30分钟内用Trae和Django REST framework从零构建天气服

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在当今的软件开发领域中，有效的开发工具和环境是提高生产率的关键。 TRAE是由推出的AI集成开发环境（IDE），它正成为具有强大AI AI辅助功能和高度集成的开发经验的开发人员的新喜爱。本文将结合TRAE的强大功能，使读者在30分钟内从头开始实现基于休息的天气服务。我们将使用TRAE从项目初始化，模型设计，查看写作到API测试以及体验其功能，例如智能代码完成，实时错误检测和自动部署等功能。无论您是初学者还是具有一定经验的开发人员，本文都会向您展示如何使用TRAE快速建立功能齐全的天气服务并休息并显着提高开发效率。

1。TRAE安装1。TRAE介绍

TRAE是由推出的AI编程助理，也是一个提供更完整的AI体验的团队。它可以智能生成代码并解决开发人员在编程过程中遇到的问题。通过使用模型，TRAE不仅支持中文的输入，而且还基于上下文提供了准确的代码建议和解决方案。无论您是编写新功能还是优化代码，都非常方便。

我认为无论您是哪个阶段，您都可以使用TRAE。

稍后，我将向您展示如何使用TRAE完成一个从零到一个项目。如果您不熟悉工作，那么这种互动对话等同于老师。无论您不了解哪些问题，只要直接问“我不明白”。 Trae可以向您详细解释，只需在中学时做！

如果您是拥有丰富工作经验的开发人员，那么Trae就是您的实习生。功能的原因和后果很好地解释了。如果您不想这样做，只需编写您不想执行的功能即可。添加一些细节，这一切都完成了。

2。安装

让我们以MacOS为例，以说明如何将TRAE安装到设备上。

打开官方网站，我们可以在页面上查看下载按钮。

然后，我们只需要双击下载的安装程序包，将TRAE图标拖到应用程序文件夹，然后完成安装即可。

安装完成后，启动TRAE，我们需要登录到帐户以使用TRAE AI。当我们单击登录时，我们将跳到TRAE的网页登录。您可以使用GITHB，并通过电子邮件登录。登录后，您可以跳到TRAE。

2。项目构建1。项目背景和技术选择

在此项目中，我们将建立一个涵盖用户注册和登录，天气查询和城市收集功能的气象服务系统。

通过聊天模式，我们与TRAE进行了交谈，以确认将在项目中使用的技术堆栈。

我正在建立基于天气服务的API，该功能需要诸如用户注册，登录，气象查询，城市收集身份验证等。项目需要优化高并发查询，需要优化数据缓存，并且必须支持不同城市的天气数据。请推荐合适的技术堆栈，包括后端框架，数据库，缓存解决方案，并提供一些技术选择的原因。

在CHAT AI模型下，TRAE提供了一个完整的技术解决方案，包括后端框架和组件，数据库选择，缓存策略和性能优化建议。

TRAE的聊天AI模型基于3.5并支持上下文，因此我们可以提出后续问题，并继续询问有关技术解决方案，详细信息和调整。

例如，我认为该项目使用MySQL来满足需求，并且该项目可以在早期阶段使用更简化的建筑设计。

因此，通过这种方式，我们确定了TRAE聊天AI模型下的技术选择。

2。开发环境准备

接下来，我们使用TRAE模式快速构建项目并配置必要的依赖项和数据库。

创建一个新的项目文件夹，然后单击以聊天模式发送内容。

我们正在建立基于天气服务的API，它需要功能，例如用户注册，登录，气象查询，城市收集身份验证等。

这是使用的组件：

- 网络框架： +DRF

- 主数据库：MySQL

- 缓存系统：Redis

- 网络服务器：在开发阶段使用开发服务器，然后在生产环境中使用NGINX

请帮助我建立一个项目

注意：我使用端口3306在本地运行MySQL，并且可以连接； Redis还使用端口6379在本地运行，也可以直接连接。

将请求发送给他后，他将帮助我创建相应的文件。请注意，整个过程不会自动执行，否则整个过程将非常不确定。我们可以查看所涉及的每个文件以及要执行的命令。

在此过程中，可能会发生一些错误。 TRAE将识别这些错误并提供解决方案。我们需要做的是检查解决方案是否正确并单击运行。以下过程是从识别错误到解决错误并继续执行命令的过程。

由于项目是从头开始构建的，因此整个过程将相对较长。如果过程中断，您只需要发送“继续”，而TRAE可以继续从当前的建筑项目状态下运行。无需担心任务的丢失，也不需要每次从头开始。

完成项目构建任务后，TRAE会告诉我们它已经完成。您要做的就是检查代码并进行后续的功能开发。

3。需求分析1。功能模块设计

在项目构建阶段，由于我们提供了有关该项目的简单信息，因此在TRAE模式中获得的项目已经包含基本的业务逻辑，但这不一定是我们真正的业务需求。

在聊天AI模式下，TRAE不运行代码，这更适合我们的需求分析和代码优化。

对于当前的功能模块设计，我将提供完整而详细的要求，并使用TRAE设计实际要求。

让我们一起分析要求。我将为您提供完整的功能要求。请与我确认设计思想。

用户模块：当前用户需要添加验证代码以使用电子邮件注册，并且需要改进相应的逻辑。如果涉及将验证代码发送到电子邮件，请先保留逻辑的这一部分；它必须包括完整的邮箱注册，电子邮件登录和电子邮件密码恢复逻辑。

天气查询：我们使用第三方API查询，使用令牌验证，将缓存设置为查询结果，然后在一分钟内反复查询同一城市以从缓存中获取结果。

城市列表：我们通过查询第三方API的受欢迎城市，获取城市列表并通过调用界面来刷新结果来确定城市列表。城市数据必须保存到数据库，设置缓存并每天更新一次

城市收集：登录用户可以选择要收集的城市。由于城市ID是固定的，即使城市名单中没有以前的城市收藏，也不存在当前城市列表中的城市，因此不会显示最喜欢的城市的列表。

以上是当前的功能要求。请分析要求并优化现有设计。注意：涉及第三方接口的返回结构是随后的问题，在此阶段仅处理模块设计。

之后，TRAE对现有项目和接口完成进行了结构优化。我在上面提供了很多内容，他可以一一提供修改计划。

可以通过在聊天模式下应用按钮来修改所涉及的更改，该按钮特别适合本地代码优化，例如算法优化。

一个对话无法优化所有问题，并且AI解决方案的想法与我们想要的问题不同，因此需要多次对话才能不断询问和调整细节。

2。数据库设计

天气服务API的数据库结构还取决于除基本项目需求之外要使用的第三方。

我们使用聊天AI模型将第三方天气服务的文档发送到TRAE，以获取相应的数据库结构。

对于涉及大量第三方领域的模块，此实施大大减少了我们的工作量。

4。功能实施1。用户系统开发

用户系统涉及注册，登录，密码检索以及发送验证代码。在TRAE的聊天AI中，我们可以在对话中选择文件的指定行，特定文件，文件夹或整个项目，并添加功能描述，以便AI可以帮助我们完成代码。

如果您以前没有使用过AI编程工具，请注意您提供的信息越完整，AI生成的代码就越满足需求。

但是，如果将代码或错误直接发送到TRAE，它也可以根据内容和上下文提供相应的解决方案。

给您一些有关对话的建议：

2。天气服务实施

在数据设计阶段，您发现了我们如何与第三方联系，只需简单而粗略的文档即可。

关于实现需求的要求，我们必须确保持续质疑，直到找到合理的解决方案。

基于3.5和GPT-4O，您可以使用任何声明询问和补充，而TRAE可以理解和执行。但是我仍然建议您遵循以下结构，以更好地允许其输出结果。

基于XXX，我需要您实现XXXX，注意XXXX，请实现XXXX。

完整的吸引力可以避免AI工具的自给自足，并且准确的输出带来了准确的输出。

经过几次持续的询问，我们完成了第三方界面的天气习得。

3。测试案例写作

实现功能后，TRAE将帮助我们编写单元测试，以确保代码的正确性。

在早期的AI编程工具中，生成测试用例是单独列出的功能。

现在，对于TRAE，您只需要选择相应的功能并在对话框中进行解释。整个过程与我们之前生成模块功能代码时相同。

许多人不喜欢编写包括我在内的测试用例。在我们的整个基于TRAE的开发过程中，输入和复杂参数越固定，对AI的有益是越有益。如果您不想这样做，那么他很难做到这一点。这是可以使用TRAE最大化效率的部分。

5。trae经验摘要

通过该气象服务项目的完整开发实践，我们已经充分验证了TRAE作为AI编程助理的全部流程价值。

从技术选择阶段的智能建议到项目构建期间的项目构建和解决问题；从对复杂业务逻辑的迭代优化到对琐碎​​测试用例的自动编写 - TRAE始终展示了如何处理开发人员。它基于3.5的上下文理解能力使需求的交流非常顺畅，这不仅可以快速响应清晰的说明，例如“我需要实施JWT”，还可以理解“在项目的早期阶段不使用复杂的体系结构”的模糊需求。

特别是在处理诸如第三方API对接之类的典型情况时，TRAE会通过分析非特定格式接口文档自动生成数据模型，从而压缩最初花费几个小时到分钟级别的手动编码。

单击TRAE的官方网站下载TRAE，免费3.5和GPT-4O真的很美味。

TRAE的“对话回复一单击执行”的开发经验不仅降低了技术阈值，而且还重新定义了工程师的工作界限。

作为开发人员，我们能够为建筑设计和业务创新投入更多的能量，而机械编码是由AI有效进行的。

TRAE已经可以整合到您的工作流程中，并在需求分析，编码和调试以及性能优化的整个过程中成为合作伙伴。

通过本文的实际练习，我们在30分钟内成功地从头开始建立了基于休息的天气服务，并使用了 -TRAE启动的AI集成开发环境。 TRAE的智能代码完成，实时错误检测和自动部署功能极大地简化了开发过程，使我们能够更多地专注于业务逻辑的实施。从项目初始化到API测试，TRAE展示了其作为现代开发工具的独特优势，帮助我们有效地完成了天气服务的开发。

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