app=Flask(__name__)# 配置Redis缓存app.config['CACHE_TYPE']='RedisCache'app.config['CACHE_REDIS_HOST']='localhost'app.config['CACHE_REDIS_PORT']=6379cache=Cache(app)@app.route('/get/<key>',methods=['GET'])@cache.cached(timeout=60,query_string=True)defget_value(key):value=r.get(...
CACHE_REDIS_PORT:Redis 服务器端口,默认为 6379; CACHE_REDIS_PASSWORD:服务器的 Redis 密码; CACHE_REDIS_DB :Redis db(从零开始的数字索引),默认为 0; CACHE_REDIS_URL:| 连接到 Redis 服务器的 URL,例子redis://user:password@localhost:6379/2 。 **RedisSentinelCache:**使用Redis哨兵模型缓存,其配置...
'/api/data/<int:id>')def get_data(id): cache_key = f'data_{id}' data = redis_client.get(cache_key) if data is None: # 缓存未命中，从数据库或其他数据源获取数据 # 假设这里有一个函数fetch_data_from_db，用于从数据库获取数据 data = fetch_data_from_db(id) #...
app = Flask(__name__)# flask-redis 的配置和初始化app.config['REDIS_URL'] ='redis://:123456@localhost:6379/0'redis_client = FlaskRedis(app)@app.route('/')defindex():return'Hello World'@app.route('/redis/set_data/<int:id>')defset_data(id):# 准备相关的数据user_id =str(id) d...
首先,我们需要配置Redis的连接URL。假设Redis服务器运行在本地机器上,默认端口为6379。然后,在Flask应用中初始化Flask-Redis扩展。接下来,我们创建一个简单的路由,用于设置和获取一个键值对。这个路由将演示如何使用Redis存储和检索数据。通过这个简单的示例,你可以了解如何在Flask应用中快速集成Redis,并利用其强大的数据...
redis版本>= 2.6.0 当key不存在时返回-2; 当key 存在但没有设置剩余生存时间时,返回-1; 否则,以毫秒为单位,返回 key 的剩余生存时间 字符串独有的方式操作过期时间 setex(String key, int seconds, String value)--字符串独有的方式 对字符串特殊处理的方式为SETEX命令,SETEX命令为指定的 key 设置值及其过...
redis_client.incrby(keys_str, 1) else: expires = int(time.time()) + 3600 p = redis_client.pipeline() p.set(keys_str, 1) p.expireat(keys_str, expires) p.execute() def get_dyn_data(keys): keys_str = str(keys).encode('utf-8') ...
$ sudo apt-get install redis-server在Python环境中安装redis模块,可以使用pip命令:$ pip install redis 配置Flask应用在Flask应用的配置文件(如app.py)中,需要配置Redis的连接信息。例如:app = Flask(name)app.config[‘REDIS_HOST’] = ‘localhost’app.config[‘REDIS_PORT’] = 6379app.config[‘REDIS_DB...
run_model_server.py 将会:从磁盘加载我们的 Keras 模型不断从 Redis 请求(poll)新图像进行分类分类图像(为提高效率进行批处理)将推断结果写回 Redis,以便通过 Flask 将其返回给客户端settings.py 包含所有基于 Python 的深度学习生产服务设置,例如 Redis 主机/端口信息、图像分类设置、图像队列名称等。helpers.py ...