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? 答案是肯定的,节约的时间是客户端client和服务器redis server之间往返网络延迟的时间.这个时间可以用ping命令查看. 网络延迟高:批量执行,性能提升明显 网络延迟低(本机):

今天运行Django项目在redis数据库写入数据时提示如下错误: ERROR log 228 Internal Server Error: /image_code/cf9ccd75-d274-45c0-94a4-a83c8c189965/ Traceback (most recent call last): File "/home/sky/.virtualenvs/dj_xm31/lib/python3.6/site-packages/django/core/handlers/exceptio

python 在使用 xlsxwriter组件写入数据时,当数据包含类似“http://*** /”数据时,导出的excel,打开时会提示如下错误: 没有查到相关的资料处理这个问题,可能原因为excel识别为链接,与内置库冲突导致,对数据准确性无大影响的情况下,只能临时通过字符替换解决: if keyword.startswith('http://') and keyword.find(' ') >= 0: keyword = keyword.replace('','')  截取的部分代码如下:

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. redis 乐观锁:也可理解为版本号比较机制,主要是说在读取数据逇时候同时读取其版本号,然后在写入的时候,进行版本号比较,如果一致,则表明此数据在监听期间未被改变,可以写入,如果不一致说明此数据被修改过,不能写入,否则会导致数据不一致的问题. 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

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

from elasticsearch import Elasticsearch from elasticsearch import helpers import pymysql import time # 连接ES es = Elasticsearch( ['127.0.0.1'], port=9200 ) # 连接MySQL print("Connect to mysql...") mysql_db = "test" m_conn = pymysql.connec

网上翻看一圈,大家都说利用write写数据换行,在linux下用'\n',windows下利用'\r\n',可是尝试了一下,'\n'在windows底下可换行,在linux底下居然不起作用,最后利用'\r\n'竟然其作用了.事实说明'\r\n'不管在windows下还是linux下都可以起到换行的作用.

1 redis的事务(pipeline)测试 Redis本身对数据进行操作,单条命令是原子性的,但事务不保证原子性,且没有回滚.事务中任何命令执行失败,其余的命令仍会被执行,将Redis的多个操作放到一起执行,要成功多成功,如果失败了,可以把整个操作放弃,可以实现类似事物的功能.redis事务包含三个阶段:开始事务,命令入队,执行事务.redis的分片副本集集群不支持pipeline,redis只支持单机版的事务(pipeline),Redis的主从复制也支持pipeline(目前一些公司就是这

第三百六十七节,Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—elasticsearch(搜索引擎)scrapy写入数据到elasticsearch中 前面我们讲到的elasticsearch(搜索引擎)操作,如:增.删.改.查等操作都是用的elasticsearch的语言命令,就像sql命令一样,当然elasticsearch官方也提供了一个python操作elasticsearch(搜索引擎)的接口包,就像sqlalchemy操作数据库一样的ORM框,这样我们操作elasticsear

前面我们讲到的elasticsearch(搜索引擎)操作,如:增.删.改.查等操作都是用的elasticsearch的语言命令,就像sql命令一样,当然elasticsearch官方也提供了一个python操作elasticsearch(搜索引擎)的接口包,就像sqlalchemy操作数据库一样的ORM框,这样我们操作elasticsearch就不用写命令了,用elasticsearch-dsl-py这个模块来操作,也就是用python的方式操作一个类即可 elasticsearch-dsl-p

概述 今天主要介绍怎么统计redis key类型数据大小分布. 原理:使用redis命令: scan.pipline.type 和 debug object 来得到 redis key 信息. 脚本 内容如下: #!/usr/bin/python# -*- coding: utf-8 -*-import getoptimport timeimport sysimport redisimport osreload(sys)sys.setdefaultencoding('utf8') __Versi

背景 Python中,想要打开已经存在的excel的xls文件,然后在最后新的一行的数据. 折腾过程 1.找到了参考资料: writing to existing workbook using xlwt 其实是没有直接实现: 打开已有的excel文件,然后在文件最后写入,添加新数据 的函数的. 只不过,可以利用: Working with Excel Files in Python 中的库,组合实现. 2. writing to existing workbook using xlwt 给出了示

读取.写入和 Python 在 “探索 Python” 系列以前的文章中,学习了基本的 Python 数据类型和一些容器数据类型,例如tuple.string 和 list.其他文章讨论了 Python 语言的条件和循环特性,以及它们如何与容器数据类型进行协作来简化编程任务.编写程序的最后一个基本步骤就是从文件读取数据和把数据写入文件.阅读完这篇文章之后,可以在自己的 to-do 列表中加上检验这个技能学习效果的任务. 简单输出 贯穿整个系列,一直用 print 语句写入(输出)数据,它默认把表

在redis中保存数据时,保存和设置有效时间是分开写的话,如果中间出现的异常,这会导致数据永久有效,因此就可以采用pipeline方法. # 创建redis管道对象,可以一次执行多个语句 pipeline = redis_store.pipeline() # 开启多个语句的记录 pipeline.multi() pipeline.hset(","zengsf" ) pipeline.expire("house", 7200) # 执行语句 pipeline

用python在后端将数据写入到数据库: # coding:utf- import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine # 初始化数据库连接,使用pymysql模块 # MySQL的用户:root, 密码:, 端口:,数据库:mydb engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/python1') import numpy as np impo

在Python操作Excel 的模块有 xlrd.xlwt.xlutils等. xlrd:读取Excel文件数据 xlwt:写入Excel 数据,缺点是Excel格式无法复用,为了方便用户,写入的话,比较推荐xlutils模块,它可以可复制原excel格式 #coding=utf-8 import xlrd,xlwt from xlutils.copy import copy #读取文件 read_file = xlrd.open_workbook(file_path,formatting_in

python操作redis缓存-其他常用操作,用于操作redis里的数据name,不论什么数据类型 delete(*names)根据删除redis中的任意数据类型 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import redis #导入操作redis模块 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379) #配置连接池连接信息 r = redis.Redis(connection_po

  转自http://www.crifan.com/export_data_to_excel_file_in_python/ 在Python中,如何将数据,导出为Excel,即把数据写入到新生成的excel文件. 1.网上看到: Working with Excel Files in Python 其中包括,Python中,如何读取excel文件,如何写入数据到excel文件等等相关的库. 看起来应该是这方面的资料中,总结的最好的了. 2.此处暂时只需要写入数据到Excel,所以就去参考: xl

使用Python链接数据库查询数据,并将查询结果写入到Excel中,实现方法上主要有两步,第一,查数据,第二,写Excel. 一.导入需要的包 import time import xlwt from commontool import dbtool import os 二.查数据,并返回查询结果 查询数据传入指定日期,使用指定日期在数据库中查询该日期区间的交易.因为传入的日期为字符串,第一步需要将传入的字符串转换成时间数组,第二步再将传入的日期转换成自己想要的时间格式. class write

使用 xlsxwriter 模块将数据写入excel . #!/user/bin env python # author:Simple-Sir # time:2020/9/24 12:51 # 使用 xlsxwriter 将数据写入Excel import xlsxwriter xlsname = 'test.xlsx' # 定义xlsx文件名称 xls = xlsxwriter.Workbook(xlsname) # 创建xlsx文件,若已存在则覆盖. # 定义sheet名称及各sheet表头