# -*- coding: utf-8 -*- import redisfrom constant import redis_ip, redis_db, redis_pw, logger, redis_zset_clean_date, redis_zset_name, \ move_file_lm pool = redis.ConnectionPool(host=redis_ip, db=redis_db, password=redis_pw)# pool = redis.ConnectionP

前言: “去重”是日常工作中会经常用到的一项技能,在爬虫领域更是常用,并且规模一般都比较大.去重需要考虑两个点:去重的数据量.去重速度.为了保持较快的去重速度,一般选择在内存中进行去重. 数据量不大时,可以直接放在内存里面进行去重,例如python可以使用set()进行去重. 当去重数据需要持久化时可以使用redis的set数据结构. 当数据量再大一点时,可以用不同的加密算法先将长字符串压缩成 16/32/40 个字符,再使用上面两种方法去重: 当数据量达到亿(甚至十亿.百亿)数量级时,内存有限

转载:http://blog.csdn.net/bone_ace/article/details/53107018 前言 “去重”是日常工作中会经常用到的一项技能,在爬虫领域更是常用,并且规模一般都比较大.去重需要考虑两个点:去重的数据量.去重速度.为了保持较快的去重速度,一般选择在内存中进行去重. 1.数据量不大时,可以直接放在内存里面进行去重,例如python可以使用set()进行去重. 2.当去重数据需要持久化时可以使用redis的set数据结构. 3.当数据量再大一点时,可以用不同的加密

针对windows操作系统. redis安装: 微软操作系统下,需下载github下面的开源项目,redis网站地址可以找到,直接解压即可. cmd到指定目录,输入下方命令,启动redis服务. redis-server.exe redis.windows.conf 测试服务,再次打开一个cmd窗口,启动客户端命令行工具. redis-cli.exe 添加一个键值. set test "hello world" python安装: 可以下载解压包,再添加系统环境变量,将解压目录添加到系

学习excel的使用技巧复制一列文本成新列去重 其实比较简单的技巧  知道了就会  不知道就比较麻烦 直接复制到一列 找到 数据选项 删除重复项

Python redis 简单介绍 1.安装 终端输入: pip(or)pip3.6 install redis 安装成功 2.哈哈,发现我并没有redis服务可以访问,所以到这里,在本机安装了redis 服务 安装方法:http://www.runoob.com/redis/redis-install.html 并完成配置. 3.导入redis及操作 # FileName : pyRedis_practice.py # Author : Adil # DateTime : 2018/7/26

新版:Python 的 unhashable type 错误分析及解决 python使用set来去重是一种常用的方法. 一般使用方法如下: # int a = [1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0] print "orginal:", a print list(set(a)) # str a = [str(i) for i in a] print "orginal:", a print list(set(a)) 某

上一篇文章介绍了生产消费者模式与python+redis实例运用(基础篇),但是依旧遗留了一个问题,就是如果消费者消费的速度跟不上生产者,依旧会浪费我们大量的时间去等待,这时候我们就可以考虑使用多进程去解决这个问题.举一个类似上面厨师做菜的例子,厨师上菜速度又快又多,你一个人吃不完,怎么办?那就可以请几个朋友帮你一起吃!这就是我们今天要讲的多进程和协程. 先说说多进程和协程的好处,它可以最大的利用你cpu的资源和网络带宽,这样可以充分的节省程序消费的时间.在生产消费者模式中引入多进程和协程之前我

根据这个图,我们举个简单的例子:假如你去某个餐厅吃饭,点了很多菜,厨师要一个一个菜的做,一个厨师不可能同时做出所有你点的菜,于是你有两个选择:第一个,厨师把所有菜都上齐了,你才开始吃:还有一个选择,做好一个菜,端上桌一个你开始吃一个.这里的厨师就是生产者,而你就是消费者,菜就是图中的product(产物).我们可以很明显的感觉到,第一种选择会浪费很多时间,因为生产者要把所有产物生产完毕,消费者才开始从存储中介当中去取,而且可能会浪费大量的内存空间,上万条数据读到内存中或许你没有觉得,但是一旦数据

python redis 中blpop返回的是元组对象,因此返回的时候注意 lpop返回的是对象

需求:银行电脑无法自动开机,只能 通过 应用相关服务每天自动重启的方式实现 服务更新并且防止服务假死,内存过大 等情况 相关工具:win10系统中,使用windows自带的任务计划程序 和 bat脚本 完成此需求 如下2个脚本重启思路为:先删除 就的 服务,再创建新的服务(如果需要通过PID杀死进程,最好通过python的os模块写脚本的方式进行,不要直接通过bat脚本杀进程,因为学习成本高) python flask服务重启的bat脚本,文件名为 python-aciton.bat : tas

我们为什么要通过python来入IT这一行 导语 ​ 这个问题,其实大部分在选择转行做IT,或者在行业内处于边缘化的非技术人员都会有这样的疑惑.毕竟,掌握一门技能,是需要花成本的.决策之前,做个前景判断,衡量投入产出比,是应该的.然而,一旦深入思考,你可能自己就会对学 Python 的价值,颇为疑虑. ​ 因为大部分人看待这个问题,是在判断 Python 学过后,能否提升自己的竞争力.国人常说的俗谚,有一句"一招鲜,吃遍天".也会说从事某个行业,学会某个技能就是所谓的"铁饭碗

0X01 python redis分布式锁通用方法 REDIS分布式锁实现的方式:SETNX + GETSET 使用Redis SETNX 命令实现分布式锁 python 版本实现上述思路(案例1) Redis分布式锁的python实现 但是,流通的代码 redis锁中有BUG,有考虑不周的点. 0X02 时间戳变为str形式 time.time() > cls.rdcon.get(cls.lock_key) 写法不正确.time.time()为浮点型,redis get取得的为字符串型. py

python redis之连接池的原理 转载地址 什么是连接池 通常情况下, 当我们需要做redis操作时, 会创建一个连接, 并基于这个连接进行redis操作, 操作完成后, 释放连接, 一般情况下, 这是没问题的, 但当并发量比较高的时候, 频繁的连接创建和释放对性能会有较高的影响 于是, 连接池就发挥作用了 连接池的原理是, 通过预先创建多个连接, 当进行redis操作时, 直接获取已经创建的连接进行操作, 而且操作完成后, 不会释放, 用于后续的其他redis操作 这样就达到了避免频繁的

python + redis 实现简单的消息订阅 订阅端 import redis from functools import wraps class Subscribe: def __init__(self, channel: str, **kwargs): self.coon = redis.StrictRedis(**kwargs) self.channel = channel self.registerd = list() self.course = self.coon.pubsub()

目标: 1.编写菜单,提示用户操作选项(push,pop,view,quit) 2.规则:定义列表,先入栈,后出栈,后入栈,先出栈 1.模拟入栈.出栈操作 >>> list1 = [] >>> list1.append('a') >>> list1 ['a'] >>> list1.append('b') >>> list1 ['a', 'b'] >>> list1.pop() 'b' >>

redis简介 redis是一个key-value存储系统.和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串).list(链表).set(集合).zset(sorted set --有序集合)和hash(哈希类型).这些数据类型都支持push/pop.add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作,而且这些操作都是原子性的.在此基础上,redis支持各种不同方式的排序.与memcached一样,为了保证效率,数据都是缓存在内存中.区别的是redis会周

一.redis redis是一个key-value存储系统.和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串).list(链表).set(集合).zset(sorted set --有序集合)和hash(哈希类型).这些数据类型都支持push/pop.add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作,而且这些操作都是原子性的.在此基础上,redis支持各种不同方式的排序.与memcached一样,为了保证效率,数据都是缓存在内存中.区别的是redis会周

对一个list中的新闻id进行去重,去重之后要保证顺序不变. 直观方法 最简单的思路就是: ids = [1,2,3,3,4,2,3,4,5,6,1] news_ids = [] for id in ids: if id not in news_ids: news_ids.append(id) print news_ids 用set 另外一个解决方案就是用set: ids = [1,4,3,3,4,2,3,4,5,6,1] ids = list(set(ids)) 这样的结果是没有保持原来的顺序

#!/usr/bin/python #coding=utf-8 import redis class CRedis: def __init__(self): self.host = 'localhost' self.port = 6379 self.db = 0 self.r = redis.Redis(host = self.host, port = self.port, db = self.db) #1. strings 类型及操作 #设置 key 对应的值为 string 类型的 valu