如何在redis中存储ndarray
在Redis中存储NumPy数组(ndarray)通常需要将数组转换为二进制格式,然后将其存储为字符串。以下是使用Python和Redis-py库的一个简单示例:
首先,确保你已经安装了Redis-py库:
pip install redis
然后,你可以使用以下代码将NumPy数组存储到Redis中:
import redis import numpy as np import pickle # 连接到本地Redis服务器,端口默认是6379 redis_client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0) # 创建一个示例的NumPy数组 arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 将NumPy数组转换为二进制字符串 arr_binary = pickle.dumps(arr) # 存储二进制字符串到Redis redis_client.set('numpy_array_key', arr_binary) # 从Redis中检索数据并转换回NumPy数组 stored_data = redis_client.get('numpy_array_key') if stored_data: retrieved_arr = pickle.loads(stored_data) print("Retrieved NumPy Array:") print(retrieved_arr) else: print("Key not found in Redis.")
在这个例子中,pickle模块被用来将NumPy数组转换为二进制字符串,然后使用Redis-py库的set方法将其存储在Redis中。在检索时,使用get方法获取二进制字符串,并使用pickle.loads将其转换回NumPy数组。
补充:
如何把Numpy数组存进Redis
import (base64, struct, numpy, redis) HOST = 'localhost' PORT = 6379 connection_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。 Parameters ---------- key : str 键字符串。 numpy_ndarray : numpy.ndarray 待存储数组。 """ shape = numpy_ndarray.shape dim = len(shape) value = struct.pack(''.join(['>I']+['I'*dim]), *((dim,)+shape)) value = base64.a85encode(value+numpy_ndarray.tobytes()) # 得转换成字符串,不然取出时候会报一个错 conn = redis.Redis(connection_pool=connection_pool) conn.set(key, value) conn.close() def redis_read(key: str, dtype) -> numpy.ndarray: """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。
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