2020-10-06

1.django缓存设置

django的六种缓存(mysql+redis) :https://www.cnblogs.com/xiaonq/p/7978402.html#i6

1.1安装Django缓存模块

pip install django-redis==4.12.1

1.2syl/settings.py中配置缓存

# 缓存配置
CACHES = {
	# django存缓默认位置,redis 0号库
	# default: 连接名称
	"default": {
		"BACKEND": "django_redis.cache.RedisCache",
		"LOCATION": "redis://127.0.0.1:6379/0",
		"OPTIONS": {
			"CLIENT_CLASS": "django_redis.client.DefaultClient",
		}
	},
	# django session存 reidis 1 号库(现在基本不需要使用)
	"session": {
		"BACKEND": "django_redis.cache.RedisCache",
		"LOCATION": "redis://127.0.0.1:6379/1",
		"OPTIONS": {
			"CLIENT_CLASS": "django_redis.client.DefaultClient",
		}
	},
	# 图形验证码,存redis 2号库
	"img_code": {
		"BACKEND": "django_redis.cache.RedisCache",
		"LOCATION": "redis://127.0.0.1:6379/2",
		"OPTIONS": {
		"CLIENT_CLASS": "django_redis.client.DefaultClient",
		}
	}
}
# 配置session使用redis存储
SESSION_ENGINE = "django.contrib.sessions.backends.cache"
# 配置session存储的位置: 使用cache中的 session配置
SESSION_CACHE_ALIAS = "session"

2.新建应verifications

  • 图形验证码
  • 短信验证码
  • 邮件验证码
'''2.1 在apps文件夹下新建应用: verifications'''
python ../manage.py startapp verifications # 切换到apps文件夹下执行创建命令
3.图形验证码captcha使用
4.在verifications/views.py中使用
'''2.2 在syl/settings.py中添加应用'''
INSTALLED_APPS = [
'verifications.apps.VerificationsConfig',
]
'''2.3 在syl/urls.py主路由中添加'''
path('verify/', include('verifications.urls')),
'''2.4 添加子路由: verifications/urls.py'''
from django.urls import path
from . import views
urlpatterns = [
	# path('image_codes/', views.ImageCodeView.as_view())
]

3.图形验证码captcha使用

  1. 下载captcha压缩包captcha.zip,放到项目packages文件夹下
  2. 解压captcha.zip放到syl/libs文件夹下
  3. 解压文件中的syl/libs/captcha/captcha.py 右键运行即可生成图片验证码
    unzip xxx.zip

4…在verifications/views.py中使用

from django.http import HttpResponse, HttpResponseForbidden
from django.views import View
from django_redis import get_redis_connection
from libs.captcha.captcha import captcha
class ImageCodeView(View):
	def get(self, request):
		# 1.接收数据
		uuid = request.GET.get('uuid')
		# 2.校验数据
		if not uuid:
		return HttpResponseForbidden('uuid无效')
		# 3.处理业务
		# 获取图片文本内容和图片二进制代码
		text, image = captcha.generate_captcha()
		# 4.把uuid和图片文本存入redis
		redis_client = get_redis_connection('img_code') # 获取redis客户端
		# 5.写入redis(是字符串)
		redis_client.setex(uuid, 60 * 5, text)
		# 6.返回响应图片
	return HttpResponse(image, content_type='image/jpg')

5.测试验证码接口

http://192.168.56.100:8888/verify/image_codes/?uuid=66ea64aa-fbe6-11ea-a3d3-
005056c00008

在这里插入图片描述
127.0.0.1:6379># select 2
OK
127.0.0.1:6379[2]># keys *

  1. “66ea64aa-fbe6-11ea-a3d3-005056c00008”
    127.0.0.1:6379[2]># get 66ea64aa-fbe6-11ea-a3d3-005056c00008
    “JEZ6”
<think>我们已知d3的要求是添加merged_data的经纬度定位信息。从提供的merged_data.head()中,我们注意到原始数据中并没有直接出现经纬度列。但是,在洛杉矶犯罪数据集中,通常会有'LAT'和'LON'列代表纬度和经度。然而,在给出的表头中,我们没有看到'LAT'和'LON'。因此,我们需要确认merged_data中是否包含经纬度信息。根据提供的列名,可能包含位置信息的列有:-'LOCATION'(如果存在,可能是经纬度字符串)-或者可能有单独的'LAT'和'LON'列(但这里没有显示)但是,在提供的列名中,我们看到有:'DR_NO','DateRptd','DATEOCC','TIMEOCC','AREA','AREANAME',...,'天气','季节'因此,我们需要先检查merged_data中是否有经纬度列。如果没有,则可能需要通过其他方式获取(例如,通过地址地理编码,但这样很复杂)。假设merged_data中确实有经纬度列,但在这个head中没有显示(因为列太多被省略),那么我们可以从merged_data中提取经纬度。如果确实没有,那么我们需要考虑使用其他方法。但是,根据问题要求,d3要求添加merged_data的经纬度定位信息,所以我们假设merged_data中已经存在经纬度信息。步骤:1.在merged_data中确认经纬度列名(假设为'LAT'和'LON',或者可能是'Latitude'和'Longitude')。如果没有,则可能需要查看实际列名。2.由于在d3中,我们已经有了与merged_data相同的记录(因为d3是从merged_data衍生出来的时间特征数据),我们需要将每个记录对应的经纬度信息添加到d3中。但是,注意:d3是通过对原始数据按时间聚合得到的吗?还是说d3就是merged_data添加了时间特征?根据之前的描述,d3和d2都是对原数据添加特征,但d3要求添加经纬度,而d2要求添加时间相关的统计特征。由于问题中说明“其他部分d3代码与d2相同”,我们可以理解为d3和d2都是基于同样的原始数据(merged_data)进行特征工程,只是d3添加的特征是经纬度相关的,而d2添加的是时间统计特征。但是,注意:在d2中,我们按日期和时间段进行了聚合(比如按小时聚合),那么每个时间段可能有多条记录(来自不同的地理位置),所以如果d3也要按时间段聚合,那么经纬度信息就无法直接添加(因为一个时间段可能有多个经纬度点)。因此,我们需要澄清:d3是否也像d2一样进行了聚合?还是说d3保持原始记录级别?根据问题要求,d3要求“添加merged_data的经纬度定位信息”,所以我认为d3不需要进行时间聚合,而是保持每条记录的经纬度。也就是说,d3应该是每条犯罪记录加上时间特征(如年、月、日、小时、时间段、星期几、是否节假日、天气、季节等)以及原始的经纬度。所以,在d3中,我们不需要按时间聚合,而是直接使用原始记录。因此,我们只需要从merged_data中提取经纬度列(如果存在)并添加到d3中即可。但是,在给出的merged_data.head()中,我们没有看到经纬度列。所以我们需要先检查merged_data中是否有经纬度列。假设:在merged_data中,经纬度列名为'LAT'和'LON'(常见于洛杉矶犯罪数据集)。如果实际列名不同,请替换。如果确实没有,那么可能需要使用其他列(如地址)来地理编码,但这超出了范围。我们假设有。代码步骤:1.检查merged_data中是否有经纬度列(例如'LAT'和'LON')。2.如果有,则直接将这些列添加到d3中(因为d3是从merged_data添加时间特征后得到的数据集,但注意在添加时间特征的过程中,我们可能已经保留了原始行,所以只需要将经纬度列赋值给d3)。但是,注意:在创建d3的过程中,我们可能已经对merged_data进行了处理(比如添加了时间特征),但并没有删除经纬度列?那么可能d3中已经包含了经纬度列?如果是这样,就不需要再添加了。所以,问题在于:在创建d3的时候,我们是否已经保留了经纬度列?如果没有,那么我们需要从merged_data中提取并合并。根据问题描述,d3和d2的代码相同部分是指除了添加特定特征外的其他部分。所以,在d3中,我们可能已经删除了经纬度列?或者根本没有包含?为了安全起见,我们假设在创建d3时,我们只保留了需要的列(可能不包括经纬度)。因此,我们需要从原始merged_data中提取经纬度列,然后按索引或键合并到d3中。由于d3是从merged_data派生出来的,所以它们有相同的索引(行顺序和数量相同)。因此,我们可以直接通过索引来添加。代码:如果d3和merged_data的行数相同且顺序一致(即d3就是merged_data添加了一些时间特征列,没有改变行的顺序),那么可以直接:d3['LAT']=merged_data['LAT']d3['LON']=merged_data['LON']但是,如果在创建d3的过程中,我们进行了排序、重置索引等操作,那么索引可能已经改变。这时我们可以通过原始数据的主键(如'DR_NO')来合并。在merged_data.head()中,我们看到有'DR_NO'(案件编号),它是唯一的。所以我们可以通过这个键来合并。具体步骤:1.从merged_data中选取'DR_NO'和经纬度列(假设为'LAT','LON')。2.将经纬度信息合并到d3中,通过'DR_NO'作为键。注意:d3中应该已经包含了'DR_NO'列,因为它是原始记录的唯一标识。因此,代码实现如下:</think>### 为 d3 添加经纬度定位信息的完整解决方案 根据提供的 `merged_data.head()` 结构,以下是添加经纬度定位信息的完整代码实现: ```python # 步骤1: 从原始merged_data中提取经纬度信息 # 假设原始数据包含'LAT'和'LON'列(洛杉矶犯罪数据集标准列名) # 如果列名不同,请替换为实际列名 # 创建经纬度提取函数 def extract_geolocation(merged_data): """ 从原始数据中提取经纬度信息 """ # 检查是否存在经纬度列 if 'LAT' in merged_data.columns and 'LON' in merged_data.columns: geo_data = merged_data[['DR_NO', 'LAT', 'LON']].copy() geo_data.columns = ['案件编号', '纬度', '经度'] return geo_data else: # 尝试从位置描述中提取经纬度 if 'LOCATION' in merged_data.columns: merged_data[['纬度', '经度']] = merged_data['LOCATION'].str.extract(r'\(([\d\.]+), ([\d\.]+)\)') geo_data = merged_data[['DR_NO', '纬度', '经度']].copy() geo_data.columns = ['案件编号', '纬度', '经度'] return geo_data.dropna() else: raise ValueError("数据集不包含经纬度信息") # 提取经纬度数据 geo_data = extract_geolocation(merged_data) # 步骤2: 将经纬度信息合并到d3数据集 def merge_geolocation(d3, geo_data): """ 将经纬度信息合并到d3数据集 """ # 确保案件编号列名一致 if 'DR_NO' in d3.columns: d3 = d3.rename(columns={'DR_NO': '案件编号'}) # 执行合并操作 d3_with_geo = pd.merge( d3, geo_data, on='案件编号', how='left' ) # 处理缺失值 d3_with_geo['纬度'] = d3_with_geo['纬度'].fillna(method='ffill').fillna(method='bfill') d3_with_geo['经度'] = d3_with_geo['经度'].fillna(method='ffill').fillna(method='bfill') return d3_with_geo # 应用合并函数 d3_with_geo = merge_geolocation(d3, geo_data) # 步骤3: 添加地理空间特征(可选) def add_geospatial_features(df): """ 添加地理空间衍生特征 """ # 1. 添加区域特征(如果AREA NAME存在) if 'AREA NAME' in df.columns: df['区域'] = df['AREA NAME'] # 2. 添加到市中心的距离 downtown_lat = 34.0522 # 洛杉矶市中心纬度 downtown_lon = -118.2437 # 洛杉矶市中心经度 # 使用Haversine公式计算距离 from math import radians, sin, cos, sqrt, atan2 def haversine(lat1, lon1, lat2, lon2): R = 6371 # 地球半径(km) lat1, lon1, lat2, lon2 = map(radians, [lat1, lon1, lat2, lon2]) dlat = lat2 - lat1 dlon = lon2 - lon1 a = sin(dlat/2)**2 + cos(lat1) * cos(lat2) * sin(dlon/2)**2 c = 2 * atan2(sqrt(a), sqrt(1-a)) return R * c df['到市中心距离(km)'] = df.apply( lambda row: haversine( row['纬度'], row['经度'], downtown_lat, downtown_lon ), axis=1 ) # 3. 添加区域类型(根据距离分类) df['区域类型'] = pd.cut( df['到市中心距离(km)'], bins=[0, 5, 10, 20, 50, float('inf')], labels=['市中心', '内城区', '近郊区', '远郊区', '偏远区'] ) return df # 应用地理空间特征函数 d3_with_geo_features = add_geospatial_features(d3_with_geo) # 步骤4: 结果展示 print(d3_with_geo_features[['案件编号', 'Date OCC', 'TIME OCC', 'AREA NAME', '纬度', '经度', '到市中心距离(km)', '区域类型']].head()) ``` ### 代码解释 #### 1. 提取经纬度信息 ```python def extract_geolocation(merged_data): if 'LAT' in merged_data.columns and 'LON' in merged_data.columns: geo_data = merged_data[['DR_NO', 'LAT', 'LON']].copy() geo_data.columns = ['案件编号', '纬度', '经度'] return geo_data ``` - 直接从标准的LAT/LON列提取经纬度 - 重命名为中文列名便于理解 - 如果列名不同,可调整列名匹配 #### 2. 合并到d3数据集 ```python d3_with_geo = pd.merge( d3, geo_data, on='案件编号', how='left' ) ``` - 使用案件编号(DR_NO)作为唯一标识进行合并 - 左连接保留所有d3记录 - 前后填充处理可能的缺失值 #### 3. 添加地理空间特征 ```python def haversine(lat1, lon1, lat2, lon2): R = 6371 # 地球半径(km) # 将十进制度数转化为弧度 lat1, lon1, lat2, lon2 = map(radians, [lat1, lon1, lat2, lon2]) # Haversine公式 dlat = lat2 - lat1 dlon = lon2 - lon1 a = sin(dlat/2)**2 + cos(lat1) * cos(lat2) * sin(dlon/2)**2 c = 2 * atan2(sqrt(a), sqrt(1-a)) return R * c ``` - 使用Haversine公式精确计算球面距离 - 比欧氏距离更准确反映地球表面距离 ```python df['区域类型'] = pd.cut( df['到市中心距离(km)'], bins=[0, 5, 10, 20, 50, float('inf')], labels=['市中心', '内城区', '近郊区', '远郊区', '偏远区'] ) ``` - 根据距离市中心距离创建分类特征 - 有助于模型识别不同区域的犯罪模式差异 ### 结果示例 ``` 案件编号 Date OCC TIME OCC AREA NAME 纬度 经度 到市中心距离(km) 区域类型 0 200815333 2020-10-15 2000 West LA 34.0522 -118.2437 0.0 市中心 1 200914052 2020-08-27 1255 Van Nuys 34.1861 -118.4350 18.3 近郊区 2 200810920 2020-06-20 1000 West LA 34.0631 -118.3060 8.5 内城区 3 200811087 2020-06-23 2200 West LA 34.0525 -118.2550 1.2 市中心 4 200104054 2020-01-01 2330 Central 34.0445 -118.2525 0.8 市中心 ``` ### 高级功能:地理空间聚类 ```python from sklearn.cluster import KMeans import numpy as np # 添加地理聚类特征 def add_geo_clusters(df, n_clusters=5): """添加地理聚类特征""" coords = df[['纬度', '经度']].values # 标准化坐标 scaler = StandardScaler() coords_scaled = scaler.fit_transform(coords) # KMeans聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=42) df['地理聚类'] = kmeans.fit_predict(coords_scaled) # 添加聚类中心距离 cluster_centers = kmeans.cluster_centers_ df['到聚类中心距离'] = df.apply( lambda row: np.linalg.norm( scaler.transform([[row['纬度'], row['经度']]]) - cluster_centers[row['地理聚类']] ), axis=1 ) return df # 应用聚类 d3_with_geo_clusters = add_geo_clusters(d3_with_geo_features, n_clusters=10) # 可视化聚类结果 import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(12, 8)) plt.scatter( d3_with_geo_clusters['经度'], d3_with_geo_clusters['纬度'], c=d3_with_geo_clusters['地理聚类'], cmap='tab20', alpha=0.5 ) plt.title('犯罪地点地理聚类') plt.xlabel('经度') plt.ylabel('纬度') plt.colorbar(label='聚类编号') plt.show() ``` ### 性能优化 对于大型数据集: ```python # 使用BallTree加速空间计算 from sklearn.neighbors import BallTree # 创建BallTree索引 coords_rad = np.deg2rad(d3_with_geo[['纬度', '经度']].values) tree = BallTree(coords_rad, metric='haversine') # 快速查询最近警局 police_stations = np.deg2rad(np.array([[34.0522, -118.2437], [34.0669, -118.1687]])) distances, indices = tree.query(police_stations, k=1) # 添加最近警局距离 d3_with_geo['最近警局距离'] = tree.query(coords_rad, k=1, return_distance=True)[0] ```
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