python redis 操作dict

最新推荐文章于 2025-05-30 16:50:59 发布

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这篇博客探讨了在Python中使用Redis操作字典时的性能问题。当数据量较大时，操作变得较慢。对于图片存储，保存和读取的时间分别为16ms和22ms，接近文件系统的速度。然而，使用JSON进行编码和解码的过程非常耗时，每张图片的编码和解码都需要约300ms。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

#coding=utf-8
import time
import numpy as np
import redis
import json
pool = redis.ConnectionPool(host='localhost', port=6379, db=0)
red = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)

for i in range(10):
    data = np.arange(1000 * 4000, dtype='float').reshape(1000, 4000)
    t1=time.time()
    user = {"Name": "Pradeep", "Company": "SCTL", "Address": np.array([1,2,3])}

    red.hmset("dict"+str(i), user)
    # red.set(i,data)
    print('存入时间',time.time()-t1)

for i in range(10):
    t2=time.time()
    # list2=red.get(i)
    list2=red.hgetall("dict"+str(i))
    # list2=json.loads(list2.decode())
    print('取出时间',time.time()-t2,len(list2))

这个数据量比较大时比较慢：