商城项目---day08---浏览历史记录模块和pickle与base64编解码

小鱼儿 2022-12-05 12:12 80阅读 0赞

dockers登录小总结：

docker container start tracker
    docker container start storage
    docker container start elasticsearch
    docker container ls

## 一：浏览历史记录： ##

0：先配置redis数据库配置:

"history": {
        
                "BACKEND": "django_redis.cache.RedisCache",
                "LOCATION": "redis://192.168.203.153:6379/3",
                "OPTIONS": {
        
                    "CLIENT_CLASS": "django_redis.client.DefaultClient",
                }
            },

1：添加用户浏览历史  
1.1：编辑`apps/users/views.py`

from apps.goods.models import SKU
    from django_redis import get_redis_connection
    # 用户浏览历史记录
    class UserBrowseHistory(LoginRequiredJSONMixin, View):
    
        def post(self, request):
    
            user = request.user
            # 1、提取参数
            # 2、校验参数
            data = json.loads(request.body.decode())
            sku_id = data.get('sku_id')
            if not sku_id:
                return JsonResponse({
        
                    'code': 400,
                    'errmsg': '缺少参数'
                }, status=400)
    
            try:
                SKU.objects.get(pk=sku_id, is_launched=True)
            except SKU.DoesNotExist as e:
                return JsonResponse({
        
                    'code': 404,
                    'errmsg': '商品已下架/不存在'
                }, status=404)
    
            # 3、数据/业务处理 —— 把访问的sku的id写入redis表示记录一条浏览历史
            
            # 3.1、获取"history"缓存配置的redis链接
            conn = get_redis_connection('history')
            p = conn.pipeline()
            # 3.2、历史记录写入缓存
            # 3.2.1、去重
            p.lrem(
                'history_%d' % user.id,
                0, # 删除所有指定成员
                sku_id
            )
            # 3.2.2、插入列表头
            p.lpush(
                'history_%d' % user.id,
                sku_id
            )
            # 3.2.3、截断保留5个记录
            p.ltrim(
                'history_%d' % user.id,
                0,
                4
            )
            p.execute() # 批量执行redis指令
    
            # 4、构建响应
            return JsonResponse({
        
                'code': 0,
                'errmsg': 'ok'
            })

1.2:编辑`apps/users/views.py`实现视图

from apps.goods.models import SKU
    from django_redis import get_redis_connection
    # 用户浏览历史记录
    class UserBrowseHistory(LoginRequiredJSONMixin, View):
      	# .....
        
        # 查看历史
        def get(self, request):
    
            user = request.user
            # 1、提取参数
            # 2、校验参数
            # 3、数据/业务处理 —— 用户浏览的sku商品信息返回(读redis获取最近浏览的历史sku.id, 读mysql获取sku详细信息)
            # 3.1、读redis获取浏览历史
            conn = get_redis_connection('history')
            # sku_ids = [b'6', b'3', b'4', b'14', b'15']
            sku_ids = conn.lrange(
                'history_%d' % user.id,
                0,
                -1
            )
    
            skus = [] # 用于记录返回sku商品的详细信息
            # 3.2、读mysql获取详细信息
            for sku_id in sku_ids:
                # sku_id = b'6'
                sku = SKU.objects.get(pk=int(sku_id))
                skus.append({
        
                    'id': sku.id,
                    'name': sku.name,
                    'default_image_url': sku.default_image.url,
                    'price': sku.price
                })
    
            # 4、构建响应
            return JsonResponse({
        
                'code': 0,
                'errmsg': 'ok',
                'skus': skus
            })

1.3:编辑`apps/users/urls.py`映射路由

urlpatterns = [
    		# ......
        # 记录/访问历史
        re_path(r'^browse_histories/$', views.UserBrowseHistory.as_view()),
    ]

## 二：使用pickle和base64模块 ##

`pickle`模块: 把python的一个对象，编码成一个字节。  
`base64`模块: 把三个字节，编码成一个可视化的字符。  
1：进行pickle和base64加解密测试：

import pickle, base64
    
    
    def main():
        #  定义一个字典套字典的数据
        cookie_cart = {
        
            1: {
        
                "count": 5,
                "selected": True
            },
            2: {
        
                "count": 15,
                "selected": False
            }
        }
    
        # 1：编码测试：字典数据--->字节数据 ---> 字节类型字符串数据--->encode变成前端可以看见的字符串。
        cart_bytes = pickle.dumps(cookie_cart)
        print("cart_bytes:", cart_bytes)
        # : cart_bytes: b'\x80\x03}q\x00(K\x01}q\x01(X\x05\x00\x00\x00countq\x02K\x05X\x08\x00\x00\x00selectedq\x03\x88uK\x02}q\x04(h\x02K\x0fh\x03\x89uu.'
        cart_string = base64.b64encode(cart_bytes)
        print("cart_string:", cart_string)
        # :cart_string: b'gAN9cQAoSwF9cQEoWAUAAABjb3VudHECSwVYCAAAAHNlbGVjdGVkcQOIdUsCfXEEKGgCSw9oA4l1dS4='
    
    
        # 2:解码测试   变成前端可以看见的字符串decode--->字节类型字符串数据--->字节类型--->字典数据
    
        cart_bytes = base64.b64decode(cart_string)
        print("使用base64解码后的数据：", cart_bytes)
        # 使用base64解码后的数据： b'\x80\x03}q\x00(K\x01}q\x01(X\x05\x00\x00\x00countq\x02K\x05X\x08\x00\x00\x00selectedq\x03\x88uK\x02}q\x04(h\x02K\x0fh\x03\x89uu.'
    
        cart_dict = pickle.loads(cart_bytes)
        print("使用loads解码后的数据：", cart_dict)
        #使用loads解码后的数据： {1: {'count': 5, 'selected': True}, 2: {'count': 15, 'selected': False}}
    
    if __name__ == '__main__':
        main()

2：封装cookie购物数据编解码接口：  
新建并编辑`meiduo_mall/utils/cookiesecret.py`封装cookie购物车数据的编解码接口

import pickle, base64
    
    class CookieSecret(object):
    
        # 自定义编码方法
        @staticmethod
        def dump(data):
            """请传入一个字典数据，返回一个字节类型的字符串数据"""
            # 将字典数据编码字节类型数据
            data_bytes = pickle.dumps(data)
    
            #将字节类型数据编码成字节类型的字符串数据
            data_string = base64.b64encode(data_bytes)
    
            return data_string.decode()
    
    
        @staticmethod
        def loads(data):
            """请传入一个字节类型字符串的数据，返回一个字典类型数据"""
            # 将可视化字节类型数据转换成真正的字节类型数据
            data_bytes = base64.b64decode(data)
    
            # 将字节类型数据转换成对象类型
            data_dict = pickle.loads(data_bytes)
    
            return data_dict

## 三:购物车模块： ##

1：数据库存储设计：

1.1  
存储的主体数据是SKU商品；  
用户登陆的时候，把购物车数据存入Redis中！  
用户未登陆的时候，把购物车数据存入Cookie中！

1.2：用户登陆redis购物车存储设计 —— redis  
具体存储的购物车数据有哪些？  
答：需要把`sku.id`、`sku商品数量`和`勾选状态`存入redis里面！

1.3：选择redis类型：

# 记录购物车中的sku商品和其数量
    # 采用哈希对象存储sku的id和其count数量
    # 格式为 --  carts_<用户id> : {"1": "5", "2": "10"}
    # 1、把一个sku商品及其数量添加购物车
    hincrby carts_1 1 5
    # 2、从购物车中获取sku商品及其数量
    hgetall carts_1
    
    # 记录sku商品的勾选状态
    # 我们采用redis集合的方式来存储，sku.id在一个集合中表示该sku商品是被选中的
    # 1、把一个sku商品选中
    sadd selected_1 2
    # 2、把一个sku商品取消勾选
    srem selected_1 2
    # 3、查看当前id为1用户选中的所有的sku商品
    smembers selected_1

1.4：用户未登陆购物存储设计 —— cookie  
存储哪些数据？  
答： 需要把`sku.id`、`sku商品数量`和`勾选状态`存入cookie中！  
我们自己设计一个json格式的数据记录cookie购物车数据：

{
        
        "sku_id1": {
        
            "count":"1",
            "selected": True
        },
        "sku_id3":{
        
            "count":"3",
            "selected": True
        },
        "sku_id5":{
        
            "count":"3",
            "selected": False
        }
    }

cookie是明文的，且长度有限制，怎么解决？！  
答：使用pickle和base64模块进行加解密。

2：准备工作：

2.1:新建carts应用

cd meiduo_mall/apps
    python3 ../manage.py startapp carts

2.2:设置总路由和子路由：  
编辑`dev.py`

INSTALLED_APPS = [
        # ......
        'apps.carts'
    ]

编辑`meiduo_mall/urls.py`

urlpatterns = [
        # ......
        re_path(r'', include('apps.carts.urls')),
    ]

2.3:配置购物车专用缓存：

"carts": {
        
        	"BACKEND": "django_redis.cache.RedisCache",
        	"LOCATION": "redis://192.168.203.153:6379/4",
        	"OPTIONS": {
        
        	    "CLIENT_CLASS": "django_redis.client.DefaultClient",
        	}
    	},