GitHub - stephenmcd/hot-redis: Rich Python data types for Redis
Each of the types provided by HOT Redis strive to implement the same method signatures and return values as their Python built-in and standard library counterparts. The main difference is each type's __init__ method. Every HOT Redis type's __init__ method will optionally accept initial and key keyword arguments, which are used for defining an initial value to be stored in Redis for the object, and
Task Queues - Full Stack Python
タスクキュー タスクキューは通常のHTTPリクエスト/レスポンスのサイクルの外側で実行されるバックグラウンド処理を管理します。 なぜタスクキューは必要？ HTTPリクエストをきっかけに行われない、またはHTTPレスポンスを返す際のパフォーマンスを著しく低下させる恐れのある処理は非同期で扱います。 例えば、Webアプリケーションは10分毎にGitHub APIからスターが多い順に100個のレポジトリを取得しているとします。タスクキューを使ってGitHub APIの呼び出しを管理し、APIのレスポンスを処理してデータベースに保存しておきます。 他の例として、HTTPリクエスト/レスポンスのサイクルの中でデータベースへのクエリに時間がかかりすぎている場合を挙げましょう。クエリをバックグラウンドで一定時間ごとに実行し、データベースに保存することもできるでしょう。HTTPリクエストが来たら、時間のか
redis-py dev documentation
redis-py - Python Client for Redis# Getting Started# redis-py requires a running Redis server, and Python 3.7+. See the Redis quickstart for Redis installation instructions. redis-py can be installed using pip via pip install redis. Quickly connecting to redis# There are two quick ways to connect to Redis. Assuming you run Redis on localhost:6379 (the default)
Redis 入門 - 巨人の肩の上に登る
Redis 使うことになったので，基礎的事項を最速でマスターできるようにまとめてみる． Redis とは Redisは，Key-Value型のNoSQLです． また，In Memory であるため，データ容量に対する制限はあるものの非常に高速に動作します． どのくらい早いのかという benchmark は，ググると結構でてくると思いますので，参考を一つ． redis、それは危険なほどのスピード MongoDB, HBaseなどのNoSQLとの，比較記事があるので参考に． Cassandra vs MongoDB vs CouchDB vs Redis vs Riak vs HBase vs Couchbase vs Neo4j vs Hypertable vs ElasticSearch vs Accumulo vs VoltDB vs Scalaris comparison 細かい話など
redisで遊んでみた with python - 作業記録/備忘録(仮)
概要 redisで遊んでた(?)先輩がいたので、自分はmemcachedしか使ったこと無かったこともあり、とりあえず触ってみようと思い遊んでみることにした。 ひとまずは、redisの特徴、インストール手順、コンソールからのset/get、pythonからのset/getの手順について以下に記載する。 redisとは redisとはopensourceなkey-value store(kvs)/インメモリDBである。 基本的にはmemcachedなども同じようなkvsであるが、以下の点で"advanced"である。 ハッシュ以外のデータ構造もサポートしている。リスト型、集合型、順序付き集合型などのデータ構造が扱え、サーバ側でコレクションに対するpush/pop、コレクション同士のunion/intersection、数値のincr、decrなどの操作がアトミックに行える。 マスター・スレーブ
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