この記事では、特定のプレフィックスを取得するための Redis の主要なスクリプトに関する関連情報を、サンプル コードを通じて詳細に紹介します。以下で説明しますので、ぜひ一緒に学んでください。
1. 背景
日常のメンテナンスでは、多くのリクエストがある Redis では、キー * が直接ブロックの原因となります。
増分反復にはスキャンを使用し、パイプラインを使用してクエリを使用してインタラクションを減らし、効率を向上させることができます。
2. スキャンコマンドの長所と短所
scan 0 1) "655" 2) 1) "test1" 2) "test2"戻り値は配列で、1つは次のサイクルのcursorId、もう1つは要素配列です。 SCAN コマンドは、毎回返される値が順序どおりであることを保証しません。また、同じキーが区別なく複数回返される場合があるため、アプリケーションの処理が必要になります。 さらに、SCANコマンドではCOUNTを指定できます。デフォルトは10です。ただし、これを指定することでどれだけのアイテムが返されるかということを意味するものではありません。これは単なる注意事項であり、それほど多くのアイテムが返されるという保証はありません。
利点:
- キー空間トラバーサル操作を提供し、カーソル、複雑さ O(1) をサポート、トラバーサル全体で必要なのは O(N) だけです。
- をサポートします。一度に返されるデータの数を設定しますが、これは単なるヒントであり、場合によってはさらに多くのデータが返されることがあります。
- 弱い状態では、クライアントはカーソルを維持するだけで済みます。
- は完全なスナップショットの走査を提供できません。つまり、途中でデータの変更があった場合、その変更に関係する一部のデータが走査されない可能性があります。
返されるデータは重複する可能性があり、アプリケーション層は Python スクリプトの実装
- を処理できる必要があります。 Python にはカプセル化された関数 scan_iter があります -- すべての要素を表示 -- 反復サーバー
-
スクリプトの内容:
#!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- #作用:统计某个前缀key的个数,并将其输入到文件 #使用方法:python scan_redis.py apus* 100 __author__ = "lcl" import sys import redis import os pool=redis.ConnectionPool(host='192.168.225.128',port=6379,db=0) r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool) #扫描匹配值,通过sys.argv传参 match = sys.argv[1] #每次匹配数量 count = sys.argv[2] #print match #print count #总数量 total = 0 #扫描到的key输出到文件 path = os.getcwd() #扫描到的key输出的文件 txt = path+"/keys.txt" f = open(txt,"w") for key in r.scan_iter(match = match,count = count): # f.write("%s %s" % (key,"\n")) f.write(key+"\n") total = total+1 f.close print "匹配: %s 的数量为:%d " % (match,total)
- 関連する推奨事項:
Redis を使用した php キャッシュ インスタンス
以上がRedis は特定のプレフィックスのキー スクリプト インスタンスを取得しますの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Numpyを使用して多次元配列を作成すると、次の手順を通じて実現できます。1)numpy.array()関数を使用して、np.array([[1,2,3]、[4,5,6]])などの配列を作成して2D配列を作成します。 2)np.zeros()、np.ones()、np.random.random()およびその他の関数を使用して、特定の値で満たされた配列を作成します。 3)アレイの形状とサイズの特性を理解して、サブアレイの長さが一貫していることを確認し、エラーを回避します。 4)np.reshape()関数を使用して、配列の形状を変更します。 5)コードが明確で効率的であることを確認するために、メモリの使用に注意してください。

BroadcastinginNumPyisamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentshapesbyautomaticallyaligningthem.Itsimplifiescode,enhancesreadability,andboostsperformance.Here'showitworks:1)Smallerarraysarepaddedwithonestomatchdimensions.2)Compatibledimensionsare

Forpythondatastorage、chooseLists forfficability withmixeddatypes、array.arrayformemory-efficienthogeneousnumericaldata、およびnumpyArrays foradvancednumericalcomputing.listSareversatilebuteficient efficient forlargeNumericaldatates;

pythonlistsarebetterthanarrays formangingdiversedatypes.1)listscanholdelementsofdifferenttypes、2)adearedditionsandremovals、3)theeofferintutiveoperation likeslicing、but4)theearlessememory-effice-hemory-hemory-hemory-hemory-hemory-adlower-dslorededatas。

toaccesselementsinapythonarray、useindexing:my_array [2] Accessesthirderement、Returning3.pythonuseszero basedIndexing.1)usepositiveandnegativeindexing:my_list [0] forteefirstelement、my_list [-1] exterarast.2)

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