Rumah > Artikel > rangka kerja php > Membina Tapak Web Beli-belah dengan Enjin Pengesyoran Berkuasa: Panduan Webman untuk Aplikasi Beli-belah

Membina Tapak Web Beli-belah dengan Enjin Pengesyoran Berkuasa: Panduan Webman untuk Aplikasi Beli-belah

WBOYasal: 2023-08-25 10:13:531080semak imbas

Membina tapak web beli-belah dengan enjin cadangan yang berkuasa: Panduan Aplikasi Beli-belah Webman

Dengan perkembangan pesat Internet, beli-belah dalam talian telah menjadi bahagian penting dalam kehidupan orang moden. Untuk membolehkan pengguna mendapat pengalaman membeli-belah yang lebih baik, tapak web beli-belah dengan enjin pengesyoran yang berkuasa adalah penting. Dalam artikel ini, kami akan membincangkan cara membina apl beli-belah yang dipanggil Webman yang menampilkan enjin pengesyoran yang hebat.

Pertama, kita perlu membina rangka kerja asas laman web. Kita boleh menggunakan rangka kerja Django Python untuk membina tapak web beli-belah yang stabil dengan cepat. Berikut ialah kod sampel ringkas yang digunakan untuk membina rangka kerja asas tapak web beli-belah:

from django.urls import path
from . import views

urlpatterns = [
    path('', views.home, name='home'),
    path('products/', views.product_list, name='product_list'),
    path('product/<int:product_id>/', views.product_detail, name='product_detail'),
]

Dalam kod di atas, kami mentakrifkan tiga laluan: halaman utama, senarai produk dan butiran produk. Seterusnya, kita perlu mentakrifkan fungsi pandangan yang sepadan untuk mengendalikan laluan ini.

from django.shortcuts import render
from .models import Product

def home(request):
    return render(request, 'home.html')

def product_list(request):
    products = Product.objects.all()
    return render(request, 'product_list.html', {'products': products})

def product_detail(request, product_id):
    product = Product.objects.get(pk=product_id)
    return render(request, 'product_detail.html', {'product': product})

Dalam kod di atas, kami mengaitkan fail templat dengan fungsi paparan melalui fungsi render Django. Seterusnya, kita perlu menentukan fail templat yang sepadan untuk memaparkan halaman.

Kod untuk templat halaman utama (home.html) kelihatan seperti ini:

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Webman购物应用</title>
</head>
<body>
    <h1>欢迎来到Webman购物应用</h1>
</body>
</html>

Kod untuk templat senarai produk (product_list.html) kelihatan seperti ini:

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Webman购物应用</title>
</head>
<body>
    <h1>产品列表</h1>
    <ul>
        {% for product in products %}
        <li><a href="/product/{{ product.id }}/">{{ product.name }}</a></li>
        {% endfor %}
    </ul>
</body>
</html>

Kod untuk templat butiran produk (product_detail.html ) kelihatan seperti ini:

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Webman购物应用</title>
</head>
<body>
    <h1>{{ product.name }}</h1>
    <p>{{ product.description }}</p>
    <p>价格：{{ product.price }}</p>
</body>
</html>

Kini, kita boleh membina laman web membeli-belah asas. Seterusnya, mari kita mula melaksanakan enjin cadangan yang berkuasa.

Inti enjin pengesyoran adalah untuk mengesyorkan produk berkaitan kepada pengguna berdasarkan pilihan dan tingkah laku mereka. Di bawah ialah contoh kod mudah untuk membina enjin cadangan berdasarkan pilihan pengguna.

from .models import Product, UserBehavior

def recommend_products(user_id):
    user_behavior = UserBehavior.objects.filter(user_id=user_id)
    viewed_products = user_behavior.filter(action='view')
    bought_products = user_behavior.filter(action='buy')

    similar_users = []

    for bought_product in bought_products:
        users = UserBehavior.objects.filter(product_id=bought_product.product_id, action='buy').exclude(user_id=user_id)
        similar_users.extend(users)

    recommended_products = []

    for similar_user in similar_users:
        products = UserBehavior.objects.filter(user_id=similar_user.user_id, action='view').exclude(product__in=viewed_products)
        recommended_products.extend(products)

    return recommended_products

Dalam kod di atas, kami mula-mula mendapatkan rekod penyemakan imbas dan pembelian pengguna, kemudian mencari pengguna yang serupa berdasarkan gelagat pembelian pengguna lain bagi produk yang sama. Akhir sekali, pengesyoran dibuat kepada pengguna semasa berdasarkan gelagat menyemak imbas pengguna yang serupa.

Di atas hanyalah contoh kod mudah, enjin cadangan sebenar akan menjadi lebih kompleks. Algoritma pembelajaran mesin dan model tingkah laku pengguna boleh digunakan untuk meningkatkan kesan pengesyoran.

Dengan contoh kod di atas, kami boleh membina tapak web beli-belah Webman dengan enjin cadangan yang berkuasa. Pengguna boleh mendapatkan cadangan produk yang diperibadikan berdasarkan minat dan keperluan mereka. Ini akan meningkatkan pengalaman membeli-belah pengguna dan meningkatkan kemungkinan pembelian.

Kami berharap panduan aplikasi membeli-belah yang diterangkan dalam artikel ini akan membantu pembaca yang ingin membangunkan tapak web beli-belah dengan enjin cadangan yang berkuasa. Saya berharap pembaca dapat membina aplikasi membeli-belah yang sangat baik untuk memenuhi keperluan pengguna.

Atas ialah kandungan terperinci Membina Tapak Web Beli-belah dengan Enjin Pengesyoran Berkuasa: Panduan Webman untuk Aplikasi Beli-belah. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan：

Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Artikel sebelumnya：Optimumkan prestasi tapak web dan kelajuan pemuatan dengan WebmanArtikel seterusnya：Optimumkan prestasi tapak web dan kelajuan pemuatan dengan Webman

Artikel berkaitan

Lihat lagi