Pythonでredisを操作するにはどのような方法がありますか?
Python は redis を操作し、接続プールを使用します:
redis-py は接続プールを使用して Redis サーバーへのすべての接続を管理し、毎回の接続の確立と解放のオーバーヘッドを回避します。デフォルトでは、各 Redis インスタンスは独自の接続プールを維持します。接続プールを直接確立し、それをパラメータ Redis として使用できるため、複数の Redis インスタンスが接続プールを共有できます。
def getcoon(): pool = redis.ConnectionPool(host='192.168.25.126', port=6379, password='123456', db=0) coon = redis.Redis(connection_pool=pool) coon.set('key', 'value') res = coon.get('key') return res
coon.set('sea', 'hahhahaha', ex=30) # 过期时间单位s
set(name, value, ex=None, px=None, nx=False, xx=False) 在 Redis 中设置值,默认,不存在则创建,存在则修改。 参数: ex - 过期时间(秒) px - 过期时间(毫秒) nx - 如果设置为True,则只有name不存在时,当前set操作才执行 xx - 如果设置为True,则只有name存在时,当前set操作才执行
redis は接続プール操作を使用します
class OPRedis(object): def __init__(self): if not hasattr(OPRedis, 'pool'): OPRedis.getRedisCoon() #创建redis连接 self.coon = redis.Redis(connection_pool=OPRedis.pool) @staticmethod def getRedisCoon(): OPRedis.pool = redis.ConnectionPool(host=redisInfo['host'], password=redisInfo['password'], port=redisInfo['port'], db=redisInfo['db']) """ string类型 {'key':'value'} redis操作 """ def setredis(self, key, value, time=None): #非空即真非0即真 if time: res = self.coon.setex(key, value, time) else: res = self.coon.set(key, value) return res def getRedis(self, key): res = self.coon.get(key).decode() return res def delRedis(self, key): res = self.coon.delete(key) return res """ hash类型,{'name':{'key':'value'}} redis操作 """ def setHashRedis(self, name, key, value): res = self.coon.hset(name, key, value) return res def getHashRedis(self, name, key=None): # 判断key是否我为空,不为空,获取指定name内的某个key的value; 为空则获取name对应的所有value if key: res = self.coon.hget(name, key) else: res = self.coon.hgetall(name) return res def delHashRedis(self, name, key=None): if key: res = self.coon.hdel(name, key) else: res = self.coon.delete(name) return res
redisInfo 構成
redisInfo = { "host": '192.168.1.112', "password": '123456', "port": 6379, "db": 0 }
以上がPythonでredisを操作するにはどのような方法がありますか?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。

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AIによるテキストエラーの修正と構文最適化を実現するには、次の手順に従う必要があります。1。Baidu、Tencent API、またはオープンソースNLPライブラリなどの適切なAIモデルまたはAPIを選択します。 2。PHPのカールまたはガズルを介してAPIを呼び出し、返品結果を処理します。 3.アプリケーションにエラー修正情報を表示し、ユーザーが採用するかどうかを選択できるようにします。 4.構文の検出とコードの最適化には、PHP-LとPHP_CODESNIFFERを使用します。 5.フィードバックを継続的に収集し、モデルまたはルールを更新して効果を改善します。 AIAPIを選択するときは、PHPの精度、応答速度、価格、サポートの評価に焦点を当てます。コードの最適化は、PSR仕様に従い、キャッシュを合理的に使用し、円形クエリを避け、定期的にコードを確認し、Xを使用する必要があります。

ユーザー音声入力がキャプチャされ、フロントエンドJavaScriptのMediareCorder APIを介してPHPバックエンドに送信されます。 2。PHPはオーディオを一時ファイルとして保存し、STTAPI(GoogleやBaiduの音声認識など)を呼び出してテキストに変換します。 3。PHPは、テキストをAIサービス(Openaigptなど)に送信して、インテリジェントな返信を取得します。 4。PHPは、TTSAPI(BaiduやGoogle Voice Synthesisなど)を呼び出して音声ファイルに返信します。 5。PHPは、音声ファイルをフロントエンドに戻し、相互作用を完了します。プロセス全体は、すべてのリンク間のシームレスな接続を確保するためにPHPによって支配されています。

1. PHP開発の質問と回答コミュニティにおけるLaravel MySQL VUE/Reactの組み合わせの最初の選択は、生態系の成熟度と高開発効率のため、Laravel MySQL Vue/Reactの組み合わせの最初の選択肢です。 2。高性能では、キャッシュ(REDIS)、データベース最適化、CDN、非同期キューへの依存が必要です。 3.入力フィルタリング、CSRF保護、HTTPS、パスワード暗号化、許可制御を使用してセキュリティを行う必要があります。 4。オプションの広告、メンバーのサブスクリプション、報酬、委員会、知識の支払い、その他のモデル、コアはコミュニティトーンとユーザーのニーズに合わせることです。

PHPは、AI画像処理を直接実行するのではなく、APIを介して統合します。これは、コンピューティング集約型タスクではなくWeb開発に優れているためです。 API統合は、専門的な分業を達成し、コストを削減し、効率を向上させることができます。 2。主要なテクノロジーの統合には、GuzzleまたはCurlを使用してHTTPリクエスト、JSONデータエンコードとデコード、APIキーセキュリティ認証、非同期キュー処理時間を処理するタスク、堅牢なエラー処理と再試行メカニズム、画像ストレージとディスプレイが含まれます。 3.一般的な課題には、APIコストが制御不能、制御不能な生成結果、ユーザーエクスペリエンスの低さ、セキュリティリスク、困難なデータ管理が含まれます。対応戦略は、ユーザーの割り当てとキャッシュを設定し、プロップガイダンスとマルチピクチャの選択、非同期通知と進捗プロンプト、主要な環境変数ストレージとコンテンツ監査、クラウドストレージを提供します。

この記事では、いくつかのトップPython「完成した」プロジェクトWebサイトと、高レベルの「大ヒット作「学習リソースポータル」が選択されています。開発のインスピレーション、観察、学習のマスターレベルのソースコードを探している場合でも、実用的な機能を体系的に改善している場合でも、これらのプラットフォームは見逃せず、Pythonマスターに迅速に成長するのに役立ちます。

PHPは、データベーストランザクションと任意の行ロックを通じて在庫控除原子性を保証し、高い同時過剰販売を防ぎます。 2。マルチプラットフォームの在庫の一貫性は、集中管理とイベント駆動型の同期に依存し、API/Webhook通知とメッセージキューを組み合わせて、信頼できるデータ送信を確保します。 3.アラームメカニズムは、さまざまなシナリオで低在庫、ゼロ/ネガティブインベントリ、販売、補充サイクル、異常な変動戦略を設定し、緊急性に応じてDingTalk、SMS、または電子メールの責任者を選択する必要があり、アラーム情報は完全かつ明確にしてビジネス適応と迅速な対応を実現する必要があります。

ユーザーの動作データを収集するには、閲覧、検索、購入、その他の情報をPHPを介してデータベースに記録し、それをクリーン化して分析して、関心の好みを調査する必要があります。 2。推奨アルゴリズムの選択は、データの特性に基づいて決定する必要があります。コンテンツ、共同フィルタリング、ルール、または混合推奨事項に基づいています。 3.共同フィルタリングをPHPに実装して、ユーザーコサインの類似性を計算し、Kestose Yearborsを選択し、加重予測スコアを選択し、高得点製品を推奨します。 4.パフォーマンス評価は、精度、リコール、F1値とCTR、変換速度を使用し、A/Bテストを介して効果を検証します。 5.コールドスタートの問題は、製品属性、ユーザー登録情報、一般的な推奨事項、専門家の評価を通じて緩和される可能性があります。 6.パフォーマンス最適化方法には、キャッシュされた推奨結果、非同期処理、分散コンピューティング、SQLクエリの最適化が含まれ、それにより推奨効率とユーザーエクスペリエンスが向上します。

適切なPHPフレームワークを選択する場合、プロジェクトのニーズに応じて包括的に検討する必要があります。Laravelは迅速な発展に適しており、データベースの操作と動的フォームレンダリングに便利なEloquentormおよびBladeテンプレートエンジンを提供します。 Symfonyは、より柔軟で複雑なシステムに適しています。 Codeigniterは軽量で、高性能要件を持つ簡単なアプリケーションに適しています。 2。AIモデルの精度を確保するには、高品質のデータトレーニング、評価インジケーター(精度、リコール、F1値など)の合理的な選択、定期的なパフォーマンス評価とモデルチューニング、およびユニットテストと統合テストを通じてコードの品質を確保しながら、入力データを継続的に監視してデータドリフトを防ぐ必要があります。 3.ユーザーのプライバシーを保護するためには多くの手段が必要です:機密データを暗号化および保存する(AESなど
