


Gunakan komposer untuk menyelesaikan dilema sistem cadangan: Andres-Montanez/Cadangan-Bundle
Apr 18, 2025 am 11:48 AMSemasa mencari penyelesaian, saya dapati plugin Symfony2 Andres-Montanez/Cadangan-Bundle, yang membawa penambahbaikan yang ketara kepada projek saya. Plugin ini didasarkan pada MongoDB dan melaksanakan enjin cadangan berasaskan item yang menggunakan jarak Pearson untuk memadankan item yang sama. Fungsi terasnya termasuk:
-
registerItem
: Anda boleh menentukan jenis item (contohnya: filem), label (contohnya: plot, tindakan), dan ruang nama. - Rekod Interaksi Pengguna (
addAction
) : Anda boleh merakam tingkah laku pengguna, contohnya, pengguna "Jon" menjaringkan 5 mata untuk filem "Batman". -
getRecommendations
: Menyediakan cadangan untuk pengguna tertentu, dan hasilnya boleh ditapis mengikut jenis, tag, dan ruang nama.
Menggunakan komposer untuk memasang plugin ini sangat mudah:
<code>composer require andres-montanez/recommendations-bundle</code>
Selepas pemasangan, anda perlu mendayakan plugin ini dalam projek Symfony dan mengkonfigurasi pangkalan data MongoDB. Seterusnya, tentukan pekerjaan yang tepat pada masanya untuk mengemas kini persamaan item secara teratur. Kekerapan tugas masa ini boleh ditetapkan mengikut jumlah data dan keperluan kemas kini, dan biasanya titik permulaan yang baik sekali seminggu.
Untuk mengoptimumkan prestasi, saya juga membina pembungkus perkhidmatan untuk membungkus perkhidmatan yang disyorkan ini. Ini membolehkan saya menyesuaikan mengikut keperluan khusus dan menambah cache pelbagai peringkat. Sebagai contoh, untuk set data yang besar, hasil cadangan pengguna berubah dengan perlahan, jadi hasil cadangan pengguna boleh di-cache selama 24-48 jam, yang dapat meningkatkan kelajuan tindak balas sistem dengan ketara.
Dalam aplikasi praktikal, sistem cadangan ini berfungsi dengan baik. Hasil ujian dataset yang digunakan menunjukkan bahawa untuk dataset dengan 100,000 penilaian, 943 pengguna dan 1,682 item, generasi kesamaan hanya mengambil masa kira -kira 4 minit, dan cadangan pengguna diperolehi dalam masa kurang dari 2 saat. Untuk set data yang lebih besar (1 juta penarafan, 6040 pengguna dan 3883 item), masa penjanaan kesamaan adalah kira -kira 90 minit, tetapi mendapatkan cadangan pengguna masih selesai dalam 2 saat. Dataset ini boleh didapati di http://m.miracleart.cn/link/117007d714adf33db6d2653d903ebf2d .
Secara keseluruhannya, Andres-Montanez/Cadangan-Bundle dipasang dan diintegrasikan ke dalam projek melalui komposer bukan sahaja menyelesaikan dilema sistem cadangan saya, tetapi juga membawa penambahbaikan prestasi yang signifikan dan peningkatan kepuasan pengguna. Fleksibiliti dan kecekapan plugin ini menjadikannya sesuai untuk membina sistem cadangan peribadi.
Atas ialah kandungan terperinci Gunakan komposer untuk menyelesaikan dilema sistem cadangan: Andres-Montanez/Cadangan-Bundle. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Komposer adalah alat pengurusan pergantungan PHP yang menguruskan kebergantungan projek melalui fail komposer.json. 1. Gunakan komposerinit untuk memulakan projek. 2. Tambah kebergantungan seperti ComposerRequireguzzleHttp/Guzzle. 3. Penggunaan lanjutan termasuk mengkonfigurasi repositori swasta dan menggunakan cangkuk skrip. 4. Kesilapan umum seperti konflik pergantungan boleh disahpepijat melalui perintah komposerwhy-not. 5. Pengoptimuman prestasi disyorkan untuk menggunakan komposerinstall-prefer-dist dan secara berkala mengemas kini kebergantungan.

Mengintegrasikan log masuk media sosial dalam rangka Laravel boleh dicapai dengan menggunakan pakej Laravelsocialite. 1. Pasang pakej sosialit: Gunakan ComposerRequirelaravel/Socialite. 2. Konfigurasi penyedia perkhidmatan dan alias: Tambah konfigurasi yang relevan dalam config/app.php. 3. Set kelayakan API: Konfigurasi kelayakan API media sosial dalam .env dan config/services.php. 4. Tulis kaedah pengawal: Tambah kaedah pengalihan dan panggilan balik untuk mengendalikan proses log masuk media sosial. 5. Mengendalikan Soalan Lazim: Pastikan keunikan pengguna, penyegerakan data, pengendalian keselamatan dan ralat. 6. Amalan Pengoptimuman:

Langkah -langkah untuk membuat pakej di Laravel termasuk: 1) Memahami kelebihan pakej, seperti modulariti dan penggunaan semula; 2) mengikuti penamaan Laravel dan spesifikasi struktur; 3) mewujudkan pembekal perkhidmatan menggunakan perintah artisan; 4) menerbitkan fail konfigurasi dengan betul; 5) Menguruskan kawalan versi dan penerbitan kepada Packagist; 6) melakukan ujian yang ketat; 7) menulis dokumentasi terperinci; 8) Memastikan keserasian dengan versi Laravel yang berbeza.

Komposer memudahkan pengurusan pergantungan projek PHP melalui parsing ketergantungan automatik. 1) Baca komposer.json untuk menyelesaikan keperluan ketergantungan; 2) membina pokok pergantungan untuk mengendalikan konflik versi; 3) Muat turun dan pasangkan kebergantungan dari Packagist ke Direktori Vendor; 4) Menjana komposer.lock untuk memastikan konsistensi ketergantungan, dengan itu meningkatkan kecekapan pembangunan.

Kaedah untuk mengemas kini dokumen di MongoDB termasuk: 1. Gunakan kaedah UpdateOne dan UpdateMany untuk melakukan kemas kini asas; 2. Gunakan pengendali seperti $ set, $ inc, dan $ push untuk melakukan kemas kini lanjutan. Dengan kaedah dan pengendali ini, anda boleh mengurus dan mengemas kini data dengan cekap di MongoDB.

Melalui teknologi kontena Docker, pemaju PHP boleh menggunakan PHPStorm untuk meningkatkan kecekapan pembangunan dan konsistensi alam sekitar. Langkah -langkah khusus termasuk: 1. Buat Dockerfile untuk menentukan persekitaran PHP; 2. Konfigurasikan sambungan Docker dalam phpStorm; 3. Buat fail DockerCompose untuk menentukan perkhidmatan; 4. Konfigurasikan penterjemah PHP jauh. Kelebihannya adalah konsistensi alam sekitar yang kuat, dan kelemahannya termasuk masa permulaan yang panjang dan debugging kompleks.

Dalam senario aplikasi yang berbeza, memilih MongoDB atau Oracle bergantung kepada keperluan khusus: 1) Jika anda perlu memproses sejumlah besar data yang tidak berstruktur dan tidak mempunyai keperluan yang tinggi untuk konsistensi data, pilih MongoDB; 2) Jika anda memerlukan konsistensi data yang ketat dan pertanyaan kompleks, pilih Oracle.

Fleksibiliti MongoDB dicerminkan dalam: 1) dapat menyimpan data dalam mana -mana struktur, 2) menggunakan format BSON, dan 3) menyokong pertanyaan kompleks dan operasi agregasi. Fleksibiliti ini menjadikannya berfungsi dengan baik apabila berurusan dengan struktur data yang berubah -ubah dan merupakan alat yang berkuasa untuk pembangunan aplikasi moden.
