新闻推荐实战 (八) : 前后端交互

本文属于新闻推荐实战—前后端基础及交互—前后端交互部分。在前两节，我们分别简单的介绍了与本项目相关的前后的基础知识，目的是为了让大家更加细致的了解整个系统的前后端交互细节，以及更全面的了解一个推荐系统所需的组成部分。本文将从前后端的交互逻辑出发，更加全面的为大家讲解系统的每个细节，了解一个简单的推荐系统内的内部组成。

项目样式展现

下面主要展现的是项目的整体部分，主要分为推荐页，热门页以及新闻详情页。

后端目录结构

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news_rec_sys/
    conf/
     dao_config.py
    controller/  
    dao/
    materials/
     news_scrapy/
     user_proccess/
     material_proccess
    recpocess/
     recall/
     rank/
     online.py
     offline.py
    scheduler/
    server.py

conf/dao_config.py: 候选整体配置文件
controller/ : 项目中用于操作数据库的接口
dao/ : 项目的实体类，对应数据库表
materials/: 项目的物料部分，主要用户爬取物料以及处理用户画像和新闻画像
recpocess/: 项目的推荐模块，主要包含召回和排序，以及一些线上服务和线下处理部分
scheduler: 项目的定时任务的脚本部分，
server.py: 项目后端的入口部分，主要包含项目整体的后端接口部分。

在该项目中，前端主要使用的是Vue框架 Vant-ui，后端主要使用的是Flask Mysql Mongodb Redis来完成的，并且前后端采用分离的方式，通过json格式进行数据传递。其中该项目后端的主要逻辑在在server.py中，其中主要包含用户注册和登录，推荐列表，热门列表，获取新闻详情页以及用户的行为等功能。接下来将主要按照这几部分详细地介绍一下前后端如何进行交互。

1、用户注册登录

为了能够对用户进行千人千面的推荐，因此需要每个使用该系统的人都需要明确先进行注册登入，为每个用户生成唯一的用户id，根据用户的历史行为，实现对用户进行个性化推荐的效果。

注册部分：

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def register():
    """用户注册"""
    request_str = request.get_data()
    request_dict = json.loads(request_str)
    
    user = RegisterUser()
    user.username = request_dict["username"]
    user.passwd = request_dict["passwd"]

    # 查询当前用户名是否已经被用过了
    result = UserAction().user_is_exist(user, "register")
    if result != 0:
        return jsonify({"code": 500, "mgs": "this username is exists"})

    user.userid = snowflake.client.get_guid() # 雪花算法生成唯一的用户id
    
    user.age = request_dict["age"]
    user.gender = request_dict["gender"]
    user.city = request_dict["city"]

    save_res = UserAction().save_user(user)   # 将注册用户信息加入mysql
    if not save_res:
        return jsonify({"code": 500, "mgs": "register fail."})

    return jsonify({"code": 200, "msg": "register success."})

可以看到，上面的注册部分主要是记录一些用户的一些基础属性，并将用户的注册信息写入msyql表当中。值得注意的是，为了防止并发问题导致用户id出现冲突，这里采用了Twitter的雪花算法来为每个用户生成一个唯一的id。

登录部分：

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@app.route('/recsys/login', methods=["POST"])
def login():
    """用户登录
    """
    request_str = request.get_data()
    request_dict = json.loads(request_str)
    
    user = RegisterUser()
    user.username = request_dict["username"]
    user.passwd = request_dict["passwd"]

    # 查询数据库中的用户名或者密码是否存在
    try:
        result = UserAction().user_is_exist(user, "login")
        # print(result,"login")
        if result == 1:
            return jsonify({"code": 200, "msg": "login success"})
        elif result == 2:
            # 密码错误
            return jsonify({"code": 500, "msg": "passwd is error"})
        else:
            return jsonify({"code": 500, "msg": "this username is not exist!"})
    except Exception as e:
        return jsonify({"code": 500, "mgs": "login fail."})

用户登录部分，前端通过将输入的账号密码通过POST请求传给 /recsys/login，通过UserAction().user_is_exist()方法查询数据库中的用户名或者密码是否存在，其中1表示账号密码正确，2表示密码错误，0表示用户不存在。

2、推荐页列表

在项目样式展现的部分中，第一张图就是推荐页列表的样式，通过瀑布流的方式将新闻内容进行展现。

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@app.route('/recsys/rec_list', methods=["GET"])
def rec_list():
    """推荐页"""
    user_name = request.args.get('user_id')
    page_id = request.args.get('page_id')

    # 查询用户的id
    user_id = UserAction().get_user_id_by_name(user_name)  
    if not user_id:
        return False

    if user_id is None or page_id is None:
        return jsonify({"code": 2000, "msg": "user_id or page_id is none!"}) 
    try:
        # 获取推荐列表新闻信息
        rec_news_list = recsys_server.get_rec_list(user_id, page_id)
        if len(rec_news_list) == 0:
            return jsonify({"code": 500, "msg": "rec_list data is empty."})
        return jsonify({"code": 200, "msg": "request rec_list success.", "data": rec_news_list, "user_id": user_id})
    except Exception as e:
        print(str(e))
        return jsonify({"code": 500, "msg": "redis fail."})

该部分的主要逻辑是前端通过请求 "/recsys/rec_list" 接口，后端通过前端传递过来的用户姓名，从数据库中获取用户id，再根据用户id去推荐服务(recsys_server)中获取到推荐列表。

2.1、获取用户推荐列表

我们知道用户的推荐列表是通过推荐服务的 get_rec_list(user_id, page_id) 接口获取到的。其中需要两个参数：

user_id：通过用户id，我们可以去redis中查找已经给用户构建好的新闻列表，将新闻信息返回给前端。
page_id：通过page id定位到目前已经给用户推荐到列表的位置，然后在从该位置之后去新的新闻内容。

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    def get_rec_list(self, user_id, page_id):
        """给定页面的展示范围进行展示  user_id 后面做个性化推荐的时候需要用到"""
        # 根据page id计算需要获取redis中哪些范围的news_id, 假设每一页展示10个新闻
        s = (int(page_id) - 1) * 10
        e = s   9

        # 返回的是一个news_id列表
        news_id_list = self.reclist_redis_db.zrange("rec_list", start=s, end=e) 

        # 根据news_id获取新闻的具体内容，并返回一个列表，列表中的元素是按照顺序展示的新闻信息字典
        news_info_list = []
        news_expose_list = []
        for news_id in news_id_list:
            news_info_dict = self._get_news_simple(news_id)
            news_info_list.append(news_info_dict)
            news_expose_list.append(news_info_dict["news_id"])  # 记录在用户曝光表上[user_exposure]

        self._save_user_exposure(user_id,news_expose_list)  # 曝光落表
        return news_info_list

这里的逻辑，主要是先根据page id，计算从redis中推荐列表取的范围。在得到新闻id列表之后，通过_get_news_simple() 方法从mysql和redis中获取新闻列表所需的展现内容。

为了提高用户体验，这里考虑将已经在推荐列表中给用户曝光过的新闻，当天内不会再通过热门页对用户进行曝光。因此这里需要利用_save_user_exposure()方法来将已经曝光过的新闻存储到redis中，这样在热门推荐中，针对用户的曝光会对热门推荐的内容进行过滤。

返回的数据格式如下：

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"data": [
    {
      "news_id": "4bfb8aab-bcd8-4c74-b7fd-92b28ca5df69", 
      "cate": "国内", 
      "read_num": 0,
      "likes": 0, 
      "collections": 0, 
      "ctime": "2021-11-30 12:07", 
      "title": "北京市政协十三届五次会议将于2022年1月5日召开"
    },
        ...
    {
      "news_id": "4ded60ac-aa2f-408b-af4d-09ca0c58b50a", 
      "cate": "国内", 
      "read_num": 6, 
      "likes": 1, 
      "collections": 0, 
      "ctime": "2021-11-30 10:44", 
      "title": "江西万载县委原书记胡全顺获刑十一年六个月"
    }]

3、热门推荐页

热门推荐页部分，前端通过请求'/recsys/hot_list'接口，通过传递用户姓名和当前页号来获取热门新闻列表。主要的逻辑和获取推荐页相同，区别在于热门新闻信息主要是通过推荐服务(recsys_server)中的get_hot_list()方法来获取到热门新闻推荐列表。

代码语言：javascript复制

@app.route('/recsys/hot_list', methods=["GET"])
def hot_list():
    """热门页面"""
    if request.method == "GET":
        user_name = request.args.get('user_id')
        page_id = request.args.get('page_id')

        if user_name is None or page_id is None:
            return jsonify({"code": 2000, "msg": "user_name or page_id is none!"}) 

        # 查询用户的id
        user_id = UserAction().get_user_id_by_name(user_name)  
        if not user_id:
            return False

    try:
        # # 获取热门列表新闻信息
        rec_news_list = recsys_server.get_hot_list(user_id) 

        if len(rec_news_list) == 0:
            return jsonify({"code": 200, "msg": "request redis data fail."})
        # rec_news_list = recsys_server.get_hot_list(user_id, page_id)
        return jsonify({"code": 200, "msg": "request hot_list success.", "data": rec_news_list, "user_id": user_id})
    except Exception as e:
        print(str(e))
        return jsonify({"code": 2000, "msg": "request hot_list fail."})

可以看到这里其实在后端逻辑上和推荐列表部分相似，主要在于get_hot_list()和get_rec_list()的区别；而热门推荐部分内在的细节内容，将会在后面详细介绍，这里不再赘述。

4、新闻详情页

在项目样式展现的部分中，第三附图就是新闻详情页的样式。该部分主要包含一些新闻的详细信息，其中还有两个按钮，用于收集用户的显性反馈，用户可以根据自己对该文章的喜好程度进行喜欢和收藏的反馈内容。

代码语言：javascript复制

@app.route('/recsys/news_detail', methods=["GET"])
def news_detail():
    """一篇文章的详细信息"""
    user_name = request.args.get('user_name')
    news_id = request.args.get('news_id')
    
    user_id = UserAction().get_user_id_by_name(user_name)  

    # if news_id is None or user_id is None:
    if news_id is None or user_name is None:
        return jsonify({"code": 2000, "msg": "news_id is none or user_name is none!"}) 
    try:
        news_detail = recsys_server.get_news_detail(news_id)
  
        if UserAction().get_likes_counts_by_user(user_id,news_id) > 0:
            news_detail["likes"] = True
        else:
            news_detail["likes"] = False

        if UserAction().get_coll_counts_by_user(user_id,news_id) > 0:
            news_detail["collections"] = True
        else:
            news_detail["collections"] = False
        # print("test",news_detail)
        return jsonify({"code": 0, "msg": "request news_detail success.", "data": news_detail})
    except Exception as e:
        print(str(e))
        return jsonify({"code": 2000, "msg": "error"})

上面就是详情页的后端逻辑，通过用户名字从mysql中获取用户id信息。防止用户id或者 page id出现空值的情况，需要进行判断。紧接着通过recsys_server服务的get_news_detail()方法，根据新闻的id进行获取内容。

如果用户对该新闻之前点击过喜欢或收藏，再次点击该新闻应该在喜欢或收藏按钮应该是点亮状态，因此还需要根据mysql中再次查询用户与该新闻是否存在记录，并将结果返回给前端，将其进行点亮展示。这里采用两个字段likes和collections，通过True，False来判断用户对该文章之前是否点击过喜欢或收藏。

返回的数据格式如下：

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{
  "code": 0, 
  "data": {
   "news_id": "4ded60ac-aa2f-408b-af4d-09ca0c58b50a", 
    "cate": "军事", 
    "title": "运-20加油机首次现身台海上空 堪称“战力倍增器”", 
    "content": "原标题：视频丨运-20加油机首次现身台海上空，堪称“战力倍增器”据台湾“中央社”报道，台防务部门晚间发布最新动态，11月28日白天解放军空军有27架次多型战机出现在了台湾所谓“西南空域”。首度被台媒披露现身台海的运油-20，是以国产运-20大型远程运输机为平台改装的空中加油机。据媒体测算，运油-20加油机装载燃油超过100吨，能大幅提升战机的空中续航能力，堪称“战力倍增器”。", 
    "collections": true, 
    "read_num": 6, 
    "likes": true, 
    "ctime": "2021-11-30 10:44", 
    "url": "https://news.sina.com.cn/c/2021-11-30/doc-ikyakumx1093113.shtml"
  }, 
  "msg": "request news_detail success."
}

5、用户的行为

在该系统中，用户在看新闻时主要会留下三种用户行为：一是阅读，即用户在点击一篇新闻的详细页时，用户产生的行为；二是喜欢，在新闻详情页下面会存在喜欢按钮，用户可以通过点击按钮触发系统记录该行为；三是收藏，和喜欢行为同理，需要通过用户主动的方式来触发。

因此在用户点进一篇新闻的详情页时候，前端会发送一个请求，并给后端传递一个json格式数据：

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{
 "user_name":"wang",
 "news_id":"0a745412-db48-4e37-bf13-9a5b56028f7e",
 "action_time":1638532127190,
 "action_type":"read"
}

在点击喜欢或收藏按钮的时候同样会产生一个请求，并发送json数据：

代码语言：javascript复制

//点击喜欢
{
 "user_name":"wang",
 "news_id":"0a745412-db48-4e37-bf13-9a5b56028f7e",
 "action_time":1638532127190,
 "action_type":"like:ture" 
}

//点击收藏
{
 "user_name":"wang",
 "news_id":"0a745412-db48-4e37-bf13-9a5b56028f7e",
 "action_time":1638532127190,
 "action_type":"collections:true" 
}

通过前端的传递的数据，后端对应的接口可以通过传递的参数对用户行为进行记录：

代码语言：javascript复制

@app.route('/recsys/action', methods=["POST"])
def actions():
    """用户的行为：阅读，点赞，收藏"""
    request_str = request.get_data()
    request_dict = json.loads(request_str)
    
    username = request_dict.get('user_name')
    newsid = request_dict.get('news_id')
    actiontype = request_dict.get("action_type")
    actiontime = request_dict.get("action_time")

    userid = UserAction().get_user_id_by_name(username)   # 获取用户 id
    if not userid:
        return jsonify({"code": 2000, "msg": "user not register"})

    action_type_list = actiontype.split(":")

    if len(action_type_list) == 2:
        _action_type = action_type_list[0]
        if action_type_list[1] == "false": # 如果这个参数为false的话, 表示数据库中存在记录  需要删除数据 
            if _action_type=="likes": 
                UserAction().del_likes_by_user(userid,newsid)    # 删除用户喜欢记录
            elif _action_type=="collections":
                UserAction().del_coll_by_user(userid,newsid)     # 删除用户收藏记录 
        else: 
            if _action_type=="likes":  # 如果这个参数为true的话, 表示数据库中不存在记录  需要添加数据 
                userlikes = UserLikes()
                userlikes.new(userid,username,newsid)
                UserAction().save_one_action(userlikes)       # 记录用户喜欢记录
            elif _action_type=="collections":
                usercollections = UserCollections()
                usercollections.new(userid,username,newsid)
                UserAction().save_one_action(usercollections)   # 记录用户收藏记录 

    try:
        # 落日志
        logitem = LogItem()
        logitem.new(userid,newsid,action_type_list[0])
        LogController().save_one_log(logitem)

        # 更新redis中的展示数据   新闻侧
        recsys_server.update_news_dynamic_info(news_id=newsid,action_type=action_type_list)
        return jsonify({"code": 200, "msg": "action success"})

    except Exception as e:
        print(str(e))
        return jsonify({"code": 2000, "msg": "action error"})

上述代码中主要存在三部分内容：

用户行为记录：

在前端传递过来的数据中存在一个字段 "action_type":"like:ture" 或 "action_type":"like:false"（收藏行为类似），对于action_type参数，其值会是一个组合字符串，冒号前面表示用户的具体行为，冒号后面表示用户当前的行为是点击喜欢还是取消喜欢（例如用户误触导致，用户再次点击则会取消）。

通过true和false我们不仅可以知道当前用户是点击还是取消，其实还可以知道在数据库中是否存在该用户对该新闻的行为记录。原因是当传递来的是false时，表明like的状态是从true变为false，因此数据库中肯定会存在该记录，如果是true，表明like的状态是从false变为true，表明此时数据库中不存在该用户对该新闻的行为记录。通过这样的方式，我们可以比较简单地对数据库进行操作，记录用户的行为。

用户行为落日志：

在企业中，任何系统都会有日志的存在，其中最主要的作用是，日志相当于一个监控器，可以随时监测系统是否出现故障，通过日志可以及时定位系统中可能存在的问题。但是我们说的日志还有所区别，我们这里所说的日志主要是记录的一些线上信息，通过日志的方式进行记录，类似于我们这个系统，用户线上存在的行为，对于我们来说是十分具有意义的，我们需要通过分析这样的用户行为来更好的了解用户兴趣，从而进行更加个性化的推荐。因此我们可以借助日志的方式来记录有意义的用户数据，通过日志数据去分析数据，构建模型，这对于一个算法工程师来说是十分重要的内容。

当然在我们这个新闻推荐系统中，我们这么做的原因有以下几点：

通过这样的方式让大家体会到日志的意义，我们可以直接通过日志获取一些线上有意义的用户数据。
通过日志数据，可以帮助我们更新用户画像中的一些动态特征。
在后面构建模型时，我们也能获取到用户的一些点击率，收藏率的建模，为后面的工作提供数据基础。

上述代码中，我们通过 LogController() 的 save_one_log() 方法对数据进行了存储到了mysql中。

新闻动态数据更新

由于我们在展现时会显示该新闻的阅读人数、喜欢人数和收藏人数，因此用户的行为实际上会改变新闻这三个属性。因此我们需要更新redis中新闻的这些动态的数据。

主要是通过推荐服务里面的 update_news_dynamic_info()方法进行更新。

代码语言：javascript复制

def update_news_dynamic_info(self, news_id,action_type):
    """更新新闻展示的详细信息"""
    news_dynamic_info_str = self.dynamic_news_info_redis_db.get("dynamic_news_detail:"   news_id)
    news_dynamic_info_str = news_dynamic_info_str.replace("'", '"' ) # 将单引号都替换成双引号
    news_dynamic_info_dict = json.loads(news_dynamic_info_str)
 
    if len(action_type) == 2:
        if action_type[1] == "true":
            news_dynamic_info_dict[action_type[0]]  =1
        elif action_type[1] == "false":
            news_dynamic_info_dict[action_type[0]] -=1
    else:
        news_dynamic_info_dict["read_num"]  =1
 
    news_dynamic_info_str = json.dumps(news_dynamic_info_dict)
 
    news_dynamic_info_str = news_dynamic_info_str.replace('"', "'" )
    res = self.dynamic_news_info_redis_db.set("dynamic_news_detail:"   news_id, news_dynamic_info_str)
    return res

上述代码主要是新闻动态特征更新的部分，主要是获取redis中的信息，根据前端传递过来的行为来更新对应新闻属性的值。更改完之后，将结果重新存储到redis中。

大数据推荐系统云数据库Redis® 日志数据数据库

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新闻推荐实战 (八) : 前后端交互

项目样式展现

后端目录结构

1、用户注册登录

2、推荐页列表

2.1、获取用户推荐列表

3、热门推荐页

4、 新闻详情页

5、用户的行为

4、新闻详情页