在redis中存储ndarray的示例代码

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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