美多商城项目之商品搜索商品详情页页面静态化用户浏览记录

Posted 2022-12-15 黑马程序员官方

一、商品搜索

1.1 全文检索方案Elasticsearch

 

1. 全文检索和搜索引擎原理

商品搜索需求

• 当用户在搜索框输入商品关键字后，我们要为用户提供相关的商品搜索结果。

商品搜索实现

• 可以选择使用模糊查询like关键字实现。
• 但是 like 关键字的效率极低。
• 查询需要在多个字段中进行，使用 like 关键字也不方便。

全文检索方案

• 我们引入全文检索的方案来实现商品搜索。
• 全文检索即在指定的任意字段中进行检索查询。
• 全文检索方案需要配合搜索引擎来实现。

搜索引擎原理

• 搜索引擎进行全文检索时，会对数据库中的数据进行一遍预处理，单独建立起一份索引结构数据。
• 索引结构数据类似新华字典的索引检索页，里面包含了关键词与词条的对应关系，并记录词条的位置。
• 搜索引擎进行全文检索时，将关键字在索引数据中进行快速对比查找，进而找到数据的真实存储位置。

 

 

结论：

• 搜索引擎建立索引结构数据，类似新华字典的索引检索页，全文检索时，关键字在索引数据中进行快速对比查找，进而找到数据的真实存储位置。

2. Elasticsearch介绍

实现全文检索的搜索引擎，首选的是Elasticsearch。

• Elasticsearch是用 Java 实现的，开源的搜索引擎。
• 它可以快速地储存、搜索和分析海量数据。维基百科、Stack Overflow、Github等都采用它。
• Elasticsearch 的底层是开源库Lucene 。但是，没法直接使用 Lucene，必须自己写代码去调用它的接口。

分词说明

• 搜索引擎在对数据构建索引时，需要进行分词处理。
• 分词是指将一句话拆解成多个单字或词，这些字或词便是这句话的关键词。
• 比如：我是中国人
  • 分词后：我、是、中、国、人、中国等等都可以是这句话的关键字。
• Elasticsearch 不支持对中文进行分词建立索引，需要配合扩展elasticsearch-analysis-ik来实现中文分词处理。

3. 使用Docker安装Elasticsearch

1.获取Elasticsearch-ik镜像

# 从仓库拉取镜像
$ sudo docker image pull delron/elasticsearch-ik:2.4.6-1.0
# 解压教学资料中本地镜像
$ sudo docker load -i elasticsearch-ik-2.4.6_docker.tar

2.配置Elasticsearch-ik

• 将教学资料中的elasticsearc-2.4.6目录拷贝到home目录下。
• 修改/home/ubuntu/Desktop/elasticsearc-2.4.6/config/elasticsearch.yml第54行。
• 更改ip地址为本机真实ip地址。

 3.使用Docker运行Elasticsearch-ik

sudo docker run -dti --name=elasticsearch --network=host -v /home/ubuntu/Desktop/elasticsearch-2.4.6/config:/usr/share/elasticsearch/config delron/elasticsearch-ik:2.4.6-1.0

 

1.2 Haystack扩展建立索引

提示：

• Elasticsearch的底层是开源库Lucene。但是没法直接使用 Lucene，必须自己写代码去调用它的接口。

思考：

• 我们如何对接 Elasticsearch服务端？

解决方案：

• Haystack

1. Haystack介绍和安装配置

1.Haystack介绍

• Haystack 是在Django中对接搜索引擎的框架，搭建了用户和搜索引擎之间的沟通桥梁。
  • 我们在Django中可以通过使用 Haystack 来调用 Elasticsearch 搜索引擎。
• Haystack 可以在不修改代码的情况下使用不同的搜索后端（比如Elasticsearch、Whoosh、Solr等等）。

2.Haystack安装

$ pip install django-haystack
$ pip install elasticsearch==2.4.1

3.Haystack注册应用和路由

INSTALLED_APPS = [
    'haystack', # 全文检索
]

4.Haystack配置

• 在配置文件中配置Haystack为搜索引擎后端
• 文档

# Haystack
HAYSTACK_CONNECTIONS = 
    'default': 
        'ENGINE': 'haystack.backends.elasticsearch_backend.ElasticsearchSearchEngine',
        'URL': 'http://192.168.103.158:9200/', # Elasticsearch服务器ip地址，端口号固定为9200
        'INDEX_NAME': 'meiduo_mall', # Elasticsearch建立的索引库的名称
    ,


# 当添加、修改、删除数据时，自动生成索引
# HAYSTACK_SIGNAL_PROCESSOR = 'haystack.signals.RealtimeSignalProcessor'

重要提示：

• HAYSTACK_SIGNAL_PROCESSOR配置项保证了在Django运行起来后，有新的数据产生时，Haystack仍然可以让Elasticsearch实时生成新数据的索引

2. Haystack建立数据索引

1.创建索引类

• 通过创建索引类，来指明让搜索引擎对哪些字段建立索引，也就是可以通过哪些字段的关键字来检索数据。
• 本项目中对SKU信息进行全文检索，所以在goods应用中新建search_indexes.py文件，用于存放索引类。

from haystack import indexes

from .models import SKU


class SKUIndex(indexes.SearchIndex, indexes.Indexable):
    """SKU索引数据模型类"""
    text = indexes.CharField(document=True, use_template=True)

    def get_model(self):
        """返回建立索引的模型类"""
        return SKU

    def index_queryset(self, using=None):
        """返回要建立索引的数据查询集"""
        return self.get_model().objects.filter(is_launched=True)

• 索引类SKUIndex说明：
  • 在SKUIndex建立的字段，都可以借助Haystack由Elasticsearch搜索引擎查询。
  • 其中text字段我们声明为document=True，表名该字段是主要进行关键字查询的字段。
  • text字段的索引值可以由多个数据库模型类字段组成，具体由哪些模型类字段组成，我们用use_template=True表示后续通过模板来指明。

2.创建text字段索引值模板文件

• 在templates目录中创建text字段使用的模板文件
• 具体在templates/search/indexes/goods/sku_text.txt文件中定义

 object.id 
 object.name 
 object.caption 

• 模板文件说明：当将关键词通过text参数名传递时
  • 此模板指明SKU的id、name、caption作为text字段的索引值来进行关键字索引查询。

3.手动生成初始索引

$ python manage.py rebuild_index

 

3. 全文检索测试

1.准备测试表单

• 请求方法：GET
• 请求地址：/search/
• 请求参数：q

 

 

4. 添加后端逻辑

在 goods.views.py 文件中添加如下代码:

# 导入: 
from haystack.views import SearchView
from django.http import JsonResponse

class MySearchView(SearchView):
    '''重写SearchView类'''
    def create_response(self):
        # 获取搜索结果
        context = self.get_context()
        data_list = []
        for sku in context['page'].object_list:
            data_list.append(
                'id':sku.object.id,
                'name':sku.object.name,
                'price':sku.object.price,
                'default_image_url':sku.object.default_image.url,
                'searchkey':context.get('query'),
                'page_size':context['page'].paginator.num_pages,
                'count':context['page'].paginator.count
            )
        # 拼接参数, 返回
        return JsonResponse(data_list, safe=False)

5. 添加子路由

goods.urls.py

# 搜索路由--千万注意: 没有as_view()
    path('search/', views.MySearchView()),

1.3 渲染商品搜索结果

Haystack搜索结果分页

1.设置每页返回数据条数

• 通过HAYSTACK_SEARCH_RESULTS_PER_PAGE可以控制每页显示数量
• 每页显示五条数据：HAYSTACK_SEARCH_RESULTS_PER_PAGE = 5

 二、商品详情页

2.1 商品详情页分析和准备

 

1. 商品详情页组成结构分析

1.商品频道分类

• 已经提前封装在contents.utils.py文件中，直接调用方法即可。

2.面包屑导航

• 已经提前封装在goods.utils.py文件中，直接调用方法即可。

3.热销排行

• 该接口已经在商品列表页中实现完毕，前端直接调用接口即可。

4.商品SKU信息(详情信息)

• 通过sku_id可以找到SKU信息，然后渲染模板即可。
• 使用Ajax实现局部刷新效果。

5.SKU规格信息

• 通过SKU可以找到SPU规格和SKU规格信息。

6.商品详情介绍、规格与包装、售后服务

• 通过SKU可以找到SPU信息，SPU中可以查询出商品详情介绍、规格与包装、售后服务。

7.商品评价

• 商品评价需要在生成了订单，对订单商品进行评价后再实现，商品评价信息是动态数据。
• 使用Ajax实现局部刷新效果。

2. 商品详情页接口设计和定义

1.请求方式

选项	方案
请求方法	GET
请求地址	/detail/(?P<sku_id>\\d+)/

2.请求参数：路径参数

参数名	类型	是否必传	说明
sku_id	string	是	商品SKU编号

3. 商品详情页初步渲染

渲染商品频道分类、面包屑导航、商品热销排行

• 将原先在商品列表页实现的代码拷贝到商品详情页即可。
• 添加detail.js

class DetailView(View):
    """商品详情页"""

    def get(self, request, sku_id):
        """提供商品详情页"""
        # 获取当前sku的信息
        try:
            sku = SKU.objects.get(id=sku_id)
        except SKU.DoesNotExist:
            return render(request, '404.html')

        # 查询商品频道分类
        categories = get_categories()
        # 查询面包屑导航
        breadcrumb = get_breadcrumb(sku.category)

        # 渲染页面
        context = 
            'categories':categories,
            'breadcrumb':breadcrumb,
            'sku':sku,
        
        return render(request, 'detail.html', context)

 2.2 展示详情页数据

1. 查询和渲染SKU规格信息

查询SKU规格信息

class DetailView(View):
    """商品详情页"""

    def get(self, request, sku_id):
        """提供商品详情页"""
        # 获取当前sku的信息
        try:
            sku = models.SKU.objects.get(id=sku_id)
        except models.SKU.DoesNotExist:
            return render(request, '404.html')

        # 查询商品频道分类
        categories = get_categories()
        # 查询面包屑导航
        breadcrumb = get_breadcrumb(sku.category)
        # 查询SKU规格信息
        goods_specs=goods_specs = get_goods_and_spec(sku_id)

        # 渲染页面
        context = 
            'categories':categories,
            'breadcrumb':breadcrumb,
            'sku':sku,
            'specs': goods_specs,
        
        return render(request, 'detail.html', context)

2.3 统计分类商品访问量

提示：

• 统计分类商品访问量 是统计一天内该类别的商品被访问的次数。
• 需要统计的数据，包括商品分类，访问次数，访问时间。
• 一天内，一种类别，统计一条记录。

 

 

1. 统计分类商品访问量模型类

模型类定义在goods.models.py中，然后完成迁移建表。

class GoodsVisitCount(BaseModel):
    """统计分类商品访问量模型类"""
    category = models.ForeignKey(GoodsCategory, on_delete=models.CASCADE, verbose_name='商品分类')
    count = models.IntegerField(verbose_name='访问量', default=0)
    date = models.DateField(auto_now_add=True, verbose_name='统计日期')

    class Meta:
        db_table = 'tb_goods_visit'
        verbose_name = '统计分类商品访问量'
        verbose_name_plural = verbose_name

2. 统计分类商品访问量后端逻辑

1.请求方式

选项	方案
请求方法	POST
请求地址	/detail/visit/(?P<category_id>\\d+)/

2.请求参数：路径参数

参数名	类型	是否必传	说明
category_id	string	是	商品分类id

3.响应结果：JSON

字段	说明
code	状态码
errmsg	错误信息

4.后端接口定义和实现，

• 如果访问记录存在，说明今天不是第一次访问，不新建记录，访问量直接累加。
• 如果访问记录不存在，说明今天是第一次访问，新建记录并保存访问量。

class DetailVisitView(View):
    """详情页分类商品访问量"""

       def post(self, request, category_id):
            try:
                # 1.获取当前商品
                category = GoodsCategory.objects.get(id=category_id)
            except Exception as e:
                return JsonResponse('code': 400, 'errmsg': '缺少必传参数')

            # 2.查询日期数据
            from datetime import date
            # 获取当天日期
            today_date = date.today()

            from apps.goods.models import GoodsVisitCount
            try:
                # 3.如果有当天商品分类的数据  就累加数量
                count_data = category.goodsvisitcount_set.get(date=today_date)
            except:
                # 4. 没有, 就新建之后在增加
                count_data = GoodsVisitCount()

            try:
                count_data.count += 1
                count_data.category = category
                count_data.save()
            except Exception as e:
                return JsonResponse('code': 400, 'errmsg': '新增失败')

            return JsonResponse('code': 0, 'errmsg': 'OK')

 三、页面静态化

3.1 首页广告页面静态化

思考：

• 美多商城的首页访问频繁，而且查询数据量大，其中还有大量的循环处理。

问题：

• 用户访问首页会耗费服务器大量的资源，并且响应数据的效率会大大降低。

解决：

• 页面静态化

1. 页面静态化介绍

1.为什么要做页面静态化

• 减少数据库查询次数。
• 提升页面响应效率。

2.什么是页面静态化

• 将动态渲染生成的页面结果保存成html文件，放到静态文件服务器中。
• 用户直接去静态服务器，访问处理好的静态html文件。

 

3.页面静态化注意点

• 用户相关数据不能静态化：
  • 用户名、购物车等不能静态化。
• 动态变化的数据不能静态化：
  • 热销排行、新品推荐、分页排序数据等等。
• 不能静态化的数据处理：
  • 可以在用户得到页面后，在页面中向后端发送Ajax请求获取相关数据。
  • 直接使用模板渲染出来。
  • 其他合理的处理方式等等。

2. 首页页面静态化实现

1.首页页面静态化实现步骤

• 查询首页相关数据
• 获取首页模板文件
• 渲染首页html字符串
• 将首页html字符串写入到指定目录，命名'index.html'

2.首页页面静态化实现

 

 

import os
import time
from django.conf import settings
from django.template import loader
from apps.contents.models import ContentCategory
from apps.contents.utils import get_categories

def generate_static_index_html():
    """
    生成静态的主页html文件
    """
    print('%s: generate_static_index_html' % time.ctime())

    # 获取商品频道和分类
    categories = get_categories()

    # 广告内容
    contents = 
    content_categories = ContentCategory.objects.all()
    for cat in content_categories:
        contents[cat.key] = cat.content_set.filter(status=True).order_by('sequence')

    # 渲染模板
    context = 
        'categories': categories,
        'contents': contents
    

    # 获取首页模板文件
    template = loader.get_template('index.html')
    # 渲染首页html字符串
    html_text = template.render(context)
    # 将首页html字符串写入到指定目录，命名'index.html'
    file_path = os.path.join(os.path.dirname(settings.BASE_DIR), 'front_end_pc/index.html')
    with open(file_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
        f.write(html_text)

3.首页页面静态化测试效果

 

 

提示：静态首页的访问测试

3. 定时任务crontab静态化首页

重要提示：

• 对于首页的静态化，考虑到页面的数据可能由多名运营人员维护，并且经常变动，所以将其做成定时任务，即定时执行静态化。
• 在Django执行定时任务，可以通过 django-crontab 扩展来实现。

1.安装 django-crontab

$ pip install django-crontab

2.注册 django-crontab 应用

INSTALLED_APPS = [    
    'django_crontab', # 定时任务
]

3.设置定时任务

定时时间基本格式 :

*  *  *  *  *

分 时 日 月 周    命令

M: 分钟（0-59）。每分钟用 * 或者 */1 表示
H：小时（0-23）。（0表示0点）
D：天（1-31）。
m: 月（1-12）。
d: 一星期内的天（0~6，0为星期天）。

定时任务分为三部分定义：

• 任务时间
• 任务方法
• 任务日志

CRONJOBS = [
    # 每1分钟生成一次首页静态文件
    ('*/1 * * * *', 'apps.contents.crons.generate_static_index_html', '>> ' + os.path.join(BASE_DIR, 'logs/crontab.log'))
]

解决 crontab 中文问题

• 在定时任务中，如果出现非英文字符，会出现字符异常错误

CRONTAB_COMMAND_PREFIX = 'LANG_ALL=zh_cn.UTF-8'

4.管理定时任务

# 添加定时任务到系统中

$ python manage.py crontab add


# 显示已激活的定时任务

$ python manage.py crontab show


# 移除定时任务

$ python manage.py crontab remove

 3.2 商品详情页面静态化

提示：

• 商品详情页查询数据量大，而且是用户频繁访问的页面。
• 类似首页广告，为了减少数据库查询次数，提升页面响应效率，我们也要对详情页进行静态化处理。

静态化说明：

• 首页广告的数据变化非常的频繁，所以我们最终使用了定时任务进行静态化。
• 详情页的数据变化的频率没有首页广告那么频繁，而且是当SKU信息有改变时才要更新的，所以我们采用新的静态化方案。
  • 方案一：通过Python脚本手动一次性批量生成所有商品静态详情页。
  • 方案二：后台运营人员修改了SKU信息时，异步的静态化对应的商品详情页面。
  • 我们在这里先使用方案一来静态详情页。当有运营人员参与时才会补充方案二。

注意：

• 用户数据和购物车数据不能静态化。
• 热销排行和商品评价不能静态化。

1. 定义批量静态化详情页脚本文件

1.准备脚本目录和Python脚本文件

 

2.指定Python脚本解析器

#!/usr/bin/env python

3.添加Python脚本导包路径

#!/usr/bin/env python

import sys
sys.path.insert(0, '../')

4.设置Python脚本Django环境

#!/usr/bin/env python

import sys
sys.path.insert(0, '../')

import os
os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "meiduo_mall.settings")


import django
django.setup()

5.编写静态化详情页Python脚本代码

#!/usr/bin/env python

import sys
sys.path.insert(0, '../')

import os
os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "meiduo_mall.settings")


import django
django.setup()

from django.template import loader
from django.conf import settings

from apps.goods import models
from apps.contents.utils import get_categories
from apps.goods.utils import get_breadcrumb


def generate_static_sku_detail_html(sku_id):
    """
    生成静态商品详情页面
    :param sku_id: 商品sku id
    """
    # 获取当前sku的信息
    sku = models.SKU.objects.get(id=sku_id)

    # 查询商品频道分类
    categories = get_categories()
    # 查询面包屑导航
    breadcrumb = get_breadcrumb(sku.category)

    # 构建当前商品的规格键
    sku_specs = sku.specs.order_by('spec_id')
    sku_key = []
    for spec in sku_specs:
        sku_key.append(spec.option.id)
    # 获取当前商品的所有SKU
    skus = sku.spu.sku_set.all()
    # 构建不同规格参数（选项）的sku字典
    spec_sku_map = 
    for s in skus:
        # 获取sku的规格参数
        s_specs = s.specs.order_by('spec_id')
        # 用于形成规格参数-sku字典的键
        key = []
        for spec in s_specs:
            key.append(spec.option.id)
        # 向规格参数-sku字典添加记录
        spec_sku_map[tuple(key)] = s.id
    # 获取当前商品的规格信息
    goods_specs = sku.spu.specs.order_by('id')
    # 若当前sku的规格信息不完整，则不再继续
    if len(sku_key) < len(goods_specs):
        return
    for index, spec in enumerate(goods_specs):
        # 复制当前sku的规格键
        key = sku_key[:]
        # 该规格的选项
        spec_options = spec.options.all()
        for option in spec_options:
            # 在规格参数sku字典中查找符合当前规格的sku
            key[index] = option.id
            option.sku_id = spec_sku_map.get(tuple(key))
        spec.spec_options = spec_options

    # 上下文
    context = 
        'categories': categories,
        'breadcrumb': breadcrumb,
        'sku': sku,
        'specs': goods_specs,
    

    template = loader.get_template('detail.html')
    html_text = template.render(context)
    file_path = os.path.join(os.path.dirname(settings.BASE_DIR), 'front_end_pc/goods/'+str(sku_id)+'.html')
    with open(file_path, 'w') as f:
        f.write(html_text)

if __name__ == '__main__':
    skus = models.SKU.objects.all()
    for sku in skus:
        print(sku.id)
        generate_static_sku_detail_html(sku.id)

2. 执行批量静态化详情页脚本文件

1.添加Python脚本文件可执行权限

$ chmod +x regenerate_detail_html.py

 

 

2.执行批量静态化详情页脚本文件

$ cd ~/meiduo_mall/scripts
$ ./generic_detail_html.py

四、用户浏览记录 

4.1 设计浏览记录存储方案

• 当登录用户在浏览商品的详情页时，我们就可以把详情页这件商品信息存储起来，作为该登录用户的浏览记录。
• 用户未登录，我们不记录其商品浏览记录。

 

1. 存储数据说明

• 虽然浏览记录界面上要展示商品的一些SKU信息，但是我们在存储时没有必要存很多SKU信息。
• 我们选择存储SKU信息的唯一编号（sku_id）来表示该件商品的浏览记录。
• 存储数据：sku_id

2. 存储位置说明

• 用户浏览记录是临时数据，且经常变化，数据量不大，所以我们选择内存型数据库进行存储。
• 存储位置：Redis数据库 3号库

CACHES = 
    "history":  # 用户浏览记录
        "BACKEND": "django_redis.cache.RedisCache",
        "LOCATION": "redis://127.0.0.1:6379/3",
        "OPTIONS": 
            "CLIENT_CLASS": "django_redis.client.DefaultClient",
        
    ,

3. 存储类型说明

• 由于用户浏览记录跟用户浏览商品详情的顺序有关，所以我们选择使用Redis中的list类型存储 sku_id
• 每个用户维护一条浏览记录，且浏览记录都是独立存储的，不能共用。所以我们需要对用户的浏览记录进行唯一标识。
• 我们可以使用登录用户的ID来唯一标识该用户的浏览记录。
• 存储类型：'history_user_id' : [sku_id_1, sku_id_2, ...]

 

 

4. 存储逻辑说明

• SKU信息不能重复。
• 最近一次浏览的商品SKU信息排在最前面，以此类推。
• 每个用户的浏览记录最多存储五个商品SKU信息。
• 存储逻辑：先去重，再存储，最后截取。

4.2 保存和查询浏览记录

1. 保存用户浏览记录

1.请求方式

选项	方案
请求方法	POST
请求地址	/browse_histories/

2.请求参数：JSON

参数名	类型	是否必传	说明
sku_id	string	是	商品SKU编号

3.响应结果：JSON

字段	说明
code	状态码
errmsg	错误信息

4.后端接口定义和实现

from apps.goods.models import SKU
from django_redis import get_redis_connection

class UserBrowseHistory(View):
    """用户浏览记录"""

    def post(self, request):
        """保存用户浏览记录"""
        # 接收参数
        json_dict = json.loads(request.body.decode())
        sku_id = json_dict.get('sku_id')

        # 校验参数
        try:
            SKU.objects.get(id=sku_id)
        except SKU.DoesNotExist:
            return JsonResponse('code': 400, 'errmsg': 'sku不存在')

        # 保存用户浏览数据
        redis_conn = get_redis_connection('history')
        pl = redis_conn.pipeline()
        user_id = request.user.id

        # 先去重
        pl.lrem('history_%s' % user_id, 0, sku_id)
        # 再存储
        pl.lpush('history_%s' % user_id, sku_id)
        # 最后截取
        pl.ltrim('history_%s' % user_id, 0, 4)
        # 执行管道
        pl.execute()

        # 响应结果
        return JsonResponse('code': 0, 'errmsg': 'OK')

2. 查询用户浏览记录

1.请求方式

选项	方案
请求方法	GET
请求地址	/browse_histories/

2.请求参数：

无

3.响应结果：JSON

字段	说明
code	状态码
errmsg	错误信息
skus[ ]	商品SKU列表数据
id	商品SKU编号
name	商品SKU名称
default_image_url	商品SKU默认图片
price	商品SKU单价

    "code":"0",
    "errmsg":"OK",
    "skus":[
        
            "id":6,
            "name":"Apple iPhone 8 Plus (A1864) 256GB 深空灰色 移动联通电信4G手机",
            "default_image_url":"http://image.meiduo.site:8888/group1/M00/00/02/CtM3BVrRbI2ARekNAAFZsBqChgk3141998",
            "price":"7988.00"
        ,
        ......
    ]

4.后端接口定义和实现

class UserBrowseHistory(View):
    """用户浏览记录"""

    def get(self, request):
        """获取用户浏览记录"""
        # 获取Redis存储的sku_id列表信息
        redis_conn = get_redis_connection('history')
        sku_ids = redis_conn.lrange('history_%s' % request.user.id, 0, -1)

        # 根据sku_ids列表数据，查询出商品sku信息
        skus = []
        for sku_id in sku_ids:
            sku = SKU.objects.get(id=sku_id)
            skus.append(
                'id': sku.id,
                'name': sku.name,
                'default_image_url': sku.default_image.url,
                'price': sku.price
            )

        return JsonResponse('code': 0, 'errmsg': 'OK', 'skus': skus)