本教程的知识点为： 项目准备 项目准备 配置 1. 修改settings/dev.py 文件中的路径信息 2. INSTALLED_APPS 3. 数据库 用户部分 图片 1. 后端接口设计： 视图原型 2. 具体视图实现 用户部分 使用Celery完成发送 判断帐号是否存在 1. 判断用户名是否存在 后端接口设计： 用户部分 JWT 什么是JWT 起源 传统的session认证 用户部分 登录 1. 业务说明 2. 后端接口设计 3. 后端实现 登录 使用登录的流程 创建模型类 urllib使用说明 登录回调处理 登录 使用登录的流程 创建模型类 urllib使用说明 绑定用户身份接口 邮件与验证 学习目标： 业务说明： 技术说明： 保存邮箱并发送验证邮件 省市区地址查询 数据库建表 说明 页面静态化 注意 定时任务 安装 部分 详情页 异步任务的触发 。 后端接口设计 收货地址 使用缓存 安装 使用方法 为省市区视图添加缓存 数据库表设计 表结构 数据表结构 首页数据表结构 Docker使用 Docker简介 用户浏览历史记录 1. 保存 后端接口设计 后端实现 搜索 1. 需求分析 2. 搜索引擎原理 3. Elasticsearch 部分 业务需求分析 技术实现 数据存储设计 1. Redis保存已登录用户 商品部分 业务需求分析 技术实现 查询数据 1. 后端接口设计 部分 业务需求分析 技术实现 登录合并 修改登录视图 部分 保存 1. 后端接口设计 2. 后端实现 保存的思路 创建数据库模型类 接入 开发平台登录 沙箱环境 Xadmin 1. 安装 2. 使用 站点的全局配置 站点Model管理。 在Ubuntu中安装 2. 启动与停止 3. 镜像操作 端与自定义文件存储系统 1. 的Python客户端 安装 使用。

完整笔记资料代码->：https://gitee.com/yinuo112/Backend/tree/master/Django/前后端分离django美多商城项目/note.md

感兴趣的小伙伴可以自取哦~

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短信验证码

避免频繁发送短信验证码

存在的问题：

• 虽然我们在前端界面做了60秒倒计时功能。
• 但是恶意用户可以绕过前端界面向后端频繁请求短信验证码。

解决办法：

• 在后端也要限制用户请求短信验证码的频率。60秒内只允许一次请求短信验证码。
• 在Redis数据库中缓存一个数值，有效期设置为60秒。

1. 避免频繁发送短信验证码逻辑分析

2. 避免频繁发送短信验证码逻辑实现

1.提取、校验send_flag

send_flag = redis_conn.get('send_flag_%s' % mobile)
if send_flag:
    return http.JsonResponse({'code': RETCODE.THROTTLINGERR, 'errmsg': '发送短信过于频繁'})

2.重新写入send_flag

# 保存短信验证码


redis_conn.setex('sms_%s' % mobile, constants.SMS_CODE_REDIS_EXPIRES, sms_code)


# 重新写入send_flag


redis_conn.setex('send_flag_%s' % mobile, constants.SEND_SMS_CODE_INTERVAL, 1)

3.界面渲染频繁发送短信提示信息

if (response.data.code == '4001') {
    this.error_image_code_message = response.data.errmsg;
    this.error_image_code = true;
} else { // 4002
    this.error_sms_code_message = response.data.errmsg;
    this.error_sms_code = true;
}

pipeline操作Redis数据库

Redis的 C - S 架构：

• 基于客户端-服务端模型以及请求/响应协议的TCP服务。
• 客户端向服务端发送一个查询请求，并监听Socket返回。
• 通常是以阻塞模式，等待服务端响应。
• 服务端处理命令，并将结果返回给客户端。

存在的问题：

• 如果Redis服务端需要同时处理多个请求，加上网络延迟，那么服务端利用率不高，效率降低。

解决的办法：

• 管道pipeline

1. pipeline的介绍

管道pipeline

• 可以一次性发送多条命令并在执行完后一次性将结果返回。
• pipeline通过减少客户端与Redis的通信次数来实现降低往返延时时间。

实现的原理

• 实现的原理是队列。
• Client可以将三个命令放到一个tcp报文一起发送。
• Server则可以将三条命令的处理结果放到一个tcp报文返回。
• 队列是先进先出，这样就保证数据的顺序性。

2. pipeline操作Redis数据库

1.实现步骤

1. 创建Redis管道
2. 将Redis请求添加到队列
3. 执行请求

2.代码实现

# 创建Redis管道


pl = redis_conn.pipeline()


# 将Redis请求添加到队列


pl.setex('sms_%s' % mobile, constants.SMS_CODE_REDIS_EXPIRES, sms_code)
pl.setex('send_flag_%s' % mobile, constants.SEND_SMS_CODE_INTERVAL, 1)


# 执行请求


pl.execute()

异步方案RabbitMQ和Celery

生产者消费者设计模式

思考：

• 下面两行代码存在什么问题？

问题：

• 我们的代码是自上而下同步执行的。
• 发送短信是耗时的操作。如果短信被阻塞住，用户响应将会延迟。
• 响应延迟会造成用户界面的倒计时延迟。

解决：

• 异步发送短信
• 发送短信和响应分开执行，将发送短信从主业务中解耦出来。

思考：

• 如何将发送短信从主业务中解耦出来。

生产者消费者设计模式介绍

• 为了将发送短信从主业务中解耦出来,我们引入生产者消费者设计模式。
• 它是最常用的解耦方式之一，寻找中间人(broker)搭桥，保证两个业务没有直接关联。

总结：

• 生产者生成消息，缓存到消息队列中，消费者读取消息队列中的消息并执行。
• 由美多商城生成发送短信消息，缓存到消息队列中，消费者读取消息队列中的发送短信消息并执行。

RabbitMQ介绍和使用

1. RabbitMQ介绍

• 消息队列是消息在传输的过程中保存消息的容器。

• 现在主流消息队列有：RabbitMQ、ActiveMQ、Kafka等等。

• RabbitMQ和ActiveMQ比较

  • 系统吞吐量：RabbitMQ好于ActiveMQ
  • 持久化消息：RabbitMQ和ActiveMQ都支持
  • 高并发和可靠性：RabbitMQ好于ActiveMQ

• RabbitMQ和Kafka：

  • 系统吞吐量：RabbitMQ弱于Kafka
  • 可靠性和稳定性：RabbitMQ好于Kafka比较
  • 设计初衷：Kafka是处理日志的，是日志系统，所以并没有具备一个成熟MQ应该具备的特性。

• 综合考虑，本项目选择RabbitMQ作为消息队列。

2. 安装RabbitMQ（ubuntu 16.04）

1.安装Erlang

• 由于 RabbitMQ 是采用 Erlang 编写的，所以需要安装 Erlang 语言库。

# 1. 在系统中加入 erlang apt 仓库


$ wget 
$ sudo dpkg -i erlang-solutions_1.0_all.deb



# 2. 修改 Erlang 镜像地址，默认的下载速度特别慢


$ vim /etc/apt/sources.list.d/erlang-solutions.list


# 替换默认值


$ deb  xenial contrib



# 3. 更新 apt 仓库和安装 Erlang


$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install erlang erlang-nox

2.安装RabbitMQ

• 安装成功后，默认就是启动状态。

# 1. 先在系统中加入 rabbitmq apt 仓库，再加入 rabbitmq signing key


$ echo 'deb  testing main' | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/rabbitmq.list
$ wget -O-  | sudo apt-key add -



# 2. 更新 apt 仓库和安装 RabbitMQ


$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install rabbitmq-server

# 重启


$ sudo systemctl restart rabbitmq-server


# 启动


$ sudo systemctl start rabbitmq-server


# 关闭


$ sudo systemctl stop rabbitmq-server

3.Python访问RabbitMQ

• RabbitMQ提供默认的administrator账户。
• 用户名和密码：guest、guest
• 协议：amqp
• 地址：localhost
• 端口：5672
• 查看队列中的消息：sudo rabbitctl list_queues

# Python3虚拟环境下，安装pika


$ pip install pika

# 生产者代码：rabbitmq_producer.py


import pika




# 链接到RabbitMQ服务器


credentials = pika.PlainCredentials('guest', 'guest')
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost',5672,'/',credentials))


#创建频道


channel = connection.channel()


# 声明消息队列


channel.queue_declare(queue='zxc')


# routing_key是队列名 body是要插入的内容


channel.basic_publish(exchange='', routing_key='zxc', body='Hello RabbitMQ!')
print("开始向 'zxc' 队列中发布消息 'Hello RabbitMQ!'")


# 关闭链接


connection.close()

# 消费者代码：rabbitmq_customer.py 


import pika




# 链接到rabbitmq服务器


credentials = pika.PlainCredentials('guest', 'guest')
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost',5672,'/',credentials))


# 创建频道，声明消息队列


channel = connection.channel()
channel.queue_declare(queue='zxc')


# 定义接受消息的回调函数


def callback(ch, method, properties, body):
    print(body)


# 告诉RabbitMQ使用callback来接收信息


channel.basic_consume(callback, queue='zxc', no_ack=True)


# 开始接收信息


channel.start_consuming()

3. 新建administrator用户

# 新建用户，并设置密码


$ sudo rabbitmqctl add_user admin your_password 


# 设置标签为administrator


$ sudo rabbitmqctl set_user_tags admin administrator


# 设置所有权限


$ sudo rabbitmqctl set_permissions -p / admin ".*" ".*" ".*"


# 查看用户列表


sudo rabbitmqctl list_users


# 删除用户


$ sudo rabbitmqctl delete_user admin

4. RabbitMQ配置远程访问

1.准备配置文件

• 安装好 RabbitMQ 之后，在 /etc/rabbitmq 目录下面默认没有配置文件，需要单独下载。

$ cd /etc/rabbitmq/
$ wget 
$ sudo cp rabbitmq.config.example rabbitmq.config

2.设置配置文件

$ sudo vim rabbitmq.config



# 设置配置文件结束后，重启RabbitMQ服务端


$ sudo systemctl restart rabbitmq-server

配置完成后，使用rabbitmq_producer.py、rabbitmq_customer.py测试。

Celery介绍和使用

思考：

• 消费者取到消息之后，要消费掉（执行任务），需要我们去实现。
• 任务可能出现高并发的情况，需要补充多任务的方式执行。
• 耗时任务很多种，每种耗时任务编写的生产者和消费者代码有重复。
• 取到的消息什么时候执行，以什么样的方式执行。

结论：

• 实际开发中，我们可以借助成熟的工具Celery来完成。
• 有了Celery，我们在使用生产者消费者模式时，只需要关注任务本身，极大的简化了程序员的开发流程。

1. Celery介绍

• Celery介绍：

• 一个简单、灵活且可靠、处理大量消息的分布式系统，可以在一台或者多台机器上运行。

• 单个 Celery 进程每分钟可处理数以百万计的任务。

• 通过消息进行通信，使用消息队列（broker）在客户端和消费者之间进行协调。

• 安装Celery：

$ pip install -U Celery

• [Celery官方文档](

2. 创建Celery实例并加载配置

1.定义Celery包

2.创建Celery实例

celery_tasks.main.py

# celery启动文件


from celery import Celery




# 创建celery实例


celery_app = Celery('meiduo')

3.加载Celery配置

celery_tasks.config.py

# 指定消息队列的位置


broker_url= 'amqp://guest:guest@192.168.103.158:5672'

celery_tasks.main.py

# celery启动文件


from celery import Celery




# 创建celery实例


celery_app = Celery('meiduo')


# 加载celery配置


celery_app.config_from_object('celery_tasks.config')

3. 定义发送短信任务