域名购买_域名购买

为了构建一个高效且用户友好的域名短链服务，我们可以将项目精简为以下核心功能板块：

1. 用户管理

• 注册与登录：允许用户创建账户并登录系统。 这部分内容可以参考另一片文章实现：

快速实现用户认证：使用Python和Flask配合PyJWT生成与解密Token的教程及示例代码

• 资料管理：用户可以管理自己的个人资料，包括密码修改等。

2. 短链接功能

• 短链接生成：用户输入长链接，系统生成短链接。
• 链接管理：用户可以查看、管理自己生成的所有短链接。
• 访问统计：提供短链接的访问次数和基本访问数据统计。

3. API服务

• 生成与查询API：供开发者使用的接口，实现短链接的生成和查询。

4. 系统管理

• 日志记录：记录系统操作日志，便于维护和故障排查。
• 性能监控：监测系统性能，确保服务的稳定性。

通过专注于这些核心板块，可以确保系统覆盖短链接服务的基本需求，同时保持项目的可管理性和扩展性。这样的结构既可以满足大多数用户的需求，也为将来添加新功能留下了空间。

本文章着重介绍以下几个功能块：

1、生成短链，保存短链

#学习交流 访问 # https://v.iiar.cn # 生成一个5位长度的随机大写字母和数字的组合 def generate_random_string(length=5): characters = string.ascii_uppercase + string.digits # 大写字母和数字 return ''.join(random.choice(characters) for _ in range(length)) # 生成一个不重复的随机字符组合 def generate_unique_combination(): while True: random_string = generate_random_string() existing_record = XUrlLink.query.filter_by(random_characters=random_string).first() if not existing_record: return random_string # 创建短链接 def create_short_link_func(url_link, admin_id): # 随机字符 random_string = generate_unique_combination() new_log = XUrlLink( url_link=url_link, random_characters=random_string, creator_id=admin_id ) db.session.add(new_log) db.session.commit() #模型部分 class XUrlLink(db.Model): id = db.Column(db.Integer, primary_key=True, autoincrement=True, comment='主键ID') url_link = db.Column(db.String(500), comment='域名') random_characters = db.Column(db.String(100), comment='随机字符') creator_id = db.Column(db.Integer, default=0, comment='创建人id') creation_time = db.Column(db.DateTime, default=datetime.now, comment='创建时间') valid_status = db.Column(db.String(100), default='有效', comment='有效状态') def to_dict(self): return { 
    'id': self.id, 'url_link': self.url_link, 'random_characters': self.random_characters, 'creator_id': self.creator_id, 'creation_time': self.creation_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') if self.creation_time else None, 'valid_status': self.valid_status } 

代码解释：

这段代码是一个短链接生成服务的实现，主要由三部分组成：随机字符串生成函数、唯一随机组合生成函数、创建短链接的函数，以及一个数据库模型定义。以下是对每个部分的详细解释：

1. 随机字符串生成函数 (generate_random_string)

这个函数的目的是生成一个指定长度（默认为5个字符）的随机字符串，这个字符串由大写英文字母和数字组成。具体实现方式如下：

• characters变量通过连接string.ascii_uppercase（所有大写字母）和string.digits（所有数字，即0-9）得到一个包含所有大写字母和数字的字符串。
• 使用列表推导式和random.choice(characters)在上述字符集中随机选择字符，生成指定长度的字符串。这里_是一个惯用的占位符，表示循环变量在循环体中不会被使用。
• return ''.join(...)将列表推导式生成的字符列表连接成一个字符串并返回。

2. 唯一随机组合生成函数 (generate_unique_combination)

该函数确保生成的随机字符串在数据库中是唯一的，避免与已存在的短链接冲突。具体流程如下：

• 使用while True创建一个无限循环，不断尝试生成新的随机字符串，直到找到一个在数据库中不存在的字符串。
• existing_record = XUrlLink.query.filter_by(random_characters=random_string).first()尝试在XUrlLink表中查询是否存在当前生成的随机字符串。如果查询结果为None（即existing_record为False），说明生成的字符串在数据库中是唯一的。
• 如果生成的随机字符串唯一，则通过return random_string返回这个字符串并退出循环。

3. 创建短链接的函数 (create_short_link_func)

此函数用于根据给定的原始链接和管理员ID创建一个短链接记录：

• random_string = generate_unique_combination()调用上述函数生成一个唯一的随机字符串。
• 创建一个XUrlLink实例，使用提供的原始链接、生成的随机字符串和管理员ID作为参数初始化。
• 通过db.session.add(new_log)将新记录添加到数据库会话中，然后通过db.session.commit()提交会话，将记录永久保存到数据库中。

4. 数据库模型 (XUrlLink)

XUrlLink类定义了数据库中用于存储短链接信息的表结构：

• 包含字段如id（主键，自增）、url_link（原始链接）、random_characters（生成的随机字符串，用作短链接的唯一标识）、creator_id（创建者ID）、creation_time（创建时间，默认为当前时间）、valid_status（有效状态，默认为”有效”）。
• to_dict方法用于将记录的信息转换为字典格式，便于后续处理或将数据返回给客户端。

整体上，这段代码展示了如何在Flask应用中实现一个简单的短链接生成服务，包括生成短链接的唯一标识、保存短链接信息到数据库、以及定义用于操作这些信息的模型。

2、使用短链、记录短链使用记录

#学习交流 访问 # https://v.iiar.cn @app.route('/<random_string>') def query_and_respond(random_string): result = f"查询结果为: { 
     random_string}" url_info = XUrlLink.query.filter_by(random_characters=random_string).first() if url_info: user_agent = request.headers.get('User-Agent') user_agent_parsed = parse(user_agent) ip_address = request.remote_addr url_accessed = request.url device_info = { 
    'ip_address': ip_address, 'url_accessed': url_accessed, 'is_mobile': user_agent_parsed.is_mobile, 'is_tablet': user_agent_parsed.is_tablet, 'is_touch_capable': user_agent_parsed.is_touch_capable, 'is_pc': user_agent_parsed.is_pc, 'is_bot': user_agent_parsed.is_bot, 'browser': user_agent_parsed.browser.family, 'browser_version': user_agent_parsed.browser.version_string, 'os': user_agent_parsed.os.family, 'os_version': user_agent_parsed.os.version_string, 'device': user_agent_parsed.device.family } # 记录或处理获取到的信息 # print(ip_address, url_accessed, device_info) new_log = XOpenUrlLog( random_characters=random_string, user_agent=json.dumps(device_info) ) db.session.add(new_log) db.session.commit() # return device_info pay_url = url_info.url_link return redirect(pay_url, code=301) # url不存在,跳转引导页 no_url = '不存在的短链' return no_url # 访问url的记录模型 class XOpenUrlLog(db.Model): id = db.Column(db.Integer, primary_key=True, autoincrement=True, comment='主键ID') random_characters = db.Column(db.String(100), comment='随机字符') user_agent = db.Column(db.Text, comment='随机字符') creation_time = db.Column(db.DateTime, default=datetime.now, comment='创建时间') def to_dict(self): return { 
    'id': self.id, 'random_characters': self.random_characters, 'user_agent': self.user_agent, 'creation_time': self.creation_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') if self.creation_time else None } 

记录内容大概如下：

代码解释：

这段代码是Flask框架中的一个路由处理函数，用于处理对任意短链接（通过<random_string>指定）的访问请求，并记录访问者的设备信息，最后将用户重定向到与短链接关联的原始URL。此外，还定义了一个用于记录访问信息的数据库模型XOpenUrlLog。下面是对代码的具体解释：

路由处理函数 (query_and_respond)

• @app.route('/<random_string>')装饰器定义了一个动态路由，random_string是动态部分，代表访问的短链接标识。
• 函数首先尝试在XUrlLink数据库表中查找random_characters字段匹配random_string的记录。如果找到，表示短链接有效。
• 使用request.headers.get('User-Agent')获取用户代理字符串，然后使用user_agents库的parse函数解析这个字符串，获取关于访问者设备的详细信息。
• 收集访问者的IP地址(request.remote_addr)和访问的完整URL(request.url)。
• 创建一个字典device_info，包含解析后的设备信息，如是否为移动设备、操作系统、浏览器类型等。
• 实例化XOpenUrlLog模型，记录随机字符和序列化后的用户代理信息(json.dumps(device_info))，然后将这条记录添加到数据库并提交。
• 如果找到对应的短链接记录，将用户重定向到记录中的url_link指定的原始URL（使用redirect函数）。
• 如果未找到短链接记录，返回一个错误消息（“不存在的短链”）。

访问URL的记录模型 (XOpenUrlLog)

• 定义了一个数据库模型XOpenUrlLog，用于记录每次短链接被访问时的信息。
• 模型字段包括：
  • id：记录的唯一标识，主键。
  • random_characters：访问的短链接标识。
  • user_agent：访问者的设备信息，存储为文本。
  • creation_time：记录创建的时间，默认为当前时间。
• to_dict方法用于将记录的信息转换为字典格式，通常用于数据的序列化或API响应。

这段代码实现的功能包括解析和记录访问者的设备信息，以及处理短链接的重定向逻辑，同时通过XOpenUrlLog模型记录每次访问的详细信息，这些信息可用于后续的数据分析和监控。

查看短链使用情况，就需要各位自己根据需要的数据去分析了，如果对这个功能感兴趣欢迎一起交流学习

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