J'ai rencontré un problème au travail, car les besoins de l'entreprise nécessitent une accélération de Redis, alors comment la liste stockée dans Redis peut-elle être complètement stockée puis complètement supprimée (Apprentissage recommandé : Tutoriel vidéo Redis)
Si vous utilisez la méthode de stockage de liste de Redis, parcourez les éléments de la liste list = [1,2,3,4] un par un Retirez-le, puis utilisez la méthode lpush pour stocker les éléments un par un. En fin de compte, si vous utilisez le lrange('name',0,-1) complet pour le supprimer, vous constaterez que la liste supprimée devient une chaîne. , par exemple (list = '[1,2,3,4]'), c'est très difficile à gérer.
Après des tentatives constantes, j'ai trouvé un pickle de bibliothèque relativement facile à utiliser.
L'avantage de pickle est que le processus de sérialisation convertit informations textuelles dans Convertir en flux de données binaires. De cette manière, les informations sont facilement stockées sur le disque dur Lorsqu'un fichier doit être lu, les données sont lues sur le disque dur puis désérialisées pour obtenir les données d'origine.
J'ai obtenu des chaînes, des listes, des dictionnaires et d'autres données lors de l'exécution du programme Python. Je souhaite les sauvegarder longtemps pour une utilisation future, au lieu de simplement les mettre en mémoire et. les perdre lorsque l'alimentation est coupée.
Le module Pickle de la collection de modules python est pratique, il peut convertir des objets dans un format qui peut être transmis ou stocké. Cela garantit l’intégrité des données stockées et récupérées.
from redis import StrictRedis # 选取一个默认的redis的db仓库 db = StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0,decode_responses=True) #导入pickle包 import pickle list = [1,2,3,4] # pickle 封装list new_list = pickle.dumps(list) # redis中存储数据,设置过期时间 db.setx('list',3600,new_list) result = db.get('list') get_list = pickle.loads(result) print(get_list) # get_list = [1,2,3,4]
Après le traitement avec pickle, vous constaterez que la liste extraite est beaucoup plus facile à utiliser. Vous n'avez plus à vous soucier de la conversion des données et vous pouvez également traiter des données JSON et d'autres types de données.
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