python用Redis与Python实现大数据收集与分析（redis 联合）

Python用Redis与Python实现大数据收集与分析

随着互联网的飞速发展，数据量呈现爆发式的增长趋势。作为数据的管理和运用工具，Redis以其高效性、可靠性、可扩展性等特点备受业界青睐。Python作为一种高效的编程语言，同时也拥有强大的数据收集与分析能力。因此，本文将介绍如何使用Redis与Python实现大数据的收集与分析。

Redis的基本介绍

Redis是一个开源的内存数据结构存储系统，其主要特点包括：

1. 高速度

2. 可扩展性

3. 高可靠性

4. 支持多种数据类型

5. 支持数据持久化

6. 支持多种语言

Redis的基本安装方式

1. 安装依赖项

sudo apt-get install build-essential

sudo apt-get install tcl8.5

2. 下载Redis

wget http://download.redis.io/releases/redis-3.0.0.tar.gz

3. 编译Redis

tar xvzf redis-3.0.0.tar.gz

cd redis-3.0.0

make

make install

4. 运行Redis

cd src

./redis-server

Python与Redis交互

Python的redis模块提供了Python与Redis交互的能力，该模块的基本用法如下所示：

1. 安装redis模块

pip install redis

2. 引入redis模块

import redis

3. 建立连接

r = redis.Redis(host= 127.0.0.1 , port=6379, db=0)

4. 存储数据

r.set( name , Tom )

5. 获取数据

print r.get( name )

实现数据的采集

采集数据是数据分析的第一步，通常需要将数据从各种数据源中进行采集，并存储到一个可查询的地方。Redis正是基于这种需求开发的内存数据库，可以快速高效地存储与读取数据。下面，我们将介绍如何使用Python和Redis实现数据的采集。

1. 安装依赖项

pip install requests

2. 引入requests、redis模块

import requests

import redis

3. 建立Redis连接

r = redis.Redis(host= localhost , port=6379, db=0)

4. 抓取数据

url = http://www.example.com

response = requests.get(url)

data = response.content

5. 存储数据到Redis

r.lpush( data_list , data)

实现数据的分析

Redis可以作为Python数据分析中的一个支持工具。Python提供了诸多的数据分析库，如numpy、pandas等。下面我们将结合numpy实现简单的数据分析。

1. 安装numpy、redis模块

pip install numpy

import redis

import numpy as np

2. 建立Redis连接

r = redis.Redis(host= localhost , port=6379, db=0)

3. 获取Redis数据

data_list = r.lrange( data_list , 0, -1)

4. 预处理

data = [np.array(json.loads(d)) for d in data_list]

5. 分析

result = np.mean(data)

6. 输出结果

print(result)

本文介绍了如何使用Python与Redis实现数据的采集与分析。作为一种高效的数据管理和分析工具，Redis可以使数据的处理和分析更加高效，并减少因为数据量过大导致的分析问题。Python提供了多种数据分析库，使分析过程更加简单高效。再结合Redis的高效性，将能得到更快更稳定的分析结果。

我想要获取技术服务或软件
服务范围：MySQL、ORACLE、SQLSERVER、MongoDB、PostgreSQL 、程序问题
服务方式：远程服务、电话支持、现场服务，沟通指定方式服务
技术标签：数据恢复、安装配置、数据迁移、集群容灾、异常处理、其它问题

本站部分文章参考或来源于网络，如有侵权请联系站长。
数据库远程运维 python用Redis与Python实现大数据收集与分析（redis 联合）