购物车存储方案
一条完整的购物车记录包括：用户、商品、数量、勾选状态
登陆用户存储类型说明
- 用户、商品、数量：hash
carts_user_id: {sku_id1: count, sku_id3: count, sku_id5: count, ...}
- 勾选状态：set
selected_user_id: [sku_id1, sku_id3, ...]
未登陆用户
- 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 - 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"
}
}
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 模块的使用
pickle 模块是 python 的标准模块
提供了对于 python 数据的序列化操作，可以将数据转换为 bytes 类型
pickle 模块提供了两个方法:
pickle.dumps( )
- 将 python 数据序列化为 bytes 类型
pickle.loads( )
- 将 bytes 类型数据反序列化为 python 的数据类型( 字典, 对象等 )
>>> import pickle
>>> d = {'1': {'count': 10, 'selected': True}, '2': {'count': 20, 'selected': False}}
>>> s = pickle.dumps(d)
>>> s
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(s)
{'1': {'count': 10, 'selected': True}, '2': {'count': 20, 'selected': False}}
base64 模块的使用
Base64 是一种基于64个可打印字符来表示二进制数据的表示方法。
由于2^6=64，所以每6个比特为一个单元，对应某个可打印字符。3个字节有24个比特，对应于4个Base64单元，即3个字节可由4个可打印字符来表示。
在 Base64 中的可打印字符包括字母A-Z、a-z、数字0-9，这样共有62个字符，此外两个可打印符号在不同的系统中而不同。
Base64 常用于在通常处理文本数据的场合，表示、传输、存储一些二进制数据，包括MIME的电子邮件及XML的一些复杂数据。
python 标准库中提供了 base64 模块，用来进行转换
base64.b64encode( )
- 将 bytes 类型数据进行 base64 编码，返回编码后的 bytes 类型
base64.b64deocde( )
- 将 base64 编码的 bytes 类型进行解码，返回解码后的 bytes 类型
>>> import base64
>>> s
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(s)
>>> 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\x00selectedq\x04\x88uX\x01\x00\x00\x002q\x05}q\x06(h\x03K\x14h\x04\x89uu.'
例如：
# 导入
import pickle
import base64
if __name__ == '__main__':
# 定义一个字典:
cart_dict = {
1: {
'count':2,
'selected':True
},
3: {
'count':3,
'selected':False
}
}
# 将字典转为 二进制类型
result_bytes = pickle.dumps(cart_dict)
print(result_bytes)
print(type(result_bytes))
print('---'*16)
# 将 16进制 表示的二进制类型 编码为 base64格式
result_base64 = base64.b64encode(result_bytes)
print(result_base64)
print(type(result_base64))
print('---'*16)
# 将 base64格式 解码得到 字符串( str )
result = result_base64.decode()
print(result)
print(type(result))
print('---'*16)
# 我们一般使用的时候, 会连着使用:
result2 = base64.b64encode(pickle.dumps(cart_dict)).decode()
print(result2)
print('---'*16)
# 如果想要返回去, 得到最初的 字典类型数据, 又该怎么做呢?
result3 = pickle.loads(base64.b64decode(result2))
print(result3)
结果：
b'\x80\x03}q\x00(K\x01}q\x01(X\x05\x00\x00\x00countq\x02K\x02X\x08\x00\x00\x00selectedq\x03\x88uK\x03}q\x04(h\x02K\x03h\x03\x89uu.'
<class 'bytes'>
------------------------------------------------
b'gAN9cQAoSwF9cQEoWAUAAABjb3VudHECSwJYCAAAAHNlbGVjdGVkcQOIdUsDfXEEKGgCSwNoA4l1dS4='
<class 'bytes'>
------------------------------------------------
gAN9cQAoSwF9cQEoWAUAAABjb3VudHECSwJYCAAAAHNlbGVjdGVkcQOIdUsDfXEEKGgCSwNoA4l1dS4=
<class 'str'>
------------------------------------------------
gAN9cQAoSwF9cQEoWAUAAABjb3VudHECSwJYCAAAAHNlbGVjdGVkcQOIdUsDfXEEKGgCSwNoA4l1dS4=
------------------------------------------------
{1: {'count': 2, 'selected': True}, 3: {'count': 3, 'selected': False}}
补充:
base64.b64encode( byte字节流 ):
将 byte 字节流进行 base64 编码, 返回编码之后内容( bytes字节流 )
base64.b64decode( bytes字节流&str ):
将参数进行 base64 解码, 返回解码之后内容( bytes字节流 )
