15、Python 应用中 Redis 与 Nameko 的集成及消息处理

Redis与Nameko集成指南

Python 应用中 Redis 与 Nameko 的集成及消息处理

1. 安装 Python Redis 客户端

要通过 Python 与 Redis 进行交互,需要安装 Python Redis 客户端。有两种安装方式:
- 方式一 :修改 base.in 文件,将 redis 加入其中,然后重新编译生成新的 base.txt 文件。
- 方式二 :直接运行 pip install redis 命令。

2. 使用 Redis

2.1 常用 Redis 命令

以下是一些对 TempMessenger 可能有用的 Redis 命令:
| 命令 | 描述 |
| ---- | ---- |
| SET | 设置给定键的值为给定字符串,还可设置过期时间(秒或毫秒) |
| GET | 获取给定键存储的数据值 |
| TTL | 获取给定键的剩余生存时间(秒) |
| PTTL | 获取给定键的剩余生存时间(毫秒) |
| KEYS | 返回数据存储中的所有键列表 |

2.2 测试 Redis 命令

可以使用 redis-cli 程序来测试这些命令,步骤如下:
1. 在终端中执行 docker exec -it redis /bin/bash 登录到 Redis 容

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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