9、基于 Rust 实现数据库操作的 Web 服务开发

基于 Rust 实现数据库操作的 Web 服务开发

1. 引言

在之前的开发中,我们构建了一个使用内存数据存储的 Web 服务。现在,我们要对其进行增强,将内存数据存储替换为关系型数据库,以确保数据在 Web 服务重启时不会丢失。我们将分三个迭代来开发这个基于数据库的 Web 服务:
- 第一次迭代:学习如何从纯 Rust 程序使用数据库连接池异步连接到 Postgres 数据库。
- 第二次迭代:为基于 Actix 的 Web 服务设置项目结构并编写单元测试。
- 第三次迭代:编写实际的处理函数来创建数据库记录并查询结果。

2. 项目结构设置

首先,我们需要设置项目结构。具体步骤如下:
1. 进入 ezytutors 工作区根目录(上一章创建的),在 Cargo.toml 中添加以下代码:

[workspace]
members = ["tutor-nodb", "tutor-db"]
  1. 创建一个新的 Cargo 项目 tutor-db
cargo new tutor-db
cd tutor-db

为了方便后续操作,我们设置一个环境变量来表示项目根目录:

export PROJECT_ROOT=.
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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