소개
Redis는 ANSI C 언어로 작성되었으며 메모리에서 작동할 수 있고 지속성을 지원하는 오픈 소스 키-값 데이터베이스입니다. 풍부한 데이터 구조, 트랜잭션 기능을 갖추고 있으며 명령의 원자성을 보장합니다. 인메모리 데이터베이스 읽기 및 쓰기 속도는 10w/s에 달할 정도로 매우 빠르기 때문에 빠른 데이터 변경, 실시간 통신, 캐싱과 같은 애플리케이션 시나리오에 주로 사용됩니다. 그러나 인메모리 데이터베이스는 일반적으로 머신의 메모리 크기를 고려해야 합니다.
Redis는 16개의 논리적 데이터베이스(db0-db15)를 제공합니다. 각 논리적 데이터베이스는 별도로 지정하지 않는 한 기본적으로 db0 데이터베이스가 사용됩니다. Python에서 연결할 때 데이터베이스를 지정하여 두 번째 데이터베이스를 선택할 수 있습니다(예: select 2 명령 사용).
일반적으로 사용되는 데이터 구조
String-string
List-list
Hash-hash
Set-set
ZSet 순서 세트
-
비트맵- 비트맵
파이썬에서는 redis-py 라이브러리를 사용하여 Redis 데이터베이스를 운영하는데, 이에 대해서는 아래에서 자세히 소개하겠습니다.
전제 조건: Redis 데이터베이스가 설치되어 있어야 합니다. 그렇지 않은 경우 여기를 클릭하세요
Install
pip3 install redis
Connection
첫 번째 방법: Normal
import redis redis_conn = redis.Redis(host='127.0.0.1', port= 6379, password= 'your pw', db= 0)
두 번째 방법: 연결 풀
import redis redis_pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port= 6379, password= 'your pw', db= 0) redis_conn = redis.Redis(connection_pool= redis_pool)
Redis의 문자 반환 값 유형은 모두 바이트 유형입니다.
문자열 문자열(키-값 쌍)
redis에서는 하나의 키가 하나의 값에 해당합니다
1.문자열 집합은 단일 키 값을 설정합니다
set(name, value, ex=None , px=None, nx=False, xx=False)
ex: 만료 시간(초), redis는 시간이 다 되면 자동으로 삭제합니다.
px: 만료 시간(밀리초), redis는 시간이 지나면 자동으로 삭제합니다. 삭제 중입니다. ex 및 px
nx 중 하나를 선택하세요. True로 설정하면 이름이 존재하지 않는 경우에만 현재 설정 작업이 실행됩니다.
xx: True로 설정하면 다음과 같은 경우에만 현재 설정이 실행됩니다. name 존재합니다 작업이 실행되었습니다
redis_conn.set('name_2', 'Zarten_2')
2.String get 단일 값을 가져옵니다
v = redis_conn.get('name_1') print(v)
3.String mset 여러 키 값을 설정합니다
mset(*args, **kwargs)
redis_conn.mset(name_1= 'Zarten_1', name_2= 'Zarten_2')
or
name_dict = { 'name_4' : 'Zarten_4', 'name_5' : 'Zarten_5' } redis_conn.mset(name_dict)
4.String mget은 여러 값을 얻습니다
mget(keys, *args)
m = redis_conn.mget('name_1', 'name_2') #m = redis_conn.mget(['name_1', 'name_2']) 也行 print(m)
5.String getset은 기존 키에 새 값을 설정하고 원래 값을 반환합니다
getset (name , value)
주어진 키가 존재하지 않으면 새 값이 설정되지만 반환 값은 None입니다.
v = redis_conn.getset('name_1', 'hi')
6.String setrange는 인덱스
setrange에 따라 키 값을 수정합니다. (이름, 오프셋, 값)
반환 값: 수정된 문자열 길이
name: 키, 해당 키가 존재하지 않을 때 자동으로 추가됨
offset: 오프셋, 0
값: 수정된 문자 또는 문자열, 문자열은 오프셋에 의해 뒤로 확장됩니다.
length = redis_conn.setrange('name_2', 1, 'zhihu') print(length)
7.String getrange는 인덱스에 따라 키 값의 일부를 가져옵니다
주어진 키가 존재하지 않으면 반환합니다. 비어 있는 값 b''
getrange(key, start, end)
v = redis_conn.getrange('name_4', 0, 2)
결과는 다음과 같습니다.
8.String strlen 값의 길이를 가져옵니다
strlen(이름)
주어진 키가 존재하지 않는 경우 반환 값은 0
length = redis_conn.strlen('name_2')
9입니다. String incr int 유형의 값이 증가(감소)
마찬가지로: 감소, decr(name, amount=1)
은 주어진 값에 해당합니다. 키 값은 정수 또는 문자열 값이어야 합니다. 그렇지 않으면 오류가 보고됩니다. 기본 자동 증가 범위는 1
incr(name, amount=1)
반환 값은 수정된 값, int 유형
redis_conn.set('num_2', 2) #redis_conn.set('num_2', '2') 都行 v = redis_conn.incr('num_2')
10.String incrbyfloat 부동 소수점 유형의 값이 증가됩니다
incrbyfloat (name , amount=1.0)
반환값은 부동소수점수형 float
v = redis_conn.incrbyfloat('num_2')
11.String 추가값이 추가됩니다
append(key, value)
주어진 키가 존재하지 않는 경우 설정 새 값
반환 값은 수정된 문자열의 길이입니다
length = redis_conn.append('name_5', '666')
결과는 다음과 같습니다.
List list
redis에서는 키 하나가 목록에 해당합니다
12.List lpush rpush 값 추가 목록 왼쪽(오른쪽)
lpush(name, *values)
여러 값 값이 있는 경우 목록 왼쪽에 왼쪽에서 오른쪽으로 추가하세요. 유형은 다를 수 있습니다. 주어진 키가 존재하지 않는 경우 새 목록을 생성합니다
반환값: 목록의 크기
v = redis_conn.lpush('Zarten', 1,2,3,4,5) #v = redis_conn.lpush('Zarten', 6)
lpushx(name, value)
키가 존재하는 경우에만 추가하세요. 키가 존재하지 않으면 추가되지 않거나 새 목록이 생성됩니다
返回值为:列表大小
v = redis_conn.lpushx('Zarten_1', 'hehe')
14.List llen 获取所给键的列表大小
llen(name)
v = redis_conn.llen('Zarten')
15.List linsert 在列表中间插入新值
linsert(name, where, refvalue, value)
name:键名
where:位置,前面(BEFORE)或后面(AFTER)
refvalue:指定哪个值的前后插入
value:插入的新值
返回值:插入后列表的长度,若返回-1,则refvalue不存在
插入前的数据:
v = redis_conn.linsert('Zarten', 'AFTER', 6, 'b')
插入后的数据:
16.List lset 列表中通过索引赋值
lset(name, index, value)
返回值:成功 True 否则 False
v = redis_conn.lset('Zarten', 2, 'cc')
17.List lindex 通过索引获取列表值
lindex(name, index)
v = redis_conn.lindex('Zarten', 2)
18.List lrange 列表中获取一段数据
lrange(name, start, end)
返回值:List类型的一段数据
v = redis_conn.lrange('Zarten', 2, 5)
19.List lpop 删除左边的第一个值 rpop(右边)
lpop(name)
返回值:被删除元素的值
v = redis_conn.rpop('Zarten')
20.List lrem 删除列表中N个相同的值
lrem(name, value, num=0)
name:键名
value:需删除的值
num:删除的个数 整数表示从左往右 负数表示从右往左 例如:2 -2
返回值:返回删除的个数
v = redis_conn.lrem('Zarten', 'hehe', -2)
21.List ltrim 删除列表中范围之外的所有值
ltrim(name, start, end)
返回值:成功 True
v = redis_conn.ltrim('Zarten', 5, 10)
22.List blpop 删除并返回列表最左边的值 brpop(最右边)
blpop(keys, timeout=0)
keys:给定的键
timeout:等待超时时间,默认为0,表示一直等待
返回值:tuple类型 形如: (键名, 删除的值) (b'Zarten', b'hehe')
v = redis_conn.blpop('Zarten')
23.List rpoplpush 一个列表中最右边值取出后添加到另一个列表的最左边 brpoplpush阻塞版本
rpoplpush(src, dst)
brpoplpush(src, dst, timeout=0)为rpoplpush的阻塞版本,timeout为0时,永远阻塞
返回值:取出的元素值
v = redis_conn.rpoplpush('Zarten', 'Zhihu')
Hash 哈希
内部存储为各个键值对
24.Hash hset 哈希中添加一个键值对
hset(name, key, value)
key存在,则修改,否则添加
返回值:返回添加成功的个数 int
v = redis_conn.hset('Zarten', 'age', 10)
25.Hash hmset 设置哈希中的多个键值对
hmset(name, mapping)
mapping:dict 类型
返回值:成功 True
v = redis_conn.hmset('Zarten', {'sex':1, 'tel':'123'})
26.Hash hmget 获取哈希中多个键值对
hmget(name, keys, *args)
返回值:值的列表 list 形如: [b'1', b'123']
v = redis_conn.hmget('Zarten', ['sex', 'tel']) #v = redis_conn.hmget('Zarten', 'sex', 'tel') 也ok
27.Hash hget 获取指定key的值
hget(name, key)
v = redis_conn.hget('Zarten', 'age')
28.Hash hgetall 获取哈希中所有的键值对
hgetall(name)
返回值:dict类型
v = redis_conn.hgetall('Zarten')
29.Hash hlen 获取哈希中键值对的个数
hlen(name)
v = redis_conn.hlen('Zarten')
30.Hash hkeys 获取哈希中所有的键key
hkeys(name)
返回值:list类型
v = redis_conn.hkeys('Zarten')
31.Hash hvals 获取哈希中所有的值value
hvals(name)
返回值:list类型
v = redis_conn.hvals('Zarten')
32.Hash hexists 检查哈希中是否有某个键key
hexists(name, key)
返回值:有 True ;否则 False
v = redis_conn.hexists('Zarten', 'b')
33.Hash hdel 删除哈希中键值对(key-value)
hdel(self, name, *keys)
返回值:int 删除的个数
v = redis_conn.hdel('Zarten', 'age')
34.Hash hincrby 自增哈希中key对应的value值(必须整数数值类型)
hincrby(name, key, amount=1)
若所给的key不存在则创建,amount默认增加1,可以为负数
返回值:int 增加后的数值
v = redis_conn.hincrby('Zarten', 'sex', -3)
35.Hash hincrbyfloat 自增浮点数 同上hincrby
hincrbyfloat(name, key, amount=1.0)
36.Hash expire 设置整个键的过期时间
expire(name, time)
time:秒,时间一到,立马自动删除
v = redis_conn.expire('Zarten', 10)
37.Hash hscan 增量迭代获取哈希中的数据
hscan(name, cursor=0, match=None, count=None)
name:redis的name
cursor:游标(基于游标分批取获取数据)
match:匹配指定key,默认None 表示所有的key
count:每次分片最少获取个数,默认None表示采用Redis的默认分片个数
返回值:tuple 类型 ;(扫描位置,所有dict数据)
v = redis_conn.hscan('Zarten')
38.Hash hscan_iter 返回hscan的生成器
hscan_iter(name, match=None, count=None)
参照上面函数hscan
v = redis_conn.hscan_iter('Zarten') for i in v: print(type(i), i)
Set 集合
集合中的元素不重复,一般用于过滤元素
39.Set sadd 添加元素到集合中
sadd(name, *values)
若插入已有的元素,则自动不插入
v = redis_conn.sadd('Zarten', 'apple', 'a', 'b', 'c')
40.Set scard 返回集合中元素的个数
scard(name)
v = redis_conn.scard('Zarten')
41.Set smembers 获取集合中的所有元素
smembers(name)
返回值:set类型,形如: {b'a', b'apple', b'c', b'b'}
v = redis_conn.smembers('Zarten')
42.Set srandmember 随机获取一个或N个元素
srandmember(name, number=None)
name:键名
number:一个或N个,默认返回一个。若返回N个,则返回List类型
返回值:返回一个值或一个列表
v = redis_conn.srandmember('Zarten', 2)
43.Set sismember 判断某个值是否在集合中
sismember(name, value)
返回值:True 在 False 不在
v = redis_conn.sismember('Zarten', 'appl')
44.Set spop 随机删除并返回集合中的元素
spop(name)
v = redis_conn.spop('Zarten')
45.Set srem 删除集合中的一个或多个元素
srem(name, *values)
返回值:返回删除的个数 int
v = redis_conn.srem('Zarten', 'c', 'a')
46.Set smove 将一个集合中的值移动到另一个集合中
smove(src, dst, value)
若value不存在时,返回False
返回值:成功 True
v = redis_conn.smove('Zarten', 'Fruit', 'apple')
47.Set sdiff 返回在一个集合中但不在其他集合的所有元素(差集)
sdiff(keys, *args)
在keys集合中,不在其他集合中的元素
返回值:set类型 {b'2', b'4', b'3', b'1'}
v = redis_conn.sdiff('Zarten', 'Fruit')
48.Set sdiffstore 上面的sdiff的返回值(差集)保存在另一个集合中
sdiffstore(dest, keys, *args)
在keys集合中,不在其他集合中的元素保存在dest集合中
dest:新的集合,设置的新集合,旧集合会被覆盖
返回值:int 返回作用的个数
v = redis_conn.sdiffstore('Left', 'Zarten', 'Fruit')
49.Set sinter 返回一个集合与其他集合的交集
sinter(keys, *args)
返回值:set类型
v = redis_conn.sinter('Zarten', 'Fruit')
50.Set sinterstore 返回一个集合与其他集合的交集,并保存在另一个集合中
sinterstore(dest, keys, *args)
dest:另一个集合,设置新集合,旧集合元素会被覆盖
v = redis_conn.sinterstore('Left', 'Zarten', 'Fruit')
51.Set sunion 返回一个集合与其他集合的并集
sunion(keys, *args)
v = redis_conn.sunion('Zarten', 'Fruit')
52.Set sunionstore 返回一个集合与其他集合的并集,并保存在另一个集合中
sunionstore(dest, keys, *args)
dest:另一个集合,设置新集合,旧集合元素会被覆盖
返回值:新集合元素个数
v = redis_conn.sunionstore('Left', 'Zarten', 'Fruit')
Zset 有序集合
有序集合比集合多了一个分数的字段,可对分数升序降序
53.Zset zadd 有序集合中添加元素
zadd(name, *args, **kwargs)
添加元素时需指定元素的分数
返回值:返回添加的个数
2种方式如下:
v = redis_conn.zadd('Zarten', 'a', 3, 'b', 4) #v = redis_conn.zadd('Zarten', c= 5, d= 6)
54.Zset zcard 返回有序集合中元素个数
zcard(name)
v = redis_conn.zcard('Zarten')
55.Zset zcount 返回有序集合中分数范围内的元素个数
zcount(name, min, max)
包含min max
返回值:个数 int
v = redis_conn.zcount('Zarten', 3, 5)
56.Zset zscore 返回有序集合中指定某个值的分数
zscore(name, value)
返回值:float 类型的分数;形如: -5.0
v = redis_conn.zscore('Zarten', 'zhi')
57.Zset zincrby 增加有序集合中某个值的分数
zincrby(name, value, amount=1)
value:若存在,则增加其amount分数;若不存在,则增加新值以及对应的分数
amount:增加的值,可以为负数
返回值:增加后的分数 float类型 ;形如: -5.0
v = redis_conn.zincrby('Zarten', 'zhi', -5)
58.Zset zrem 删除有序集合中的某个或多个值
zrem(name, *values)
返回值:返回删除的个数
v = redis_conn.zrem('Zarten', 'zhi', 'a')
59.Zset zremrangebyrank 删除有序集合元素根据排序范围
zremrangebyrank(name, min, max)
返回值:删除个数 int
v = redis_conn.zremrangebyrank('Zarten', 1, 3)
删除后如下图:
60.Zset zremrangebyscore 删除有序集合根据分数范围
zremrangebyscore(name, min, max)
返回值:删除个数 int
v = redis_conn.zremrangebyscore('Zarten', 8, 15)
61.Zset zrank 返回某个值在有序集合中的分数排名(从小到大) zrevrank(从大到小)
zrank(name, value)
返回值:value在name中的分数排名值,分数从小到大排名,从0开始
v = redis_conn.zrank('Zarten', 'b')
返回值如下图:
62.Zset zrange 返回有序集合分数排序的一段数据
zrange(name, start, end, desc=False, withscores=False, score_cast_func=float)
name:redis的name
start:有序集合索引起始位置(非分数)
end:有序集合索引结束位置(非分数)
desc:排序规则,默认按照分数从小到大排序
withscores:是否获取元素的分数,默认只获取元素的值
score_cast_func:对分数进行数据转换的函数
返回值:list类型 [(b'tt', 10.0), (b'd', 6.0), (b'c', 5.0)]
v = redis_conn.zrange('Zarten', 1, 3, True, True, score_cast_func=float)
结果如图:
Bitmap 位图
bitmap中存放二进制的位0和1,类似位数组。典型应用是基于redis的布隆过滤器。
属于String字符串数据结构,固bit 映射被限制在 512 MB 之内(2^32)
63.Bitmap setbit 设置位图的值
setbit(name, offset, value)
name:redis键名
offset:偏移量,大于等于0。当偏移伸展时,空白位置以0填充
value:二进制值 0或1
v = redis_conn.setbit('Zarten_2', 100, 1)
64.Bitmap getbit 返回位图指定偏移量的值
getbit(name, offset)
返回0或1
v = redis_conn.getbit('Zarten_2', 101)
65.Bitmap bitcount 返回位图中二进制为1的总个数
bitcount(key, start=None, end=None)
start end指定开始和结束的位,默认整个位图
v = redis_conn.bitcount('Zarten_2', 100, 1000)
全局函数
全局函数对任何数据结构都适用
66.全局函数 delete 删除redis中一个或多个键的所有数据
delete(*names)
返回值:int 删除的个数
v = redis_conn.delete('name', 'name_1')
67.全局函数 exists 判断redis中是否存在某个键
exists(name)
返回值:存在True;反之False
v = redis_conn.exists('name')
68.全局函数 rename 重命名redis中键名
rename(src, dst)
返回值:成功True
v = redis_conn.rename('name_2', 'name_100')
69.全局函数 move 移动redis中某个键所有数据到某个db中
move(name, db)
返回值:成功True
v = redis_conn.move('name_100', 12)
70.全局函数 randomkey 随机获取redis中某个键名
randomkey()
返回值:形如: b'name_55'
v = redis_conn.randomkey()
71.全局函数 type 查看redis中某个键数据结构类型
type(name)
返回值:字符串(字节形式) 形如: b'hash'
none
(key不存在)string
(字符串)list
(列表)set
(集合)zset
(有序集)hash
(哈希表)
v = redis_conn.type('name_4')
위 내용은 Python을 사용하여 Redis 데이터베이스를 작동하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Redis는 데이터를 캐싱하여 분산 잠금 및 데이터 지속성을 구현하여 응용 프로그램 성능 및 확장 성을 향상시킵니다. 1) 캐시 데이터 : Redis를 사용하여 데이터 액세스 속도를 향상시키기 위해 자주 액세스하는 데이터를 캐시합니다. 2) 분산 잠금 : Redis를 사용하여 분산 된 잠금 장치를 구현하여 분산 환경에서 작동의 보안을 보장합니다. 3) 데이터 지속성 : 데이터 손실을 방지하기위한 RDB 및 AOF 메커니즘을 통한 데이터 보안을 보장합니다.

Redis의 데이터 모델 및 구조에는 5 가지 주요 유형이 포함됩니다. 1. 문자열 : 텍스트 또는 이진 데이터를 저장하는 데 사용되며 원자 연산을 지원합니다. 2. 목록 : 정렬 된 요소 컬렉션, 대기열 및 스택에 적합합니다. 세트 : 세트 작동을 지원하는 비 순차 고유 요소 세트. 4. 순서 세트 (SortedSet) : 순위에 적합한 점수가있는 고유 한 요소 세트. 5. 해시 테이블 (HASH) : 객체를 저장하는 데 적합한 키 값 쌍 모음.

Redis의 데이터베이스 방법에는 메모리 인 데이터베이스 및 키 값 저장소가 포함됩니다. 1) Redis는 메모리에 데이터를 저장하고 빠르게 읽고 쓰고 있습니다. 2) 키 값 쌍을 사용하여 데이터를 저장하고 캐시 및 NOSQL 데이터베이스에 적합한 목록, 컬렉션, 해시 테이블 및 주문 컬렉션과 같은 복잡한 데이터 구조를 지원합니다.

Redis는 빠른 성능, 풍부한 데이터 구조, 고 가용성 및 확장 성, 지속성 기능 및 광범위한 생태계 지원을 제공하기 때문에 강력한 데이터베이스 솔루션입니다. 1) 매우 빠른 성능 : Redis의 데이터는 메모리에 저장되며 동시성이 높고 대기 시간이 낮은 응용 프로그램에 적합한 빠른 읽기 및 쓰기 속도를 가지고 있습니다. 2) 풍부한 데이터 구조 : 다양한 시나리오에 적합한 목록, 컬렉션 등과 같은 여러 데이터 유형을 지원합니다. 3) 고 가용성 및 확장 성 : 마스터 슬레이브 복제 및 클러스터 모드를 지원하여 고 가용성 및 수평 확장 성을 달성합니다. 4) 지속성 및 데이터 보안 : 데이터 지속성은 RDB 및 AOF를 통해 달성되어 데이터 무결성 및 신뢰성을 보장합니다. 5) 광범위한 생태계 및 지역 사회 지원 : 거대한 생태계와 활동적인 커뮤니티,

Redis의 주요 기능에는 속도, 유연성 및 풍부한 데이터 구조 지원이 포함됩니다. 1) 속도 : Redis는 메모리 내 데이터베이스이며, 읽기 및 쓰기 작업은 거의 순간적이며 캐시 및 세션 관리에 적합합니다. 2) 유연성 : 복잡한 데이터 처리에 적합한 문자열, 목록, 컬렉션 등과 같은 여러 데이터 구조를 지원합니다. 3) 데이터 구조 지원 : 다양한 비즈니스 요구에 적합한 문자열, 목록, 컬렉션, 해시 테이블 등을 제공합니다.

Redis의 핵심 기능은 고성능 인 메모리 데이터 저장 및 처리 시스템입니다. 1) 고속 데이터 액세스 : Redis는 메모리에 데이터를 저장하고 마이크로 초 수준 읽기 및 쓰기 속도를 제공합니다. 2) 풍부한 데이터 구조 : 문자열, 목록, 컬렉션 등을 지원하며 다양한 응용 프로그램 시나리오에 적응합니다. 3) 지속성 : RDB 및 AOF를 통해 디스크에 데이터를 지속하십시오. 4) 구독 게시 : 메시지 대기열 또는 실시간 통신 시스템에서 사용할 수 있습니다.

Redis는 다음을 포함하여 다양한 데이터 구조를 지원합니다. 1. String, 단일 값 데이터 저장에 적합합니다. 2. 큐 및 스택에 적합한 목록; 3. 비면성 데이터 저장에 사용되는 세트; 4. 순서, 순위 목록 및 우선 순위 대기열에 적합한 순서 세트; 5. 해시 테이블, 객체 또는 구조화 된 데이터를 저장하는 데 적합합니다.

Redis Counter는 Redis Key-Value Pair 스토리지를 사용하여 다음 단계를 포함하여 계산 작업을 구현하는 메커니즘입니다. 카운터 키 생성, 카운트 증가, 카운트 감소, 카운트 재설정 및 카운트 얻기. Redis 카운터의 장점에는 빠른 속도, 높은 동시성, 내구성 및 단순성 및 사용 편의성이 포함됩니다. 사용자 액세스 계산, 실시간 메트릭 추적, 게임 점수 및 순위 및 주문 처리 계산과 같은 시나리오에서 사용할 수 있습니다.


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