任务模块反思

本文详细介绍了任务系统的设计与实现过程,包括任务类型、任务流程、任务管理、奖励机制及后台逻辑,旨在提升用户互动与活跃度。
从另一个项目Copy了完成每日任务/基本任务,领取奖励豆 的模块。先多Copy别人的,再自己创造。因为是1期,做的也比较粗糙。任务只涉及豆的累计、无消耗。

设计任务的初衷:
1、基本任务——类似于新手引导,引导用户完善自己的资料。这种任务(放在永久缓存里)只能完成一次。
2、每日任务——增加用户与各个模块的互动,提高PV、UV。每天可随机指定一定数量的任务,或全部给出。

任务设计:
展示:任务名 +3个豆 【认领任务】 【领取奖励】
当完成任务但未领取奖励:任务名 +3个豆 【已认领】 【领取奖励】
当完成任务且领取完任务,则不再任务页面显示,可在【已完成任务】页面查询今天完成并领取过奖励的任务(基本任务+每日任务)。

任务内容:
基本任务:上传头像,修改姓名、性别、简介,关注10个好友等。
每日任务:发微博,评论、转发微博,发图片,签到等。

设计思想:
每日任务——通过任务表中的uri和method字段在过滤器中控制任务的完成与否。
基本任务——因用户这辈子只能完成一次,故不用过滤器控制,暂时在每个任务完成后控制(这就得东一下、西一下,不太好控制)。

主要表:
task:任务总表,包括每日任务、基本任务。
表结构:id、name(任务名称)、uri、method、action(这三个用来配置任务的完成、过滤器配置)、pea(奖励豆数)、remark(任务说明)、status(任务有效字段)、createtime。

user_task:记录用户任务记录。
表结构:id、username、t_key(时间如1999-09-10)、task(任务id以","间隔如32,34,45)、createtime。

次要表:
task_pea_limit:防刷机制,控制用户每天、每月、每年最多能获取豆的数量。
task_pea_log:log日志,用户累计/消耗豆记录。
pea:用户豆数。

主要类:
task(任务)、tasklog(这个是分配给用户的任务,记录任务的完成与否。无表与之对应,记录到缓存中)

流程:用户进入任务页面
—从缓存(因所有用户的task均一样,是task_log不同)中取到task,再根据userId分配TaskLog(status均为0未完成状态),记录到缓存中。
—经过过滤器,若为指定的uri、method,则完成任务更新TaskLog(status置1)到缓存。
—领取已完成的任务奖励,更新TaskLog(去掉该条任务记录)缓存、更新用户已完成任务缓存、改pea表中值(积累/消耗豆)。

注:
任务TaskLog缓存周期为24点(非24个小时),而如Task因每个用户的值一样,则周期可置为一周。
只有领取完成任务后才能领取奖励。
标题基于Python的自主学习系统后端设计与实现AI更换标题第1章引言介绍自主学习系统的研究背景、意义、现状以及本文的研究方法和创新点。1.1研究背景与意义阐述自主学习系统在教育技术领域的重要性和应用价值。1.2国内外研究现状分析国内外在自主学习系统后端技术方面的研究进展。1.3研究方法与创新点概述本文采用Python技术栈的设计方法和系统创新点。第2章相关理论与技术总结自主学习系统后端开发的相关理论和技术基础。2.1自主学习系统理论阐述自主学习系统的定义、特征和理论基础。2.2Python后端技术栈介绍DjangoFlask等Python后端框架及其适用场景。2.3数据库技术讨论关系型和非关系型数据库在系统中的应用方案。第3章系统设计与实现详细介绍自主学习系统后端的设计方案和实现过程。3.1系统架构设计提出基于微服务的系统架构设计方案。3.2核心模块设计详细说明用户管理、学习资源管理、进度跟踪等核心模块设计。3.3关键技术实现阐述个性化推荐算法、学习行为分析等关键技术的实现。第4章系统测试与评估对系统进行功能测试和性能评估。4.1测试环境与方法介绍测试环境配置和采用的测试方法。4.2功能测试结果展示各功能模块的测试结果和问题修复情况。4.3性能评估分析分析系统在高并发等场景下的性能表现。第5章结论与展望总结研究成果并提出未来改进方向。5.1研究结论概括系统设计的主要成果和技术创新。5.2未来展望指出系统局限性并提出后续优化方向。
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