重庆分公司,新征程启航
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小编给大家分享一下python中redis连接如何实现有序集合去重,相信大部分人都还不怎么了解,因此分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后大有收获,下面让我们一起去了解一下吧!
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# -*- coding: utf-8 -*- import redis from constant import redis_ip, redis_db, redis_pw, redis_zset_name pool = redis.ConnectionPool(host=redis_ip, db=redis_db, password=redis_pw) # pool = redis.ConnectionPool(db=6, password=redis_pw) rr = redis.Redis(connection_pool=pool) # # 客户端StrictRedis=Redis 合并了 pipe = rr.pipeline(transaction=True) # 批量操作, 遇到异步容易出错, 可以不使用, 直接用 rr 连接对象,一次一个添加 def distinct_md5(date, eml_md5, eml_path, redis_fail_path): """ 用md5标记去重, Redis有序集合去重, Redis版本不一样, 用法有区别 :param date: 排序分数: int :param eml_md5: 文件或者其他md5 :return: 1 添加成功, 没有去重 0 失败, 去重 """ # pipe.zadd(redis_zset_name, eml_md5, date) # pipe.zadd(redis_zset_name, {date: eml_md5}, nx=True) # nx 只插入,存在的值不会修改其分数 # pipe.zadd(redis_zset_name, {date: eml_md5}) pipe.zadd(redis_zset_name, {eml_md5: date}) return pipe.execute()[0] # 1 添加, 0 没添加 # pipe.zcard('eml_md5_zset') # 查看总个数 def del_redis_md5(n, m): # 按照分数值进行删除, n, m 为分数, 前后闭区间 pipe.zremrangebyscore(redis_zset_name, n, m) pipe.execute()
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