使用redis实现【统计文章阅读量】及【最热文章】功能

1、视图函数

# 不需要登录装饰器，匿名用户也可访问
def article_detail(request, id, slug):
    # print(slug,id)
    article = get_object_or_404(ArticlePost, id=id, slug=slug)
    # 连接redis
    r = redis.StrictRedis(host=settings.REDIS_HOST, port=settings.REDIS_PORT, db=settings.REDIS_DB)
    # 总的访问次数，访问一次就+1，一般命名规则为"对象类型：对象ID：对象属性"
    total_views = r.incr('article:{}:views'.format(article.id))
    # zincrby(name, amount, value)方法:根据amount设定的步长增加有序集合name中的value的分值（类似于权重）
    # 实现了每访问一次文章就会将article_ranking中的article.id分值增加1
    # article_ranking中存放的是文章的id用来代表文章，每访问一次该文章就会增加文章的分值
    r.zincrby('article_ranking', 1, article.id)
    # 获取分值排名前十的对象
    article_ranking = r.zrange('article_ranking', 0, -1, desc=True)[:10]
    # 获取排名前十文章的id列表,使用的是列表推导式，先进行for循环，再将每次的的值带入int()方法运算，将结果放在新的列表中
    article_ranking_ids = [int(id) for id in article_ranking]
    print('文章浏览量对应的id：%s' % article_ranking_ids)
    # 查询出排名在前十的文章对象,并放在list中。注意id__in用法：id在article_ranking_ids列表中
    most_viewed = list(ArticlePost.objects.filter(id__in=article_ranking_ids))
    print('文章未排序：%s' % most_viewed)
    # 将获得的列表按照下表索引进行排序，lamda为匿名函数，先运算后面表达式，冒号前的x相当于参数，代表most_viewed列表中文章对象
    # 按照文章的id得到对应的下标,再按照下标进行排序
    most_viewed.sort(key=lambda x: article_ranking_ids.index(x.id))
    print('文章已经排序：%s' % most_viewed)
    return render(request, 'article/column/article_detail.html', {'article': article,
                                                                  'total_views': total_views,
                                                                  'most_viewed': most_viewed})

　　2、前端页面

{% extends 'article/base.html' %}
{% load staticfiles %}
{% block title %}article detail{% endblock %}

{% block content %}

    

        

            
{{ article.title }}
            
{{ user.username }} {{ total_views }}次阅读
        

        

        

            <br>    {{ article.body }}<br>            
        
    
    

        
最受欢迎文章
        

            {% for article_rank in most_viewed %}
            

                {{ article_rank.title }}
            
            {% endfor %}
        
    


    
    
    
    
    
    
    
    
    

    
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转载于:https://www.cnblogs.com/gcgc/p/10670528.html