php中lpush(),LPUSH命令_视频讲解_用法示例-redis编程词典-php中文网

时间: 2024-03-02 14:49:03 浏览: 15
lpush() 是 Redis 中的一个列表操作命令,用于将一个或多个值插入到列表的左侧。LPUSH 是 lpush() 的别名。 下面是一个 lpush() 的用法示例: ```php // 连接 Redis $redis = new Redis(); $redis->connect('127.0.0.1', 6379); // 将值插入到列表的左侧 $redis->lpush('mylist', 'value1'); $redis->lpush('mylist', 'value2'); $redis->lpush('mylist', 'value3'); // 获取列表中的所有值 $values = $redis->lrange('mylist', 0, -1); // 输出所有值 foreach ($values as $value) { echo $value . "\n"; } // 关闭连接 $redis->close(); ``` 运行上述代码后,将会输出以下内容: ``` value3 value2 value1 ``` 这是因为 lpush() 将值插入到列表的左侧,所以插入的顺序是 value3、value2、value1。而获取列表中的所有值时,使用了 lrange() 命令,该命令用于获取指定范围内的列表元素。这里使用的是 0 和 -1,表示获取列表的全部元素。
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在netty框架中jedis.lpush("access_message", JSON.toJSONString(record));

这段代码的作用是将一个Java对象`record`转换为JSON字符串,然后将其作为一个元素插入到名为`access_message`的Redis列表的左端(即头部)。 具体来说,这段代码使用了Jedis客户端库,其中的`jedis.lpush()`方法表示将一个或多个元素插入到Redis列表的左端。`access_message`是Redis列表的键,`JSON.toJSONString(record)`则是要插入的元素,它是一个将`record`对象转换为JSON字符串的过程。 总之,这段代码的作用是将Java对象转换为JSON字符串并存储到Redis列表中。

python scrapy-redis分布式爬虫

Scrapy-Redis是一个基于Scrapy框架的分布式爬虫解决方案,它使用Redis作为分布式队列和去重集合,实现了多个爬虫节点共享一个Redis队列和去重集合,从而实现了高效的分布式爬取。 使用Scrapy-Redis,你可以很容易地将一个单机版的Scrapy爬虫转换成一个分布式爬虫。下面是简单的步骤: 1. 安装Redis和Scrapy-Redis 首先需要安装Redis,并且确保Redis服务正常运行。另外,需要安装Scrapy-Redis库,可以通过pip命令来进行安装: ``` pip install scrapy-redis ``` 2. 修改爬虫设置 在Scrapy爬虫的settings.py文件中,需要添加如下配置: ``` # 启用Redis调度器 SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler" # 启用Redis去重过滤器 DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter" # 设置Redis为调度器和去重过滤器的数据存储位置 REDIS_URL = 'redis://localhost:6379' ``` 3. 修改爬虫代码 在Scrapy爬虫的代码中,需要将原来的start_urls修改为redis_key,例如: ``` class MySpider(RedisSpider): name = 'myspider' redis_key = 'myspider:start_urls' ``` 另外,需要将原来的parse方法改为如下形式: ``` def parse(self, response): # 爬虫代码 yield scrapy.Request(url, callback=self.parse_item) ``` 4. 运行爬虫 在启动爬虫之前,需要先往Redis队列中添加起始URL,例如: ``` redis-cli lpush myspider:start_urls http://www.example.com ``` 然后在命令行中启动分布式爬虫,例如: ``` scrapy crawl myspider ``` 这样就可以启动一个分布式的Scrapy爬虫了。在多个爬虫节点共享同一个Redis队列和去重集合的情况下,可以大大提高爬取效率和速度。

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