Question

我想要的是能够获得本周/本月/今年等最热门的产品。所以我有一个名为ProductStatistics的模型，它会记录每次点击和每次购买的日常工作。这是我必须使用的模型：

class Product(models.Model):
    name            = models.CharField(_("Name"), max_length=200)
    slug            = models.SlugField()
    description     = models.TextField(_("Description"))

    picture         = models.ImageField(upload_to=product_upload_path, blank=True)

    category        = models.ForeignKey(ProductCategory)

    prices          = models.ManyToManyField(Store, through='Pricing')

    objects         = ProductManager()

    class Meta:
        ordering = ('name', )

    def __unicode__(self):
        return self.name

class ProductStatistic(models.Model):
    # There is only 1 `date` each day. `date` is
    # set by datetime.today().date()
    date            = models.DateTimeField(default=datetime.now)
    hits            = models.PositiveIntegerField(default=0)
    purchases       = models.PositiveIntegerField(default=0)

    product         = models.ForeignKey(Product)

    class Meta:
        ordering = ('product', 'date', 'purchases', 'hits', )

    def __unicode__(self):
        return u'%s: %s - %s hits, %s purchases' % (self.product.name, str(self.date).split(' ')[0], self.hits, self.purchases)

在最近一周(hits+(purchases*2))之后，您将如何对产品进行分类？

这个结构也不是一成不变的，所以如果你以其他方式构建模型，请告诉我们！

Answer 1

第一个想法：

在视图中，您可以查询今天的ProductStatistic，而不是遍历查询集并向每个对象添加变量ranking并将该对象添加到列表中。然后只需在ranking之后排序并将列表传递给您的模板。

第二个想法：

创建一个字段ranking（对管理员隐藏），并在每次使用pre_save-signal将对象保存到数据库时编写ur公式的解决方案。现在你可以做ProductStatistic.objects.filter(date=today()).order_by('ranking')

这两个想法都有优点和缺点，但我更喜欢第二个想法

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使用Idea 2
写一个视图，按照这样过滤：ProductStatistic.objects.filter(product= aProductObject, date__gte=startdate, date__lte=enddate)

遍历查询集并执行aProductObject.ranking+= qs_obj.ranking
将查询集的已排序列表传递给模板

基本上是两种想法的组合

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你的解决方案离我的建议不远 - 但是在sql-space中。

但另一种解决方案：

制作一个Hit-Model：

class Hit(models.Model):
    date = models.DateTimeFiles(auto_now=True)
    product = models.ForeignKey(Product)
    purchased= models.BooleanField(default=False)
    session = models.CharField(max_length=40)

在您的视图中显示您检查的产品，是否存在包含会话的Hit对象和对象。如果没有，你保存它

Hit(product=product,
    date=datetime.datetime.now(),
    session=request.session.session_key).save()

在您的购买视图中，您获得了Hit-object并设置了purchased=True

现在，您可以在模板/数据库工具中进行实际统计。

当然它可以随时生成大量的数据库对象，所以你应该考虑一个好的删除策略（比如在3个月之后将数据加到另一个模型中MonthlyHitArchive）

如果您认为显示此统计信息会产生大量数据库流量，您应该考虑使用一些缓存。

Answer 2

我解决了这个问题，我不想解决它。我已将week_rank，month_rank和overall_rank添加到Product，然后我将以下内容添加到ProductStatistic模型中。

def calculate_rank(self, days_ago=7, overall=False):
    if overall:
        return self._default_manager.all().extra(
            select = {'rank': 'SUM(hits + (clicks * 2))'}
        ).values()[0]['rank']
    else:
        return self._default_manager.filter(
            date__gte = datetime.today()-timedelta(days_ago),
            date__lte = datetime.today()
        ).extra(
            select = {'rank': 'SUM(hits + (clicks * 2))'}
        ).values()[0]['rank']

def save(self, *args, **kwargs):
    super(ProductStatistic, self).save(*args, **kwargs)
    t = Product.objects.get(pk=self.product.id)
    t.week_rank = self.calculate_rank()
    t.month_rank = self.calculate_rank(30)
    t.overall_rank = self.calculate_rank(overall=True)
    t.save()

如果有更好的解决方案，我会解决它。

在dateinterval和weight之后对产品进行排序

2 个答案:

第一个想法：

第二个想法：

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