消息推送系统

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小明: 嘿，小李，最近公司要开发一个消息管理中心，我负责前端网页版，你负责后端逻辑，你觉得我们应该怎么设计这个系统呢？

小李: 首先，我们需要确保系统的可扩展性。对于批量操作，比如批量发送消息或批量删除，我们可以使用Flask框架来快速搭建后端服务。

小明: 好的，那我们先定义一下API接口吧。比如批量发送消息的接口，应该接受一个包含多个消息对象的列表。

小李: 没错，我们可以这样定义接口：

from flask import Flask, request, jsonify

app = Flask(__name__)

@app.route('/batch_send', methods=['POST'])
def batch_send():
    data = request.get_json()
    messages = data.get('messages', [])
    
    # 这里可以调用发送消息的实际逻辑
    success_count = send_messages(messages)
    return jsonify({'success': True, 'sent_count': success_count}), 200

def send_messages(messages):
    # 假设每条消息发送成功返回True
    return sum([send_message(msg) for msg in messages])

def send_message(message):
    # 实际发送消息的逻辑
    print(f"Sending message: {message}")
    return True
    

小明: 这样的话，前端就可以通过发送JSON格式的数据来触发批量发送了。

小李: 对，然后在网页版上，我们可以用JavaScript来处理用户输入并发送请求。

小明: 像这样：

function batchSendMessages(messages) {
    fetch('/batch_send', {
        method: 'POST',
        headers: {'Content-Type': 'application/json'},
        body: JSON.stringify({messages: messages})
    })
    .then(response => response.json())
    .then(data => console.log(`Sent ${data.sent_count} messages`))
    .catch(error => console.error('Error:', error));
}
    

小李: 这样就完成了基本的功能。不过为了提高性能，我们还可以引入队列机制，比如使用RabbitMQ来异步处理消息发送任务。

小明: 那听起来不错，这样前端用户就不会因为等待而卡住页面了。

小李: 是的，这样既能保证用户体验，也能让后端更高效地处理大批量任务。

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