"""从Redis中读取一个Numpy数组。
Parameters
----------
key : str
键字符串。
dtype : Any
指定数组元素数据类型。
Returns
-------
numpy.ndarray
从Redis键值对取出的数组。
SIZE
=
4
conn
=
redis
.
Redis
(
connection_pool
=
connection_pool
)
bytes
=
base64
.
a85decode
(
conn
.
get
(
key
)
)
conn
.
close
(
)
dim
=
struct
.
unpack
(
'>I'
,
bytes
[
:
1
*
SIZE
]
)
[
0
]
shape
=
struct
.
unpack
(
'>%s'
%
(
'I'
*
dim
)
,
bytes
[
1
*
SIZE
:
(
dim
+
1
)
*
SIZE
]
)
ret
=
numpy
.
frombuffer
(
bytes
,
offset
=
(
dim
+
1
)
*
SIZE
,
dtype
=
dtype
)
.
reshape
(
shape
)
return
ret
经检验的，存入后可以正常取出，放心食用。
import (base64, struct, numpy, redis)HOST = 'localhost'PORT = 6379connection_pool = redis.ConnectionPool(host=HOST, port=PORT, decode_responses=True) # 连接池def redis_save(key: str, numpy_ndarray: numpy.ndarray) -> None: """将Numpy数组存入Redis数据库。
redis
中的List在在内存中按照一个name对应一个List来存储
lpush(name,values)
#在name对应的list中添加元素，每个新的元素都添加到列表的最左边
r.lpush("list_name",2)
r.lpush("list_name",3,4,5)#
保存
在列表中的顺序为5，4，3，2
rpush(...
Array1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
Array2 = [[11, 25, 346], [734, 48, 49]]
Mat1 = np.array(Array1)
Mat2 = np.array(Array2)
correlation = np.corrcoef(Mat1, Mat2)
print("矩阵...
Redis
是一个开源的基于内存也可持久化的Key-Value数据库，采用ANSI C语言编写。它拥有丰富的数据结构，拥有事务功能，保证命令的原子性。由于是内存数据库，读写非常高速，可达10w/s的评率，所以一般应用于数据变化快、实时通讯、缓存等。但内存数据库通常要考虑机器的内存大小。
Redis
有16个逻辑数据库（db0-db15），每个逻辑数据库项目是隔离的，默认使用db0数据库。若选择第2个数据库，通过命令 select 2 ，
python
中连接时可以指定数据库。
常用数据结构
关于
redis
的安装与配置我之前有文章详细的介绍过，参考：https://blog.csdn.net/qq_41604569/article/details/123644888
今天我们主要聊下
redis
与
python
的结合，两大部分内容：
redis
使用
redis
+
python
使用
在
redis
+
python
中，也会分为两部分来解读：
redis
+
python
本身的交互
redis
+ django的交互
redis
使用
环境：Windows 本地调试；
默认端口：6379；
类似于
python
中的list
数据结构中的链表结构
python
redis
提供的方法与命令行基本一致， 具体的函数及含义可以参考给定的命令行来使用， 对应的函数名称与命令名称基本一致
首先了解官方的命令， 具体如下：
1 BLPOP key1 [key2 ] timeo...
public class randomtest {
public static void main(String[] args){
splitRedPacket(9, 5, 1, 3);
* @param sum
*
数组
之和
# pip install --proxy=http://172.1.2.6:8080
redis
Downloading
redis
-2.9.1.tar.gz (62kB): 62kB downloaded
Running se
arr = np.random.randint(0, 255, size=(100, 100, 3), dtype=np.uint8)
# 将
numpy
数组
转换为PIL Image对象
img = Image.fromarray(arr)
#
保存
图片
img.save('test.png')
这样就可以将
numpy
数组
保存
为名为test.png的图片。
[已解决] EnvironmentLocationNotFound: Not a conda environment: C:\Program Files\Anaconda3
MAfrawmx:
三步让VS Code播放视频
小王ovo:
Material-UI里的Date Picker 日期选择器为啥不能用
nianzhilian:
