Redis常用操作

1.命令行操作

redis-cli  #进入redis操作命令行

#若报错,尝试 redis-server /etc/redis/redis.conf 解决

列表操作:

lpush list_name value   #列表左端插入

lpushx list_name value  #列表左端插入(列表存在时插入) 

lpop list_name       #列表左端弹出数据

llen list_name        #返回列表长度

 

2.python连接redis操作

import redis

my_redis = redis.Redis(host=REDIS_HOST, port=REDIS_PORT, db=0)

# 在name对应的list中添加元素,每个新的元素都添加到列表的最左边
# 如:
my_redis.lpush('oo', 11,22,33)
# 保存顺序为: 33,22,11

my_redis.lpushx(name, value)
# 在name对应的list中添加元素,只有name已经存在时,值添加到列表的最左边

my_redis.llen(name)
# name对应的list名称

my_redis.linsert(name, where, refvalue, value))
# 在name对应的列表的某一个值前或后插入一个新值
# 参数:
# name,redis的name
# where,BEFORE或AFTER
# refvalue,标杆值,即:在它前后插入数据
# value,要插入的数据

my_redis.lset(name, index, value)
# 对name对应的list中的某一个索引位置重新赋值
# 参数:
# name,redis的name
# index,list的索引位置
# value,要设置的值

my_redis.lrem(name, value, num)
# 在name对应的list中删除指定的值
# 参数:
# name,redis的name
# value,要删除的值
# num,num=0,删除列表中所有的指定值;
# num=2,从前到后,删除2个;
# num=-2,从后向前,删除2个

my_redis.lpop(name)
# 在name对应的列表的左侧获取第一个元素并在列表中移除,返回值则是第一个元素
# 更多:
# rpop(name) 表示从右向左操作

my_redis.lindex(name, index)
# 在name对应的列表中根据索引获取列表元素

my_redis.lrange(name, start, end)
# 在name对应的列表分片获取数据
# 参数:
# name,redis的name
# start,索引的起始位置
# end,索引结束位置

my_redis.ltrim(name, start, end)
# 在name对应的列表中移除没有在start-end索引之间的值
# 参数:
# name,redis的name
# start,索引的起始位置
# end,索引结束位置

my_redis.rpoplpush(src, dst)
# 从一个列表取出最右边的元素,同时将其添加至另一个列表的最左边
# 参数:
# src,要取数据的列表的name
# dst,要添加数据的列表的name

my_redis.blpop(keys, timeout)
# 将多个列表排列,按照从左到右去pop对应列表的元素
# 参数:
# keys,redis的name的集合
# timeout,超时时间,当元素所有列表的元素获取完之后,阻塞等待列表内有数据的时间(秒), 0 表示永远阻塞

# 更多:
my_redis.brpop(keys, timeout),从右向左获取数据

my_redis.brpoplpush(src, dst, timeout=0)
# 从一个列表的右侧移除一个元素并将其添加到另一个列表的左侧
# 参数:
# src,取出并要移除元素的列表对应的name
# dst,要插入元素的列表对应的name
# timeout,当src对应的列表中没有数据时,阻塞等待其有数据的超时时间(秒),0 表示永远阻塞

 

独立储能的现货电能量与调频辅助服务市场出清协调机制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“独立储能的现货电能量与调频辅助服务市场出清协调机制”展开,提出了一种基于Matlab代码实现的优化模型,旨在协调独立储能系统在电力现货市场与调频辅助服务市场中的联合出清问题。文中结合鲁棒优化、大M法和C&CG算法处理不确定性因素,构建了多市场耦合的双层或两阶段优化框架,实现了储能资源在能量市场和辅助服务市场间的最优分配。研究涵盖了市场出清机制设计、储能运行策略建模、不确定性建模及求解算法实现,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和经济性。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事电力市场、储能调度相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于研究独立储能在多电力市场环境下的协同优化运行机制;②支撑电力市场机制设计、储能参与市场的竞价策略分析及政策仿真;③为学术论文复现、课题研究和技术开发提供可运行的代码参考。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的Matlab代码与算法原理同步学习,重点关注模型构建逻辑、不确定性处理方式及C&CG算法的具体实现步骤,宜在掌握基础优化理论的前提下进行深入研读与仿真调试。
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