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python秒杀活动支撑方案教程

article 2025/3/1 8:40:16

文章目录

前言
一、环境准备
- Python安装
- 选择Python开发环境
- 安装必要库
二、方案设计思路
- 代码实现
- - 1. 数据库初始化
  - 2. Redis 缓存初始化
  - 3. Flask Web 服务
- 测试方案
- 注意事项

前言

以下是一个基于 Python 实现简单秒杀活动支撑方案的教程，这里以模拟一个商品秒杀场景为例，包含后端服务、数据库操作以及并发处理等方面。

一、环境准备

Python安装

访问 Python 官方网站，根据你的操作系统（Windows、Mac 或 Linux）下载并安装 Python 3.x 版本。安装时勾选 “Add Python to PATH”，方便在命令行中使用 Python。

Python 3.7安装教程：https://blog.csdn.net/u014164303/article/details/145620847
Python 3.9安装教程：https://blog.csdn.net/u014164303/article/details/145570561
Python 3.11安装教程：https://blog.csdn.net/u014164303/article/details/145549489

Python 3.7下载地址：https://pan.quark.cn/s/8268bf81f31f
Python 3.9下载地址：https://pan.quark.cn/s/9711a93276ad
Python 3.11下载地址：https://pan.quark.cn/s/9c44793cb24c

选择Python开发环境

下载 PyCharm 社区版（免费）或专业版（需付费或申请教育版）。安装完成后，打开 PyCharm，创建一个新的项目，在项目设置中选择之前创建的虚拟环境作为项目的 Python 解释器。PyCharm 功能强大，提供代码自动补全、调试等功能，适合开发大型项目。

Pycharm安装教程：https://blog.csdn.net/u014164303/article/details/145674773
PyCharm下载地址：https://pan.quark.cn/s/5756c8cf8b2a

安装必要库

在开始之前，你需要安装以下库：

Flask：用于搭建简单的 Web 服务。
Redis：用于缓存和处理并发问题。
MySQL：用于存储商品信息和订单信息。
可以使用以下命令安装这些库：

pip install flask redis mysql-connector-python

二、方案设计思路

商品信息存储：使用 MySQL 数据库存储商品的基本信息，如商品 ID、名称、库存数量等。
缓存机制：使用 Redis 作为缓存，将商品的库存信息存储在 Redis 中，以提高并发处理能力。
并发控制：利用 Redis 的原子操作（如 decr）来确保库存的一致性，避免超卖问题。
Web 服务：使用 Flask 搭建一个简单的 Web 服务，处理用户的秒杀请求。

代码实现

1. 数据库初始化

首先，我们需要创建一个 MySQL 数据库，并创建相应的表来存储商品信息和订单信息。

import mysql.connector

# 连接到 MySQL 数据库
mydb = mysql.connector.connect(
    host="localhost",
    user="your_username",
    password="your_password",
    database="seckill_db"
)

# 创建商品表
mycursor = mydb.cursor()
mycursor.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS products (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, name VARCHAR(255), stock INT)")

# 创建订单表
mycursor.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS orders (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, product_id INT, user_id INT)")

# 插入示例商品数据
sql = "INSERT INTO products (name, stock) VALUES (%s, %s)"
val = ("iPhone 15", 100)
mycursor.execute(sql, val)
mydb.commit()

2. Redis 缓存初始化

import redis

# 连接到 Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

# 从数据库中获取商品库存信息并存储到 Redis 中
mycursor.execute("SELECT id, stock FROM products")
products = mycursor.fetchall()
for product in products:
    product_id = product[0]
    stock = product[1]
    r.set(f"product:{product_id}:stock", stock)

3. Flask Web 服务

from flask import Flask, request
import mysql.connector
import redis

app = Flask(__name__)
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
mydb = mysql.connector.connect(
    host="localhost",
    user="your_username",
    password="your_password",
    database="seckill_db"
)

@app.route('/seckill', methods=['POST'])
def seckill():
    # 获取请求参数
    product_id = request.json.get('product_id')
    user_id = request.json.get('user_id')

    # 检查商品库存
    stock = r.get(f"product:{product_id}:stock")
    if stock is None or int(stock) <= 0:
        return {'message': '商品已售罄'}, 400

    # 减少库存
    new_stock = r.decr(f"product:{product_id}:stock")
    if new_stock < 0:
        r.incr(f"product:{product_id}:stock")  # 库存不足，回滚操作
        return {'message': '商品已售罄'}, 400

    # 创建订单
    mycursor = mydb.cursor()
    sql = "INSERT INTO orders (product_id, user_id) VALUES (%s, %s)"
    val = (product_id, user_id)
    mycursor.execute(sql, val)
    mydb.commit()

    return {'message': '秒杀成功'}, 200

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)