Python项目-购物车存储方案

购物车存储方案

用户登录与未登录状态下，都可以保存购物数据。
用户对购物车数据的操作包括：增，删，改，查、全先等等
每个用户的购物车数据都要作唯一性的标识

登录用户购物车存储方案
存储数据说明
如何描述一条购物车记录
用户ellen,选择了两个iPhone8 添加到购物车中，添加了多少，状态为勾选
一条完整的购物车记录包括：用户、商品、数量、勾选状态。
存储数据：user_id 、sku_id 、count、selected

存储方案可以有两种选择：

首先可以保存到数据库
可以保存到缓存Redis里 Redis也是可以做数据持久化，根据购物车记录确定了要保存到Redis里的数据有：用户、商品、数量、勾选状态

存储位置
购物车数据量小，结构简单，更新频繁，所以选择内存型数据库Redis进行存储
存储位置：Redis数据库4号库

"carts": {
    
    
    "BACKEND": "django_redis.cache.RedisCache",
    "LOCATION": "redis://127.0.0.1:6379/4",
    "OPTIONS": {
    
    
        "CLIENT_CLASS": "django_redis.client.DefaultClient",
    }
},

存储类型说明
• 我们很难将用户、商品、数量、勾选状态存放到一条Redis记录中。所以我们要把购物车数据合理的分开存储。
• 用户、商品、数量：hash
• carts_user_id: {sku_id1: count, sku_id3: count, sku_id5: count, …}
• 勾选状态：set
• 只将已勾选商品的sku_id存储到set中，比如，1号和3号商品是被勾选的。
• selected_user_id: [sku_id1, sku_id3, …]

复习一下redis中 hash / set 添加值和取值
hmset 添加多个hash值
hset 添加一个hash值
sadd 添加 selected_1 1 set 去重添加值
smebers selelcted_1 取值
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
存储逻辑说明
当要添加到购物车的商品已存在时，对商品数量进行累加计算
当要添加到购物车的商品不存的时，向Hash中新增field和value即可

未登录用户购物车存储方案
存储数据说明
• 存储数据：user_id、sku_id、count、selected
存储位置说明
• 由于用户未登录，服务端无法拿到用户的ID，所以服务端在生成购物车记录时很难唯一标识该记录。
• 我们可以将未登录用户的购物车数据缓存到用户浏览器的cookie中，每个用户自己浏览器的cookie中存储属于自己的购物车数据。
• 存储位置：用户浏览器的cookie
存储类型说明
• 浏览器的cookie中存储的数据类型是字符串。
• 思考：如何在字符串中描述一条购物车记录？
• 结论：JSON字符串可以描述复杂结构的字符串数据，可以保证一条购物车记录不用分开存储。

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

存储逻辑说明
• 当要添加到购物车的商品已存在时，对商品数量进行累加计算。
• 当要添加到购物车的商品不存在时，向JSON中新增field和value即可。

提示
• 浏览器cookie中存储的是字符串明文数据。
• 我们需要对购物车这类隐私数据进行密文存储。
• 解决方案：pickle模块和 base64模块
pickle模块介绍
• pickle模块是Python的标准模块，提供了对Python数据的序列化操作，可以将数据转换为bytes类型，且序列化速度快。
• pickle模块使用：
• pickle.dumps()将Python数据序列化为bytes类型数据。
• pickle.loads()将bytes类型数据反序列化为python数据。

>>> import pickle
>>> dict = {
    
    '1': {
    
    'count': 10, 'selected': True}, '2': {
    
    'count': 20, 'selected': False}}
>>> ret = pickle.dumps(dict)
>>> ret
b'\x80\x03}q\x00(X\x01\x00\x00\x001q\x01}q\x02(X\x05\x00\x00\x00countq\x03K\nX\x08\x00\x00\x00selectedq\x04\x88uX\x01\x00\x00\x002q\x05}q\x06(h\x03K\x14h\x04\x89uu.'
>>> pickle.loads(ret)
{
    
    '1': {
    
    'count': 10, 'selected': True}, '2': {
    
    'count': 20, 'selected': False}}

base64模块介绍
• 提示：pickle模块序列化转换后的数据是bytes类型，浏览器cookie无法存储。
• base64模块是Python的标准模块，可以对bytes类型数据进行编码，并得到bytes类型的密文数据。
• base64模块使用：
• base64.b64encode()将bytes类型数据进行base64编码，返回编码后的bytes类型数据。
• base64.b64deocde()将base64编码后的bytes类型数据进行解码，返回解码后的bytes类型数据。

>>> import base64
>>> ret
b'\x80\x03}q\x00(X\x01\x00\x00\x001q\x01}q\x02(X\x05\x00\x00\x00countq\x03K\nX\x08\x00\x00\x00selectedq\x04\x88uX\x01\x00\x00\x002q\x05}q\x06(h\x03K\x14h\x04\x89uu.'
>>> b = base64.b64encode(ret)
>>> b
b'gAN9cQAoWAEAAAAxcQF9cQIoWAUAAABjb3VudHEDSwpYCAAAAHNlbGVjdGVkcQSIdVgBAAAAMnEFfXEGKGgDSxRoBIl1dS4='
>>> base64.b64decode(b)
b'\x80\x03}q\x00(X\x01\x00\x00\x001q\x01}q\x02(X\x05\x00\x00\x00countq\x03K\nX\x08\x00\x00\x0

以下是将购物车的数据以字符串方式保存到cookie里
在这里插入图片描述

展示购物车里的数据(需要将以上数据解码返回)

Python项目-购物车存储方案

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