天天生鲜Django项目——5. 商品模块开发

1.了解FastDFS分布式文件系统集群

客户端要上传时去找tracker，tracker给它分配一台storage给它，分配给它以后，这个client就去连接storage的机器和端口，就把数据存到Volume2上。将来存完了以后，这台机器就会给它返回一个文件的id，这个文件id是识别这个图片的唯一标识，将来你要去做下载时，你必须携带这个文件的id，然后tracker就去解析这个文件的id，从而得知你这个图片存在哪台storage机器上，然后呢，他就会把这台机器的IP地址告诉client，然后你去那台机器去取就行了。显然这里面的tracker特别的关键，他作为管理者，无论是上传还是下载都离不开它，所以tracker必须搭建成集群，最少要启动3台以上，形成一个集群。

启动FastDFS的方法，需要的操作：

1） 修改如下的配置文件 （在/etc/fdfs目录中）

tracker_server=自己的ip地址:22122

2） 启动tracker、storage、nginx服务：

sudo service fdfs_trackerd start
sudo service fdfs_storaged start

sudo /usr/local/nginx/sbin/nginx

3） 执行如下命令测试是否成功

fdfs_upload_file /etc/fdfs/client.conf 要上传的图片文件
如果返回类似group1/M00/00/00/rBIK6VcaP0aARXXvAAHrUgHEviQ394.jpg的文件id则说明文件上传成功
在浏览器中可以用 127.0.0.1:8888/返回的文件id
访问图片

2.python对接fastdfs

from fdfs_client.client import Fdfs_client
client = Fdfs_client(’/etc/fdfs/client.conf’)
ret = client.upload_by_filename(‘test’)
ret

3.项目上传图片和使用图片流程

海量存储，存储容量扩展方便。
文件内容重复。
结合nginx提高网站访问图片的效率。

4. Django二次开发对接FastDFS

1. 配置文件settings中加入如下配置
   
2. 创建utils/fdfs 目录
   
3. storage.py文件中自定义文件存储类
   
   

5.商品首页

5.1基本页面处理

动态给对象增加属性

5.2保存购物车信息的数据设计

5.3页面静态化

把原本动态的页面处理结果保存成html文件，让用户直接访问这个生成出来的静态的html页面

5.4使用缓存

将处理计算的结果先临时保存起来，下次使用的时候可以先直接使用，如果没有这个备份的数据，重新进行计算处理
将缓存数据保存在内存中 （本项目中保存在redis中）
cache
修改了数据库的数据，直接删除缓存
缓存要设置有效期

6.商品详情页

添加历史浏览记录：

7.商品列表页

7.1分页

http://python.usyiyi.cn/documents/django_182/topics/pagination.html

7.2页码控制

8.商品搜索

8.1安装和配置

1. 安装python包。
   pip install django-haystack
   pip install whoosh
2. 在settings.py文件中注册应用haystack并做如下配置。
   
   

8.2索引文件生成

1. 在goods应用目录下新建一个search_indexes.py文件，在其中定义一个商品索引类。
   
2. 在templates下面新建目录search/indexes/goods。
   
3. 在此目录下面新建一个文件goodssku_text.txt并编辑内容如下。
   
4. 使用命令生成索引文件。
   python manage.py rebuild_index

8.3全文检索的使用

1. 配置url。
   
   2)表单搜索时设置表单内容如下。
   
   点击标题进行提交时，会通过haystack搜索数据。
2. 全文检索结果。
   搜索出结果后，haystack会把搜索出的结果传递给templates/search目录下的search.html，传递的上下文包括：
   query：搜索关键字
   page：当前页的page对象 –>遍历page对象，获取到的是SearchResult类的实例对象，对象的属性object才是模型类的对象。
   paginator：分页paginator对象
   通过HAYSTACK_SEARCH_RESULTS_PER_PAGE 可以控制每页显示数量。
   

8.4改变分词方式

1. 安装jieba分词模块。
   pip install jieba
2. 找到虚拟环境py_django下的haystack目录。
   /home/python/.virtualenvs/bj17_py3/lib/python3.5/site-packages/haystack/backends/
3. 在上面的目录中创建ChineseAnalyzer.py文件。

import jieba
from whoosh.analysis import Tokenizer, Token

class ChineseTokenizer(Tokenizer):
    def __call__(self, value, positions=False, chars=False,
                 keeporiginal=False, removestops=True,
                 start_pos=0, start_char=0, mode='', **kwargs):
        t = Token(positions, chars, removestops=removestops, mode=mode, **kwargs)
        seglist = jieba.cut(value, cut_all=True)
        for w in seglist:
            t.original = t.text = w
            t.boost = 1.0
            if positions:
                t.pos = start_pos + value.find(w)
            if chars:
                t.startchar = start_char + value.find(w)
                t.endchar = start_char + value.find(w) + len(w)
            yield t

def ChineseAnalyzer():
    return ChineseTokenizer()

4. 复制whoosh_backend.py文件，改为如下名称。
   whoosh_cn_backend.py
5. 打开复制出来的新文件，引入中文分析类，内部采用jieba分词。
   from .ChineseAnalyzer import ChineseAnalyzer
6. 更改词语分析类。
   查找
   analyzer=StemmingAnalyzer()
   改为
   analyzer=ChineseAnalyzer()
7. 修改settings.py文件中的配置项。
   
8. 重新创建索引数据
   python manage.py rebuild_index