消息推送系统

小明：最近我们在做一个消息管理平台，你觉得应该怎么设计？

小李：我们可以用Python的Flask框架搭建一个RESTful API，这样方便后续扩展。

小明：那消息存储怎么处理？数据库选什么好？

小李：推荐使用PostgreSQL，支持JSON类型，适合存储结构化和非结构化的消息数据。

小明：有没有具体的代码示例？

小李：当然有。比如我们可以在Flask中定义一个消息路由：

    from flask import Flask, request, jsonify
    import psycopg2

    app = Flask(__name__)

    def get_db_connection():
        return psycopg2.connect(
            dbname="message_db",
            user="user",
            password="password",
            host="localhost"
        )

    @app.route('/messages', methods=['POST'])
    def create_message():
        data = request.get_json()
        conn = get_db_connection()
        cur = conn.cursor()
        cur.execute("INSERT INTO messages (content, timestamp) VALUES (%s, %s)",
                    (data['content'], data['timestamp']))
        conn.commit()
        cur.close()
        conn.close()
        return jsonify({"status": "success"}), 201

    if __name__ == '__main__':
        app.run(debug=True)
    

多系统统一登录

小明：这个代码看起来不错，但如何保证消息的可靠传递呢？

小李：可以引入消息队列，比如RabbitMQ或Kafka，将消息异步处理，提高系统稳定性。

小明：明白了，那这就是一个完整的消息管理平台的解决方案了。

小李：没错，结合API、数据库和消息队列，就能构建出一个高效可靠的消息管理系统。