我想创建一个可重用的 Django 应用程序来处理用户的状态更新。很像 facebook 的“新闻提要”。
用例包括，例如:
一个问题是如何处理不同类型的更新并为其显示正确的“html 片段”。另一个更重要的是如何设计这种“Django方式”的模型。
关于前者，我可以想到两种方法:
我在这里发帖之前搜索过，但我没有找到任何东西。我检查了 Pinax，看看他们是否实现了它，但他们没有。所以，我在这里寻找更多关于如何以一种不错的、非hacky的方式处理这个问题的建议。
提前致谢，
最佳答案
Python 实际上是用于构建 Activity Streams 和 Newsfeeds 的绝佳语言。 Tommaso 和我编写了 Stream Framework 包。
https://github.com/tschellenbach/stream-framework
它是目前用于构建新闻源的最常用的 Python 解决方案。我们还在 https://getstream.io 上提供托管解决方案.到目前为止，Django 客户端是最容易上手的:
https://github.com/GetStream/stream-django和 python 可以在这里找到 (https://github.com/getstream/stream-python)
模板部分是这样工作的
{% load stream_django %}
{% for activity in activities %}
{% render_activity activity %}
{% endfor %}
这将呈现位于 activity/tweet.html 中的模板，并将事件作为上下文。例如
{{ activity.actor.username }} said "{{ activity.object.body }} {{ activity.created_at|timesince }} ago"
完整的文档在这里:
https://github.com/GetStream/stream-django#templating
Stream Framework 允许您使用 Redis 或 Cassandra 构建任何类型的新闻源。它是按比例构建的，并使用扇出过程创建单独的新闻源。
除了 Stream Framework(我显然更喜欢)之外，还有许多其他解决方案。 django 包上提供了完整列表:
https://www.djangopackages.com/grids/g/activities/
请注意，对于新闻源，需要牢记一些缩放问题。
一般来说，有3种常见的方法:
非规范化策略
拉
大多数用户都是这样开始的。当您打开提要页面时，您只需查询您关注的所有用户的提要。如果用户提要存储在内存中，这将继续工作相当长的一段时间。最终很难继续使用这种策略，因为您经常需要查询存储用户提要的大多数节点。
推
推送方法将您的事件写入您的所有关注者供稿。当然，这意味着您浪费了大量资源，但最终结果是每个用户预先计算的提要。这种方法(虽然最初不是很有效)很好地扩展。
组合
一些优化的系统使用这两种方法的组合。另请参阅有关此主题的 Yahoo 论文。
存储选项
在存储所有这些数据方面，最常见的选项是 Redis、Cassandra 和 MongoDB。
让我们快速比较一下:
Redis
Redis 非常易于设置和维护。但是，它仅将数据存储在内存中。这意味着您必须优化序列化数据的方式，并可能回退到数据库以获取不经常查询的数据。另一个问题是，将机器添加到 Redis 集群并非易事。
MongoDB
Mongo DB 主要由一些 ruby 项目使用，它也可用作 e14n 的 pump.io 的后端。我个人从未在生产中运行过它，因此我无法正确评估此选项。然而，有很多博客文章涉及 mongo 的性能、可扩展性和可维护性问题。
Cassandra
Fashiolista、Instagram 和 Spotify 都在使用 Cassandra。我们的托管解决方案还使用 Cassandra 作为后端。操作起来极具成本效益，您可以轻松添加更多节点。唯一的问题是很难设置和维护。
文章
另外看看这篇高可扩展性的帖子，我们解释了一些涉及的设计决策:
http://highscalability.com/blog/2013/10/28/design-decisions-for-scaling-your-high-traffic-feeds.html
要了解有关提要设计的更多信息，我强烈建议阅读我们基于提要的一些文章:
关于构建 "News Feed"/ "Status update"/ "Activity Stream"的 Django 方式，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/2128886/