《基于 LatentFactor + Redis + ES 实现动态药房分配方法》

import redis
from elasticsearch import Elasticsearch
from latentfactor import LatentFactorModel
 
# 连接 Redis 和 Elasticsearch
redis_client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
es = Elasticsearch(hosts=['localhost:9200'])
 
# 根据用户ID获取用户的偏好
def get_user_preferences(user_id):
    # 假设我们已经有方法来从 Redis 或 Elasticsearch 获取用户偏好
    # 这里仅为示例，直接返回固定的偏好列表
    return [1, 2, 3, 4, 5]
 
# 根据药房的状态更新状态
def update_drugstore_status(drugstore_id, status):
    # 假设我们已经有方法来更新 Elasticsearch 中药房的状态
    # 这里仅为示例，直接打印更新操作
    print(f"Drugstore {drugstore_id} is now {'open' if status else 'closed'}")
 
# 根据用户偏好和药房状态分配药房
def allocate_drugstore(user_id):
    # 获取用户偏好
    user_preferences = get_user_preferences(user_id)
    # 获取所有药房的状态
    drugstore_status = redis_client.hgetall('drugstore_status')
    # 使用 Latent Factor 模型进行药房分配
    model = LatentFactorModel()
    recommended_drugstores = model.recommend(user_preferences, drugstore_status)
    # 更新药房状态为已分配
    for drugstore_id in recommended_drugstores:
        update_drugstore_status(drugstore_id, status=False)
    return recommended_drugstores
 
# 示例：为用户ID为'user123'的用户分配药房
allocate_drugstore('user123')

这个示例代码展示了如何使用假设的get_user_preferences和update_drugstore_status函数来模拟从Redis和Elasticsearch获取用户偏好以及更新药房状态的过程。allocate_drugstore函数使用了一个假设的LatentFactorModel来根据用户偏好和药房状态进行药房分配，并打印出处理过程。这个示例仅为教学展示，并不表示真实环境中的完整解决方案。