1.使用pipeline进行批量导入数据.包含先使用rpush插入数据,然后使用expire改动过期时间 class Redis_Handler(Handler): def connect(self): #print self.host,self.port,self.table self.conn = Connection(self.host,self.port,self.table) def execute(self, action_name): filename = "/tmp/temp.t

#!/bin/env python # -*- encoding: utf- -*- import datetime import time import os import sys import xlwt #需要的模块 import re from xlutils.copy import copy import xlrd def txt2xls(filename,xlsname): #文本转换成xls的函数,filename 表示一个要被转换的txt文本,xlsname 表示转换后的文件名 p

python操作数据库之批量导入 Python语法简洁清晰,特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进. Python具有丰富和强大的库.它常被昵称为胶水语言,能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起.常见的一种应用情形是,使用Python快速生成程序的原型(有时甚至是程序的最终界面),然后对其中[3] 有特别要求的部分,用更合适的语言改写,比如3D游戏中的图形渲染模块,性能要求特别高,就可以用C/C++重写,而后封装为Python可以调用的扩展类库

有时候,我们需要给redis库中插入大量的数据,如做性能测试前的准备数据.遇到这种情况时,偶尔可能也会懵逼一下,这里就给大家介绍一个批量导入数据的方法. 先准备一个redis protocol的文件(redis protocol可以参考这里:https://redis.io/topics/protocol),这里是用java程序来输出的,java代码如下: <<RedisBatchTest>> public class RedisBatchTest { public static

用python批量向数据库(MySQL)中导入数据 现有数十万条数据,如下的经过打乱处理过的数据进行导入 数据库内部的表格的数据格式如下与下面的表格结构相同 Current database: python_test_1 +-------+-------------+------+-----+---------+----------------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +-------+-------------+----

工作中有这样一个需求,要将用户的魅力值数据做排行,生成榜单展示前40名,每隔5分钟刷新一次榜单.这样的需求用redis的zset是很方便实现的.但是数据存在mysql的表中,有400多万条,怎么将其快速的放入redis中呢? 一般我们想到是通过程序把数据从mysql中查出来,然后存入redis,但是这样不仅耗时,而且不能保证写入redis的数据的准确性,这中间存在一个部署的时差.通过google老师一查原来redis提供了批量导入数据的功能,原帖地址: http://baijian.github

1.安装xlrd读取Excel文件 1.1. 下载setuptools-38.2.4.zip,上传至zabbix服务器解压安装,下载地址:https://pypi.python.org/packages/69/56/f0f52281b5175e3d9ca8623dadbc3b684e66350ea9e0006736194b265e99/setuptools-38.2.4.zip#md5=e8e05d4f8162c9341e1089c80f742f64 [root@localhost temp]#

首先准备数据文件 格式为 SET Key0 Value0 SET Key1 Value1 ... SET KeyN ValueN 利用shell转换数据 #!/bin/bash while read CMD; do # each command begins with *{number arguments in command}\r\n XS=($CMD); printf "*${#XS[@]}\r\n" # for each argument, we append ${length}

转自:https://blog.csdn.net/kenianni/article/details/84910638 有改动,仅供个人学习 问题提出:缓存的冷启动问题 应用系统新版本上线,这时候 redis cluster 集群内存中可能没有数据的,这时候大量请求进去,会导致大量的高并发请求和流量直接打到mysql 中,完蛋,mysql 挂了,redis cluster 集群中也没有数据,这时候整个系统就处于不可用状态:应用系统运行过程中,突然 redis cluster 集群挂了,内存中数据也

作者:刘耀 博客:www.liuyao.me 博客园:www.cnblogs.com/liu-yao 一.Memcached 1.介绍 Memcached 是一个高性能的分布式内存对象缓存系统,用于动态Web应用以减轻数据库负载.它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数,从而提高动态.数据库驱动网站的速度.Memcached基于一个存储键/值对的hashmap.其守护进程(daemon )是用C写的,但是客户端可以用任何语言来编写,并通过memcached协议与守护进程通信. 2.安装

Memcached Memcached 是一个高性能的分布式内存对象缓存系统,用于动态Web应用以减轻数据库负载.它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数,从而提高动态.数据库驱动网站的速度.Memcached基于一个存储键/值对的hashmap.其守护进程(daemon )是用C写的,但是客户端可以用任何语言来编写,并通过memcached协议与守护进程通信. Memcached安装和基本使用 Memcached安装: 1 2 3 4 5 6 7 8 wget http://memc

前言:历经一个月的复习,考试终于结束了.这期间上班的时候有研究了Django网页制作过程中,如何将数据批量导入到数据库中. 这个过程真的是惨不忍睹,犯了很多的低级错误,这会在正文中说到的.再者导入数据用的是py脚本,脚本内容参考至自强学堂--中级教程--数据导入.  注:本文主要介绍自己学习的经验总结,而非教程! 正文:首先说明采用Django中bulk_create()函数来实现数据批量导入功能,为什么会选择它呢? 1 bulk_create()是执行一条SQL存入多条数据,使得导入速度更快;

Memcached Memcached 是一个高性能的分布式内存对象缓存系统,用于动态Web应用以减轻数据库负载.它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数,从而提高动态.数据库驱动网站的速度.Memcached基于一个存储键/值对的hashmap.其守护进程(daemon )是用C写的,但是客户端可以用任何语言来编写,并通过memcached协议与守护进程通信. Memcached安装和基本使用 Memcached安装: ? 1 2 3 4 5 6 7 8 wget http://me

1.启动rabbimq.mysql 在""运行""里输入services.msc,找到rabbimq.mysql启动即可 2.启动redis 管理员进入cmd,进入redis所在目录,执行redis-server.exe redis.windows.conf --maxmemory 200M  启动redis  server 执行redis-cli.exe启动客户端 一. python系列之 RabbitMQ - hello world 介绍 python连接远程r

Memcached Memcached 是一个高性能的分布式内存对象缓存系统,用于动态Web应用以减轻数据库负载.它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数,从而提高动态.数据库驱动网站的速度.Memcached基于一个存储键/值对的hashmap.其守护进程(daemon )是用C写的,但是客户端可以用任何语言来编写,并通过memcached协议与守护进程通信. Memcached安装和基本使用 Memcached安装: 1 2 3 4 5 6 7 8 wget http://memc

Python之路[第九篇]:Python操作 RabbitMQ.Redis.Memcache.SQLAlchemy   Memcached Memcached 是一个高性能的分布式内存对象缓存系统,用于动态Web应用以减轻数据库负载.它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数,从而提高动态.数据库驱动网站的速度.Memcached基于一个存储键/值对的hashmap.其守护进程(daemon )是用C写的,但是客户端可以用任何语言来编写,并通过memcached协议与守护进程通信. Me

一.Memcached Memcached 是一个高性能的分布式内存对象缓存系统,用于动态Web应用以减轻数据库负载.它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数,从而提高动态.数据库驱动网站的速度.Memcached基于一个存储键/值对的hashmap.其守护进程(daemon )是用C写的,但是客户端可以用任何语言来编写,并通过memcached协议与守护进程通信.Memcached安装和基本使用 1.Memcached安装使用(centos) wget http://memcache

一.Memcached Memcached是一个高性能的分布式内存对象缓存系统,用于动态Web应用以减轻数据库负债.它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数,从而提高动态.数据库驱动网站的速度.Memcached基于一个存储键/值对的hashmap.其守护进程(daemon)是用C写的,但是客户端可以用户任何语言来编写,并通过memcached协议与守护进程通信. Memcached安装和基本使用 Memcached安装: root@wulaoer:~# rpm -qa|grep li

工作需要,将主机上的部分镜像导出为tar文件,放便在其他主机上使用 用python实现了一个批量打包脚本: import re import os import subprocess if __name__ == "__main__": p = subprocess.Popen('docker images', shell=True, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.STDOUT) for line in p.stdout.readl

本周接手了一个Cassandra系统的维护工作,有一项是需要将应用方的数据导入我们维护的Cassandra集群,并且为应用方提供HTTP的方式访问服务.这是我第一次接触KV系统,原来只是走马观花似的看过KV啊,NoSQL啊.但是实际上没有实际的使用经验.经过两天的学习和接手,终于搞明白了在生产环境中的使用方式.在此简要的笔记一下.本文主要包括的内容有: Cassandra的简介, Cassandra的相关CLI Cassandra的Python API,并且给出一个批量导入数据的例子. 1. C