app=Flask(__name__)app.config['REDIS_URL']="redis://localhost:6379/0"redis_client=FlaskRedis(app)# 创建线程池executor=ThreadPoolExecutor(max_workers=5)# 用于存储数据的函数defstore_data(key,value):redis_client.set(key,value)# 用于获取数据的函数deffetch_data(key):returnredis_client.get(key...
31. 从案例可以看出,Restful 扩展通过api.add_resource()方法来添加路由,其中方法的第一个参数是视图类名(该类继承自Resource类),其函数成员函数定义了不同的 HTTP 请求方法的逻辑;第二个参数定义了 URL 路径。 运行上面案例,可以通过http://127.0.0.1:5000/users来访问,GET 请求时会显示全局变量USER_LIST中的...
我们使用redis 1号数据库CELERY_RESULT_BACKEND ='redis://redis-host:6379/2'# 指定 Backend,最终消费结果,我们使用redis 2号数据库CELERY_TIMEZONE ='Asia/Shanghai'# 指定时区,默认是 UTCCELERY_IMPORTS = (# 指定导入的任务模块'kernel.views.api'## 异步任务代码文件路径即可)...
在cmd下,cd到redis安装的根目录:执行redis-server.exe redis.windows.conf 此时表示redis安装成功。 在资源管理器中,首先确定已经启动了Redis服务,如果没有启动,先手动启动Redis服务: 然后在命令行中执行命令:redis-cli -a 123456ff,即可连接到redis: redis字符串以及过期时间设置: 常用方法: 1. set key val 设置...
在Web应用中，Redis通常被用作缓存层，存储那些读多写少、频繁访问的数据，如用户信息、商品列表、搜索结果等。当Web服务器接收到客户端的请求时，首先检查Redis中是否存在请求的数据，如果存在则直接返回给客户端，从而避免了数据库的访问，极大地提高了响应速度。### 三、Flask与Redis的集成### 1. 安装依赖在Pyt...
$ 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...
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...
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 ...
celery通过附加消息传递代理的URL,我们导入并使用它在Flask应用程序中初始化Celery客户端。在我们的例子中,我们将使用Redis作为代理,因此我们将以下内容添加到我们的config.py: CELERY_BROKER_URL = 'redis://localhost:6379/0'CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://localhost:6379/0' ...