده بزرگ، استفاده از قابلیت‌های جستجوی متن کامل خاص پایگاه داده را در نظر بگیرید، همانطور که بعداً بحث خواهد شد.

مثال:

ادامه با مدل `Product`:

            
from rest_framework import serializers, viewsets
from .models import Product
from rest_framework.filters import SearchFilter

class ProductSerializer(serializers.ModelSerializer):
    class Meta:
        model = Product
        fields = '__all__'

class ProductViewSet(viewsets.ModelViewSet):
    queryset = Product.objects.all()
    serializer_class = ProductSerializer
    filter_backends = [SearchFilter]
    search_fields = ['name', 'description'] # Fields allowed for searching

            

              
                Copy
              
            
          

اکنون، کلاینت‌ها می‌توانند محصولات را با استفاده از پارامتر `search` جستجو کنند. به عنوان مثال، `?search=laptop` محصولاتی را که حاوی 'laptop' در نام یا توضیحات خود هستند، بازمی‌گرداند. نیازهای مخاطبان جهانی را در نظر بگیرید؛ جستجو برای محصولات به چندین زبان مستلزم برنامه‌ریزی دقیق برای پردازش و فهرست‌بندی متن است.

3. `DjangoFilterBackend` (کتابخانه شخص ثالث)

بسته `django-filter` قابلیت‌های فیلتر کردن پیشرفته‌تری را ارائه می‌دهد. این به شما امکان می‌دهد فیلترهای سفارشی را بر اساس انواع فیلدها، روابط و منطق پیچیده ایجاد کنید. این رویکرد به طور کلی قدرتمندترین و انعطاف‌پذیرترین رویکرد برای رسیدگی به الزامات فیلتر کردن پیچیده است.

نصب: `pip install django-filter`

مثال:

            
from rest_framework import serializers, viewsets
from .models import Product
from django_filters import rest_framework as filters

class ProductSerializer(serializers.ModelSerializer):
    class Meta:
        model = Product
        fields = '__all__'

class ProductFilter(filters.FilterSet):
    min_price = filters.NumberFilter(field_name='price', lookup_expr='gte')
    max_price = filters.NumberFilter(field_name='price', lookup_expr='lte')
    name = filters.CharFilter(field_name='name', lookup_expr='icontains')
    class Meta:
        model = Product
        fields = ['name', 'created_at']

class ProductViewSet(viewsets.ModelViewSet):
    queryset = Product.objects.all()
    serializer_class = ProductSerializer
    filter_backends = [filters.DjangoFilterBackend]
    filterset_class = ProductFilter

            

              
                Copy
              
            
          

این مثال امکان فیلتر کردن محصولات را بر اساس حداقل و حداکثر قیمت، و بر اساس نام با استفاده از جستجوی `icontains` فراهم می‌کند. این نشان‌دهنده قدرت و انعطاف‌پذیری `django-filter` است. این می‌تواند در برنامه‌های تجارت الکترونیک یا مدیریت محتوا بسیار مفید باشد و به کاربران امکان می‌دهد نتایج را دقیق‌تر کنند. به عنوان مثال، فیلتر کردن بر اساس محدوده قیمت، دسته محصول یا تاریخ ایجاد، همگی به راحتی قابل پیاده‌سازی هستند. این قابلیت چندگانه، این گزینه را به انتخابی محبوب برای پاسخگویی به انواع نیازهای جهانی تبدیل می‌کند.

انتخاب استراتژی فیلتر کردن مناسب: فیلتر کردن در مقابل جستجو

انتخاب بین فیلتر کردن و جستجو به الزامات خاص API شما بستگی دارد. تفاوت اصلی در هدف آنها نهفته است:

• فیلتر کردن: برای محدود کردن نتایج بر اساس معیارهای از پیش تعریف شده (مانند محدوده قیمت، محدوده تاریخ، دسته) استفاده می‌شود. فیلترها معمولاً بر اساس تطابق دقیق یا محدوده ای هستند. کاربر اغلب می‌داند *چه چیزی* را جستجو می‌کند.
• جستجو: برای یافتن نتایجی که با یک رشته متنی داده شده مطابقت دارند (مانند کلمات کلیدی) استفاده می‌شود. جستجو انعطاف‌پذیرتر است و اغلب شامل تطابق تقریبی می‌شود. کاربر ممکن است دقیقاً نداند که به دنبال چه چیزی است، اما یک نقطه شروع دارد.

در اینجا جدولی خلاصه کننده تفاوت‌های کلیدی آورده شده است:

چه زمانی از هر کدام استفاده کنیم:

• هنگامی که از فیلتر کردن استفاده کنید: کاربر می‌خواهد نتایج را بر اساس مقادیر گسسته یا محدوده‌هایی در فیلدهای شناخته شده (مانند قیمت، تاریخ، دسته) اصلاح کند. شما فیلدهای موجود را می‌شناسید.
• هنگامی که از جستجو استفاده کنید: کاربر یک کوئری متنی آزاد ارائه می‌دهد و شما نیاز به یافتن تطابق در چندین فیلد با استفاده از کلمات کلیدی دارید.

بهینه‌سازی فیلتر کردن و جستجو برای عملکرد

عملکرد حیاتی است، به خصوص هنگام کار با مجموعه‌های داده بزرگ. این تکنیک‌های بهینه‌سازی را در نظر بگیرید:

1. فهرست‌بندی پایگاه داده

فهرست‌بندی پایگاه داده برای بهینه‌سازی فیلتر کردن و جستجو اساسی است. اطمینان حاصل کنید که فیلدهایی که برای فیلتر کردن و جستجو استفاده می‌کنید، دارای ایندکس‌های مناسب هستند. فهرست‌بندی به پایگاه داده اجازه می‌دهد تا داده‌های مرتبط را بدون اسکن کل جدول به سرعت پیدا کند. انتخاب نوع ایندکس (مانند B-tree، full-text) به سیستم پایگاه داده شما و ماهیت کوئری‌هایتان بستگی دارد. فهرست‌بندی برای مقیاس‌پذیری برنامه شما، به ویژه هنگام کار با یک پایگاه کاربری جهانی، حیاتی است.

مثال (PostgreSQL):

            
CREATE INDEX product_name_idx ON myapp_product (name);
CREATE INDEX product_price_idx ON myapp_product (price);

            

              
                Copy
              
            
          

مثال (MySQL):

            
CREATE INDEX product_name_idx ON product (name);
CREATE INDEX product_price_idx ON product (price);

            

              
                Copy
              
            
          

همیشه تأثیر عملکرد افزودن یا حذف ایندکس‌ها را آزمایش کنید. تعادل را در نظر بگیرید: ایندکس‌ها سرعت خواندن را افزایش می‌دهند اما می‌توانند سرعت نوشتن (insert، update، delete) را کاهش دهند.

2. جستجوی متن کامل خاص پایگاه داده

برای الزامات جستجوی پیچیده، از قابلیت‌های جستجوی متن کامل سیستم پایگاه داده خود بهره ببرید. موتورهای جستجوی متن کامل به طور خاص برای جستجوی کارآمد داده‌های متنی طراحی شده‌اند و اغلب ویژگی‌هایی مانند ریشه‌یابی (stemming)، حذف کلمات توقف (stop word removal) و رتبه‌بندی را ارائه می‌دهند. ویژگی‌های رایج جستجوی متن کامل پایگاه داده عبارتند از:

• PostgreSQL: از افزونه‌های `pg_trgm` و `fts` (جستجوی متن کامل) استفاده می‌کند.
• MySQL: دارای ایندکس‌های `FULLTEXT` داخلی است.
• Elasticsearch: یک موتور جستجوی اختصاصی است که می‌تواند با جنگو یکپارچه شود.

مثال (PostgreSQL، با استفاده از `pg_trgm` برای جستجوی شباهت):

            
CREATE EXTENSION pg_trgm;

-- In your Product model:
from django.contrib.postgres.search import TrigramSimilarity

Product.objects.annotate(
    similarity=TrigramSimilarity('name', search_term),
).filter(similarity__gt=0.3).order_by('-similarity')

            

              
                Copy
              
            
          

جستجوی متن کامل به ویژه هنگام پشتیبانی از جستجوی چندزبانه ارزشمند است، زیرا مدیریت بهتری از زبان‌ها و مجموعه‌کاراکترهای مختلف ارائه می‌دهد. این امر تجربه کاربری را برای مخاطبان جهانی افزایش می‌دهد.

3. کشینگ

کشینگ را برای ذخیره داده‌های پرکاربرد یا نتایج کوئری‌های گران‌قیمت پایگاه داده پیاده‌سازی کنید. DRF به خوبی با سیستم‌های کشینگ مانند Redis یا Memcached یکپارچه می‌شود. کشینگ می‌تواند به طور قابل توجهی بار روی پایگاه داده شما را کاهش داده و زمان پاسخگویی را بهبود بخشد، به خصوص برای عملیات‌های پر خواندن. هنگام پیاده‌سازی کشینگ، فرکانس به‌روزرسانی‌ها را در نظر بگیرید – شما نمی‌خواهید داده‌های قدیمی را به کاربران خود ارائه دهید.

مثال (استفاده از کشینگ داخلی جنگو):

            
from django.core.cache import cache

def get_products(search_term=None):
    cache_key = f'products:{search_term}'
    products = cache.get(cache_key)

    if products is None:
        if search_term:
            products = Product.objects.filter(name__icontains=search_term)
        else:
            products = Product.objects.all()
        cache.set(cache_key, products, timeout=3600) # Cache for 1 hour
    return products

            

              
                Copy
              
            
          

4. صفحه‌بندی

همیشه برای نمایش مجموعه‌های داده بزرگ از صفحه‌بندی استفاده کنید. صفحه‌بندی نتایج را به صفحات کوچکتر و قابل مدیریت تقسیم می‌کند و از دریافت حجم زیادی از داده‌ها به یکباره توسط کلاینت جلوگیری می‌کند. DRF کلاس‌های صفحه‌بندی داخلی را ارائه می‌دهد. مزایا شامل زمان بارگذاری اولیه سریع‌تر، کاهش مصرف پهنای باند و بهبود تجربه کاربری است. سبک‌های مختلف صفحه‌بندی را در نظر بگیرید: مبتنی بر صفحه، مبتنی بر آفست و مبتنی بر کرسر. سبک صفحه‌بندی را انتخاب کنید که به بهترین وجه با نیازهای شما مطابقت دارد. صفحه‌بندی مبتنی بر آفست می‌تواند با مجموعه‌های داده بزرگ ناکارآمد شود؛ برای عملکرد بهینه با مجموعه‌های نتایج بسیار بزرگ، از صفحه‌بندی مبتنی بر کرسر استفاده کنید.

مثال:

            
from rest_framework.pagination import PageNumberPagination

class StandardResultsSetPagination(PageNumberPagination):
    page_size = 10
    page_size_query_param = 'page_size'
    max_page_size = 100

            

              
                Copy
              
            
          

سپس، این کلاس صفحه‌بندی را در ویو ست خود استفاده کنید:

            
from .pagination import StandardResultsSetPagination

class ProductViewSet(viewsets.ModelViewSet):
    queryset = Product.objects.all()
    serializer_class = ProductSerializer
    pagination_class = StandardResultsSetPagination

            

              
                Copy
              
            
          

5. بهینه‌سازی متدهای QuerySet

هنگام ساخت کوئری‌های پایگاه داده خود دقت کنید. از متدها و عملیات ناکارآمد QuerySet اجتناب کنید. به عنوان مثال:

• از کوئری‌های N+1 اجتناب کنید: کد خود را با دقت بررسی کنید تا مطمئن شوید که تماس‌های بیش از حد به پایگاه داده (مانند بازیابی اشیاء مرتبط در یک حلقه) انجام نمی‌دهید. از `select_related()` و `prefetch_related()` برای بهینه‌سازی بازیابی اشیاء مرتبط استفاده کنید.
• از `values()` و `values_list()` استفاده کنید: اگر فقط به زیرمجموعه‌ای از فیلدها نیاز دارید، به جای بازیابی کل نمونه مدل، از `values()` یا `values_list()` استفاده کنید.
• از `annotate()` و `aggregate()` به طور مناسب استفاده کنید: از این متدها برای محاسبات در سطح پایگاه داده به جای انجام محاسبات در پایتون استفاده کنید.
• `defer()` و `only()` را در نظر بگیرید: از این متدها برای بهینه‌سازی بازیابی فیلدهای خاص استفاده کنید و از بازیابی داده‌های غیرضروری جلوگیری کنید.

6. فیلتر کردن در سمت کلاینت (ملاحظه)

در برخی موارد، بررسی کنید که آیا منطق فیلتر کردن می‌تواند به سمت کلاینت منتقل شود (مانند فیلتر کردن روی یک لیست کوچک از گزینه‌های از قبل واکشی شده). این استراتژی به اندازه داده و نوع فیلتری که باید انجام شود بستگی دارد و گاهی اوقات می‌تواند بار سرور را کاهش دهد. با این حال، به حجم داده‌های منتقل شده به کلاینت و پتانسیل گلوگاه‌های عملکردی در سمت کلاینت توجه داشته باشید. هنگام پیاده‌سازی فیلتر کردن در سمت کلاینت، از اقدامات امنیتی مناسب اطمینان حاصل کنید.

استراتژی‌های پیشرفته: ترکیب فیلتر کردن و جستجو

در بسیاری از سناریوهای دنیای واقعی، ممکن است نیاز به ترکیب فیلتر کردن و جستجو داشته باشید. به عنوان مثال، ممکن است بخواهید محصولات را بر اساس دسته فیلتر کنید و سپس در آن دسته به دنبال یک کلمه کلیدی خاص بگردید.

مثال (ترکیب فیلتر کردن و جستجو با استفاده از `django-filter`):

            
from rest_framework import serializers, viewsets
from .models import Product
from django_filters import rest_framework as filters

class ProductSerializer(serializers.ModelSerializer):
    class Meta:
        model = Product
        fields = '__all__'

class ProductFilter(filters.FilterSet):
    category = filters.CharFilter(field_name='category__name', lookup_expr='exact')
    search = filters.CharFilter(field_name='name', lookup_expr='icontains')
    class Meta:
        model = Product
        fields = ['category', 'search']

class ProductViewSet(viewsets.ModelViewSet):
    queryset = Product.objects.all()
    serializer_class = ProductSerializer
    filter_backends = [filters.DjangoFilterBackend]
    filterset_class = ProductFilter

            

              
                Copy
              
            
          

در این مثال، کلاینت‌ها می‌توانند بر اساس `category` فیلتر کنند و سپس در آن دسته بر اساس `search` (کلمات کلیدی) جستجو کنند. این مثال نگاهی اجمالی به نحوه ترکیب انواع مختلف فیلترها می‌دهد. این رویکرد قابلیت کوئری‌های پیچیده‌تری را به کاربر می‌دهد. در نظر بگیرید که چگونه این ابزارها می‌توانند تجربه کاربری را در سطح جهانی با امکان درخواست‌های کوئری دقیق‌تر بهبود بخشند.

ملاحظات بین‌المللی‌سازی و محلی‌سازی (I18n & L10n)

هنگام توسعه APIها برای مخاطبان جهانی، بین‌المللی‌سازی (I18n) و محلی‌سازی (L10n) مناسب حیاتی هستند. این شامل تطبیق API شما با زبان‌ها، فرهنگ‌ها و مناطق مختلف است.

• کدگذاری متن: اطمینان حاصل کنید که پایگاه داده و API شما از کدگذاری UTF-8 برای مدیریت طیف وسیعی از کاراکترها از زبان‌های مختلف استفاده می‌کنند.
• قالب‌های تاریخ و زمان: از قالب‌های تاریخ و زمان ISO 8601 برای جلوگیری از ابهام و اطمینان از سازگاری در سراسر مناطق مختلف استفاده کنید.
• قالب‌بندی اعداد: قالب‌بندی اعداد (مانند جداکننده‌های اعشاری، جداکننده‌های هزارگان) را به طور مناسب مدیریت کنید.
• تطابق رشته: از نحوه عملکرد مقایسه رشته‌ها در زبان‌های مختلف آگاه باشید. تطابق غیرحساس به حروف کوچک و بزرگ را در نظر بگیرید و از تنظیمات collation مناسب در پایگاه داده خود استفاده کنید. به عنوان مثال، اگر کاربری در عربی جستجو می‌کند، کوئری او باید به طور مؤثر با مجموعه‌کاراکترهای مناسب کار کند.
• ترجمه: ترجمه برای رشته‌های رو به کاربر، پیام‌های خطا و سایر محتوای متنی را پیاده‌سازی کنید.
• مدیریت ارز: اگر API شما با داده‌های مالی سروکار دارد، از ارزهای متعدد پشتیبانی کنید.
• پشتیبانی از راست به چپ (RTL): اگر برنامه شما نیاز به پشتیبانی از زبان‌هایی مانند عربی یا عبری دارد، پیاده‌سازی طرح‌بندی RTL را در نظر بگیرید.

DRF به طور بومی ویژگی‌های جامع I18n و L10n را ارائه نمی‌دهد، اما با سیستم I18n/L10n جنگو یکپارچه می‌شود. از ویژگی‌های ترجمه جنگو (مانند `gettext`، `ugettext`، `{% load i18n %}`) برای ترجمه محتوای متنی استفاده کنید. برنامه‌ریزی و پیاده‌سازی صحیح I18n/L10n برای دستیابی به مخاطبان جهانی و ارائه تجربه کاربری محلی‌شده و بصری ضروری است.

بهترین شیوه‌ها و بینش‌های عملی

در اینجا خلاصه‌ای از بهترین شیوه‌ها و بینش‌های عملی برای فیلتر کردن و جستجوی QuerySet در DRF آورده شده است:

• ابزار مناسب را انتخاب کنید: با دقت ارزیابی کنید که آیا فیلتر کردن یا جستجو روش مناسب برای نیازهای شماست. در صورت لزوم آنها را ترکیب کنید.
• با فهرست‌بندی بهینه‌سازی کنید: همیشه فیلدهای مورد استفاده برای فیلتر کردن و جستجو را در پایگاه داده خود فهرست‌بندی کنید. به طور منظم ایندکس‌ها را بررسی و بهینه‌سازی کنید.
• از ویژگی‌های خاص پایگاه داده بهره ببرید: از قابلیت‌های جستجوی متن کامل خاص پایگاه داده برای الزامات جستجوی پیچیده استفاده کنید.
• کشینگ را پیاده‌سازی کنید: داده‌های پرکاربرد را کش کنید تا بار پایگاه داده کاهش یابد.
• از صفحه‌بندی استفاده کنید: همیشه مجموعه‌های نتایج بزرگ را صفحه‌بندی کنید تا عملکرد و تجربه کاربری بهبود یابد.
• QuerySetها را بهینه‌سازی کنید: کوئری‌های پایگاه داده کارآمد بنویسید و از کوئری‌های N+1 اجتناب کنید.
• عملکرد را در اولویت قرار دهید: عملکرد API را نظارت کنید و گلوگاه‌های احتمالی را شناسایی کنید. از ابزارهای پروفایلینگ برای تجزیه و تحلیل و بهینه‌سازی کد خود استفاده کنید.
• ملاحظات I18n/L10n را در نظر بگیرید: از ابتدا برای بین‌المللی‌سازی و محلی‌سازی برنامه‌ریزی کنید تا از مخاطبان جهانی پشتیبانی کنید.
• مستندات API واضح ارائه دهید: گزینه‌های فیلتر کردن و جستجوی موجود و پارامترهای کوئری را در مستندات API خود مستند کنید. این به کاربران کمک می‌کند تا نحوه استفاده از API شما را درک کنند. ابزارهایی مانند Swagger یا OpenAPI می‌توانند در اینجا کمک زیادی کنند.
• به طور کامل آزمایش کنید: منطق فیلتر کردن و جستجوی خود را با داده‌های مختلف و موارد مرزی آزمایش کنید تا از عملکرد صحیح آن اطمینان حاصل کنید. تست‌های واحد بنویسید تا از رگرسیون جلوگیری کنید.

با پیروی از این بهترین شیوه‌ها، می‌توانید APIهایی با عملکرد بالا و کاربرپسند ایجاد کنید که داده‌ها را به طور مؤثر فیلتر و جستجو می‌کنند و تجربه مثبتی را برای کاربران در سراسر جهان فراهم می‌کنند. نیازهای یک پایگاه کاربری جهانی را در نظر بگیرید. انتخاب‌های شما در مرحله طراحی، کاربران از ژاپن تا آلمان تا آرژانتین را تحت تأثیر قرار خواهد داد و به موفقیت جهانی API شما کمک خواهد کرد.

مراحل عملی:

1. الزامات فیلتر کردن و جستجو را شناسایی کنید: نیازهای API خود را تجزیه و تحلیل کنید و الزامات فیلتر کردن و جستجو را شناسایی کنید.
2. Backend فیلتر کردن مناسب را انتخاب کنید: Backend فیلتر کردن DRF مناسب (مانند `OrderingFilter`، `SearchFilter`، `DjangoFilterBackend`) را انتخاب کنید.
3. فیلتر کردن و جستجو را پیاده‌سازی کنید: قابلیت فیلتر کردن و جستجو را در ویو ست‌های خود پیاده‌سازی کنید.
4. QuerySetها و ایندکس‌های پایگاه داده را بهینه‌سازی کنید: اطمینان حاصل کنید که کوئری‌های شما کارآمد هستند و ایندکس‌های پایگاه داده مناسب در جای خود قرار دارند.
5. به طور کامل آزمایش کنید: پیاده‌سازی‌های فیلتر کردن و جستجوی خود را با داده‌ها و پارامترهای کوئری مختلف آزمایش کنید.
6. API خود را مستند کنید: گزینه‌های فیلتر کردن و جستجوی موجود را در مستندات API خود مستند کنید.

نتیجه‌گیری

تسلط بر استراتژی‌های فیلتر کردن QuerySet در DRF برای ساخت APIهای قدرتمند و مقیاس‌پذیر ضروری است. با درک تفاوت‌های بین فیلتر کردن و جستجو، بهره‌گیری از ویژگی‌های داخلی DRF، بهینه‌سازی برای عملکرد و در نظر گرفتن بین‌المللی‌سازی، می‌توانید APIهایی ایجاد کنید که به طور مؤثر به مخاطبان جهانی خدمات رسانی کنند. یادگیری مستمر و انطباق در چشم‌انداز همواره در حال تحول توسعه وب حیاتی است. از بهترین شیوه‌ها و آخرین پیشرفت‌ها مطلع باشید تا اطمینان حاصل کنید که APIهای شما برای کاربران در سراسر جهان کارآمد و کاربرپسند باقی می‌مانند.