redis 字符串的操作 200320

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如果存的值带空格，加上双引号

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不加双引号就报错

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如果只有一个词不用加

删除

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删一个成功的显示删的数量

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设置数据时添加过期时间

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Redis 字符串操作命令详解
鸟人的博客
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Redis 的字符串（String）是最基本的数据类型，可以存储文本、数字或二进制数据（最大512MB）。
Redis字符串(string)使用
蜗牛学习笔记
02-04 2030
string键值对是Redis最常用的数据结构之一。Redis的字符串键可以把单独的一个键和单独的一个值在数据库中关联起来，并且这个键和值既可以存储文字数据，又可以存储二进制数据；set命令在默认情况下会直接覆盖字符串键已有的值，如果我们只想在键不存在的情况下为它设置值，可以使用带有nx选项的set命令；相反，如果我们只想在键已经存在的情况下为它设置值，那么可以使用带有xx选项的set命令 ；使用mset、msetnx以及mget命令可以有效地减少程序的网络通信次数，从而提升程序执行效率
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这是我父亲 日记里的文字这是他的生命 留下留下来的散文诗几十年后 我看着泪流不止可我的父亲已经 老得像一个影子🎵 许飞《父亲写的散文诗》Redis 是一个开源的内存数据库，支持多种数据结构，其中字符串是最基本、最常用的数据类型之一。Redis 的字符串不仅可以存储文本，还可以存储二进制数据，如图片或序列化的对象。本文将详细介绍 Redis 字符串的常用指令及其使用方法。
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如果值包含错误的类型，或字符串类型的值不能表示为数字，那么返回一个错误；如果key已经存在并且是一个字符串，APPEND命令将value追加到key原来的值的末尾；如果值包含错误的类型，或字符串类型的值不能表示为数字，那么返回一个错误；如果值包含错误的类型，或字符串的值不能表示为数字，那么返回一个错误；如果key不存在，那么key的值会被初始化为0，然后再执行INCRBY命令；如果值包含错误的类型，或字符串类型的值不能表示为数字，那么返回一个错误。返回key的值，如果key不存在时，返回nil；
2 Redis 字符串(String) 命令大全
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03-02 1083
Redis 提供了丰富的字符串类型操作命令，支持设置、获取、修改、追加等多种功能。本文整理了常用的 Redis 字符串命令，并附带详细示例，方便学习和复习。
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安装库 django-redis==4.12.1 写入配置模块 settings.py CACHES = { "default": { "BACKEND": "django_redis.cache.RedisCache", "LOCATION": "redis://127.0.0.1:6379/0", "OPTIONS": { "CLIENT_CLASS": "django_redis.client.DefaultClient
揭秘Redis字符串底层实现
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08-16 1225
介绍了 Redis 中字符串对象的底层实现。文章首先介绍了字符串对象的三种编码方式，包括 int 编码、raw 编码和 embstr 编码。然后详细介绍了 embstr 编码的字符串对象在保存短字符串值时的优势，包括减少内存分配次数和提高缓存效率。接着介绍了 Redis 中使用的简单动态字符串（SDS）的定义和特点，以及与 C 字符串的区别。SDS 相比 C 字符串具有常数复杂度获取字符串长度、杜绝缓冲区溢出、减少修改字符串时带来的内存重分配次数等优势。文章还介绍了 SDS 的空间预分配和惰性空间释放机制，
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Redis之字符串
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01-10 1551
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好大夫在线-问诊数据-医生ID：1010632293
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基于Python与OpenCV的实时人眼检测与眨眼状态识别系统实现
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本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域，并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库，配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持，为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段，除基础Python运行环境外，还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG（方向梯度直方图）特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节： - 面部区域检测：采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位，为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位：基于已识别的人脸区域，运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析：通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态，为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别：通过连续帧序列分析眼睑开合度变化，建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测：设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准，准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构：构建视频流处理管线，通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议，涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理，更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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