Redis in Python-----redis module

最新推荐文章于 2024-06-27 02:15:10 发布
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分类专栏： Python 文章标签： redis
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u010278162/article/details/52092552
本文介绍了Redis数据库的安装过程及如何使用Python进行操作。主要内容包括：Redis的安装步骤、安装过程中遇到的问题及其解决办法，以及如何通过Python的redis模块与Redis进行交互。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Redis学习


Redis 是一种Key-value数据库，支持多种语言，当然，包括Python，python中包含redis module。

1）首先，我们安装redis，下载redis源代码：http://pypi.python.org/pypi?%3Aaction=search&term=redis&submit=search

源码下载完成后，执行python setup.py install命令，完成安装。

测试：在shell中import redis ，没有报错，则安装成功。

2）然后，就可以利用redis模块搞一些事情了。

创建r = redis.Redis(host='localhost',port=6379,db=0)


爆了一堆错误，原来window还要安装server端redis

http://download.youkuaiyun.com/detail/u010278162/9592520直接下载。

安装即可。

3）参照大神翻译博客：http://download.youkuaiyun.com/detail/u010278162/9592520

学习学习......

使用Python操作Redis
若不知道要驶向哪个码头，那么任何风都不会是顺风。
06-04 4312
大家好，在当今的互联网时代，随着数据量和用户量的爆发式增长，对于数据存储和处理的需求也日益增加。Redis作为一种高性能的键值存储数据库，以其快速的读写速度、丰富的数据结构支持和灵活的应用场景而备受青睐。本文将介绍Redis数据库，并探讨在现代应用程序中如何使用Python操作Redis来提高应用程序的性能和可靠性。
linux安装redis-rdb-tools
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03-12 4260
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还是理解不了CAP？看这个！
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10-22 346
CAP原则 Consistency 一致性：一致性指的是所有节点在同一时间的数据完全一致。 Availability可用性：意思是只要收到用户的请求，服务器就必须给出回应。 PartitionTolerance分区容错性：分区容错的意思是，区间通信可能失败。比如，一台服务器放在中国，另一台服务器放在美国，这就是两个区，它们之间可能无法通信。 举例理解： 一个分布式系统里面，节点组成的网络本来应该是连通的。然而可能因为一些故障，使得有些节点之间不连通了，整个网络就分成了几块区域。数据就散布在了这些不连通
Python中使用redis模块
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04-17 276
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02-09 132
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python——redis连接与使用
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爬取当当网 --------分布式爬虫scrapy_redis--------python爬虫案例
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3主3从的6个服务，没对主从不需要replicaof 指定，需要masterauth 密码相互授权。ClusterServersRedissonConfig 配置。ClusterLettuceRedisConfig 配置。6个节点，构成3主3从集群模式。可以在任意节点上执行。
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python导入redis包模块，。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
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Redis Module 模块组件（搜索、json、时序数据、图数据、布隆过滤器、限流、推荐、机器学习等）
S_ZaiJiangHu的博客
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Redis 本身有比较丰富的数据类型，例如 String、Hash、Set、ListJSON 是我们常用的数据类型，当我们需要在 Redis 中保存 json 数据时是怎么存放的呢？虽然 Redis 有大量的核心数据结构，但是没有一个符合 JSON 的要求。当然可以通过使用其他数据类型来解决问题：比如在实际项目中，我们经常会使用 Strings 来存储原始的序列化 JSON 串；或者使用 Hashes 来展示 JSON 对象。但是这并不是原生的 JSON，并且只是在少数地方去用。
Scrapy-Redis
最新发布
05-30
### Scrapy-Redis 使用与配置 Scrapy-Redis 是一个基于 Redis 的扩展，用于实现分布式爬取。它通过将 Scrapy 的调度器和去重机制移至 Redis 中，允许多个 Scrapy 实例共享同一个爬取队列，从而避免重复爬取并提高效率[^1]。 #### 安装依赖 在使用 Scrapy-Redis 之前，需要安装必要的依赖库。可以通过以下命令安装： ```bash pip install scrapy-redis ``` 此命令会安装 Scrapy 和 Redis 相关的依赖包，确保环境准备就绪[^1]。 #### 配置调度器和去重机制 为了启用 Scrapy-Redis 的分布式功能，需要在项目的 `settings.py` 文件中进行如下配置： 1. **替换调度器类**：将默认的调度器替换为 Scrapy-Redis 提供的调度器。 ```python SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler" ``` 2. **启用持久化功能**：设置是否在关闭爬虫时保留调度器中的请求队列。 ```python SCHEDULER_PERSIST = True ``` 3. **替换去重过滤器类**：将默认的去重过滤器替换为 Scrapy-Redis 提供的去重过滤器。 ```python DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter" ``` 这些配置确保 Scrapy 使用 Redis 来管理请求队列和去重记录[^2]。 #### Redis 连接配置 为了连接到 Redis 服务器，可以在 `settings.py` 中添加 Redis 的连接参数： ```python REDIS_HOST = 'localhost' REDIS_PORT = 6379 ``` 如果需要密码认证，可以添加以下配置： ```python REDIS_PASSWORD = 'your_redis_password' ``` 这些参数定义了 Scrapy 如何连接到 Redis 服务器，确保数据能够在多个爬虫实例之间共享[^2]。 #### 分布式爬虫优化 在高并发环境下，分布式爬虫可能面临一些挑战。为了保证数据采集的实时性和完整性，可以采取以下措施： - **代理 IP 技术**：通过轮换代理 IP，减少因频繁访问同一 IP 被目标网站封禁的风险。 - **Cookie 和 User-Agent 设置**：合理配置 Cookie 和 User-Agent，模拟真实用户行为，降低被检测的概率。 - **请求速率控制**：通过 `DOWNLOAD_DELAY` 和 `CONCURRENT_REQUESTS` 参数，调整爬取速度以适应目标网站的要求[^3]。 ```python # 示例：设置下载延迟和并发请求数 DOWNLOAD_DELAY = 1 CONCURRENT_REQUESTS = 16 ``` #### 示例代码 以下是一个简单的 Scrapy-Redis 项目配置示例： ```python # settings.py BOT_NAME = 'example' SPIDER_MODULES = ['example.spiders'] NEWSPIDER_MODULE = 'example.spiders' # Scrapy-Redis 配置 SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler" DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter" SCHEDULER_PERSIST = True # Redis 连接配置 REDIS_HOST = 'localhost' REDIS_PORT = 6379 ``` 通过上述配置，Scrapy-Redis 可以实现高效的分布式爬取，并结合其他技术手段提升抓取效果[^3]。
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