whereis redis-cli ps -ef |grep redis 1.启动redis redis-server & 2.查看redis 进程 ps -ef |grep redis 3.如果失败 就kill -9 pid(redis的id) 4.使用:redis-cli5.进去之后是这个样子 127.0.0.1:6379>6设置 127.0.0.1:6379> CONFIG SET protected-mode no OK 7.以上就成功啦

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

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

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

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()

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

#!/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

python连接redis import redis r =redis.Redis(host='192.168.199.11',port = 6379 ,db = 0) r.publish('chan_107','ni hao a ') 监听 : redis-cli SUBSCRIBE chan_107

1 > 下载Python操作Redis的客户端 https://pypi.python.org/pypi/redis/2.7.6 下载完成后,参考该网站相关命令,执行安装. 2 > 下载 Redis 复制工具 https://github.com/salimane/redis-tools 将该工具下载下来,解压,参考该站点上的命令执行即可: Demo: cd redis-tools-master //转到工具所在目录,然后直接执行下面的命令 python2.7 redis-copy.py --

1.下载安装包https://pypi.python.org/packages/source/r/redis/redis-2.10.3.tar.gz 2.解压tar -zxf redis-2.10.3.tar.gz 3.进入redis-2.10.3目录 4.python setup.py install 5.进入python客户端 import redis

日常写代码过程中,经常需要连接redis进行操作.下面我就介绍下python操作redis模块redis中的几个常见类,包括redis连接池. 一.StrictRedis 类 请看代码:. #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import redis # 引入python的redis库 r = redis.StrictRedis(host="192.168.163.229", port=6379) # 创建StrictRedis对象

安装 可以去pypi上找到redis的Python模块: http://pypi.python.org/pypi?%3Aaction=search&term=redis&submit=search 然后按照提示down下来redis-py-2.2.1.tar.gz 非常标准的解压: #tar xvzf redis-py-2.2.1.tar.gz 进入解压目录,进行Python模块的标准安装:(将解压文件放到Python安装主目录(python/)下,在命令行切换到python/下) 输入

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

环境搭建: python安装: redis安装: 下载.解压.安装 1.wget http://download.redis.io/releases/redis-5.0.0.tar.gz 2.tar xzf redis-5.0.0.tar.gz 3.cd redis-5.0.0 4.make 默认启动方式: cd src ./redis-server 自定义配置文件启动: cp redis.conf my_redis.conf cd src ./redis-server ../my_redis.

在python中通过redis hset存储字典时,必须主动把字典通过json.dumps()序列化为字符串后再存储, 不然hget获取后将无法通过json.loads()反序列化为字典 序列化存储 r = redis_conn() r.hset('wait_task', 'one', json.dumps({'project': 'india', 'total_size': '15.8 MB'})) r.hset('wait_task', 'two', json.dumps({'project

Redis是建立在TCP协议基础上的CS架构,客户端client对redis server采取请求响应的方式交互. 一般来说客户端从提交请求到得到服务器相应,需要传送两个tcp报文. 设想这样的一个场景,你要批量的执行一系列redis命令,例如执行100次get key,这时你要向redis请求100次+获取响应100次.如果能一次性将100个请求提交给redis server,执行完成之后批量的获取相应,只需要向redis请求1次,然后批量执行完命令,一次性结果,性能是不是会好很多呢? 答案是