设想这样的一个场景,你要批量的执行一系列redis命令,例如执行100次get key,这时你要向redis请求100次+获取响应100次.如果能一次性将100个请求提交给redis server,执行完成之后批量的获取相应,只需要向redis请求1次,然后批量执行完命令,一次性结果,性能是不是会好很多呢? 答案是肯定的,节约的时间是客户端client和服务器redis server之间往返网络延迟的时间.这个时间可以用ping命令查看. 网络延迟高:批量执行,性能提升明显 网络延迟低(本机):

1建立数据表 create table projectManage ( ID int identity primary key not null, projectName )not null, manager_1 ) not null, manager_2 ) not null, monitor ) not null, isFire ) null , startTime datetime not null, endTime datetime not null, manager_1tel ) no

记录我的一次MySQL操作Demo: 存储过程: DROP PROCEDURE IF EXISTS my_insert; CREATE PROCEDURE my_insert() BEGIN ; loopname:LOOP ,,); ; THEN LEAVE loopname; END IF; END LOOP loopname; END; CALL my_insert(); 表结构: 完全插入花费时间:时间: 228.370s(3分多钟)平均每秒插入:438.6条记录. 电脑配置信息:内存8g

Redis是建立在TCP协议基础上的CS架构,客户端client对redis server采取请求响应的方式交互. 一般来说客户端从提交请求到得到服务器相应,需要传送两个tcp报文. 设想这样的一个场景,你要批量的执行一系列redis命令,例如执行100次get key,这时你要向redis请求100次+获取响应100次.如果能一次性将100个请求提交给redis server,执行完成之后批量的获取相应,只需要向redis请求1次,然后批量执行完命令,一次性结果,性能是不是会好很多呢? 答案是

Redis是建立在TCP协议基础上的CS架构,客户端client对redis server采取请求响应的方式交互. redis 乐观锁:也可理解为版本号比较机制,主要是说在读取数据逇时候同时读取其版本号,然后在写入的时候,进行版本号比较,如果一致,则表明此数据在监听期间未被改变,可以写入,如果不一致说明此数据被修改过,不能写入,否则会导致数据不一致的问题. 一般来说客户端从提交请求到得到服务器相应,需要传送两个tcp报文. 设想这样的一个场景,你要批量的执行一系列redis命令,例如执行100次

用 Python 做到每秒处理上百万次 HTTP 请求,可能吗?也许不能,但直到最近,这已成为现实. 很多公司都在为了提升程序的执行性能和降低服务器的运营成本,而放弃 Python 去选择其它编程语言,其实这样做并不是必须,因为 Python 完全可以胜任这些任务. Python 社区最近做了大量关于性能的优化.CPython 3.6 重写了新的字典从而全面提升解析器的执行性能.由于引入更快的调用规则和字典查询缓存,CPython 3.7 甚至还要更快. 我们可以用 PyPy 的 Just-in

针对windows操作系统. redis安装: 微软操作系统下,需下载github下面的开源项目,redis网站地址可以找到,直接解压即可. cmd到指定目录,输入下方命令,启动redis服务. redis-server.exe redis.windows.conf 测试服务,再次打开一个cmd窗口,启动客户端命令行工具. redis-cli.exe 添加一个键值. set test "hello world" python安装: 可以下载解压包,再添加系统环境变量,将解压目录添加到系

一.简述 JAVA中通过Jedis操作Redis连接与插入简单库 二.依赖 <!-- https://mvnrepository.com/artifact/redis.clients/jedis --> <dependency> <groupId>redis.clients</groupId> <artifactId>jedis</artifactId> <version>2.9.0</version> <

Python redis 简单介绍 1.安装 终端输入: pip(or)pip3.6 install redis 安装成功 2.哈哈,发现我并没有redis服务可以访问,所以到这里,在本机安装了redis 服务 安装方法:http://www.runoob.com/redis/redis-install.html 并完成配置. 3.导入redis及操作 # FileName : pyRedis_practice.py # Author : Adil # DateTime : 2018/7/26

python3.4学习笔记(二十二) python 在字符串里面插入指定分割符,将list中的字符转为数字在字符串里面插入指定分割符的方法,先把字符串变成list然后用join方法变成字符串str='1239'result = ",".join(list(str))#输出:1,2,3,9---------------------------------要转浮点数形式的字符串用eval,整数可以用int:for index, item in enumerate(list_a): list

解决Python向MySQL数据库插入中文数据时出现乱码 先在MySQL命令行中输入如下语句查看结果: 只要character_set_client character_set_database character_set_results character_set_connection 这四个参数的对应的value值是一样的就可以,如果不是一样的,修改成一样的就行,修改办法自行百度. 接下来执行下面的语句就可以了. ALTER TABLE tablename CONVERT TO CHARAC

上一篇文章介绍了生产消费者模式与python+redis实例运用(基础篇),但是依旧遗留了一个问题,就是如果消费者消费的速度跟不上生产者,依旧会浪费我们大量的时间去等待,这时候我们就可以考虑使用多进程去解决这个问题.举一个类似上面厨师做菜的例子,厨师上菜速度又快又多,你一个人吃不完,怎么办?那就可以请几个朋友帮你一起吃!这就是我们今天要讲的多进程和协程. 先说说多进程和协程的好处,它可以最大的利用你cpu的资源和网络带宽,这样可以充分的节省程序消费的时间.在生产消费者模式中引入多进程和协程之前我

根据这个图,我们举个简单的例子:假如你去某个餐厅吃饭,点了很多菜,厨师要一个一个菜的做,一个厨师不可能同时做出所有你点的菜,于是你有两个选择:第一个,厨师把所有菜都上齐了,你才开始吃:还有一个选择,做好一个菜,端上桌一个你开始吃一个.这里的厨师就是生产者,而你就是消费者,菜就是图中的product(产物).我们可以很明显的感觉到,第一种选择会浪费很多时间,因为生产者要把所有产物生产完毕,消费者才开始从存储中介当中去取,而且可能会浪费大量的内存空间,上万条数据读到内存中或许你没有觉得,但是一旦数据

python redis 中blpop返回的是元组对象,因此返回的时候注意 lpop返回的是对象

用python向MySQL中插入中文数据出错,原代码片段: 1 db = MySQLdb.connect("localhost","root","123","TESTDB") 2 cursor = db.cursor() 3 sql = '''INSERT INTO aaaa(bb,cc) values(%s , %s)''' 4 5 data = ("山东","威海") 6 curso

需求:银行电脑无法自动开机,只能 通过 应用相关服务每天自动重启的方式实现 服务更新并且防止服务假死,内存过大 等情况 相关工具:win10系统中,使用windows自带的任务计划程序 和 bat脚本 完成此需求 如下2个脚本重启思路为:先删除 就的 服务,再创建新的服务(如果需要通过PID杀死进程,最好通过python的os模块写脚本的方式进行,不要直接通过bat脚本杀进程,因为学习成本高) python flask服务重启的bat脚本,文件名为 python-aciton.bat : tas

0X01 python redis分布式锁通用方法 REDIS分布式锁实现的方式:SETNX + GETSET 使用Redis SETNX 命令实现分布式锁 python 版本实现上述思路(案例1) Redis分布式锁的python实现 但是,流通的代码 redis锁中有BUG,有考虑不周的点. 0X02 时间戳变为str形式 time.time() > cls.rdcon.get(cls.lock_key) 写法不正确.time.time()为浮点型,redis get取得的为字符串型. py

python redis之连接池的原理 转载地址 什么是连接池 通常情况下, 当我们需要做redis操作时, 会创建一个连接, 并基于这个连接进行redis操作, 操作完成后, 释放连接, 一般情况下, 这是没问题的, 但当并发量比较高的时候, 频繁的连接创建和释放对性能会有较高的影响 于是, 连接池就发挥作用了 连接池的原理是, 通过预先创建多个连接, 当进行redis操作时, 直接获取已经创建的连接进行操作, 而且操作完成后, 不会释放, 用于后续的其他redis操作 这样就达到了避免频繁的

python + redis 实现简单的消息订阅 订阅端 import redis from functools import wraps class Subscribe: def __init__(self, channel: str, **kwargs): self.coon = redis.StrictRedis(**kwargs) self.channel = channel self.registerd = list() self.course = self.coon.pubsub()

一.向表tcolor中插入数据的主要流程如下: import datetimeimport pymysql.cursorsconnection = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='root', password='11111', db='users', charset='utf8', cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor)Url = "http://www.baidu.com"