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在python中通过redis hset存储字典时,必须主动把字典通过json.dumps()序列化为字符串后再存储,
不然hget获取后将无法通过json.loads()反序列化为字典
序列化存储
r = redis_conn() r.hset('wait_task', 'one', json.dumps({'project': 'india', 'total_size': '15.8 MB'})) r.hset('wait_task', 'two', json.dumps({'project': 'india', 'total_size': '15.8 MB'})) r.hset('wait_task', 'three', json.dumps({'project': 'india', 'total_size': '15.8 MB'}))
反序列化读取
for k in r.hkeys('wait_task'): d = r.hget('wait_task', k) print(json.loads(d))
输出
{'project': 'india', 'total_size': '15.8 MB'} {'project': 'india', 'total_size': '15.8 MB'} {'project': 'india', 'total_size': '15.8 MB'}
补充知识:python redis 存string 取 string
看代码吧~
DB_REDIS = { 'host': localhost, 'port': 6379, 'password': 'pwd&&1', 'db': 1, 'decode_responses': True }
python3使用时,给客户端配置'decode_responses': True
就能保证存取的都是string,而不是想存string,结果却是bytes!!!
以上这篇python redis存入字典序列化存储教程就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
2024年11月02日
2024年11月02日
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