Question

我有一个csv文件，其中每行包含一个人的ID＃，然后是一堆属性。我希望能够为每个包含所有属性的人创建一个元组，然后将元组命名为ID＃的一些变体。

然后将所有这些元组添加到redis中的一组用于存储。

我似乎无法弄清楚如何创建以人员ID＃命名的元组。

我知道动态命名变量不是最好的做法，但我宁愿不把所有元组放在列表中或设置为然后放入redis集（这是必须的）;它似乎效率低下且繁琐。

这是我现在的代码：

with open('personlist.csv','rb') as f:
for line in f:
        row = line.split(',')
        personID = row[0]
        attrb1 = row[1]
        attrb2 = row[2]
        attrb3 = row[3]
        # Need to name tuple here and define as (attrb1, attrb2, attrb3)
        r.lpush('allpersonslist',tuple)

Answer 1

此示例需要额外的代码才能运行。我假设您使用的是Redis-py之类的redis API。变量r是与redis的开放连接。

import pickle

with open('personlist.csv', 'rb') as f:
    for line in f:
        row = line.split(',')
        personID = row[0]
        attrb1 = row[1]
        attrb2 = row[2]
        attrb3 = row[3]
        #put the attributes in a tuple
        tuple = (attrb1, attrb2, attrb3)
        #serialize the tuple before adding it to the set
        r.set("person/%d" %personID,pickle.dumps(tuple,-1))

def getPerson(Id):
    return pickle.loads(r.get("person/%d" %Id))

您可以致电getPerson(5)以返回与ID为5的人相关联的元组。

Answer 2

如果每个人都有最大N属性，则基于哈希的语言无关解决方案。这里列出了3个用于保存/读取/删除人员值的命令。

HMSET'allpersonshash'personID：0 personID：1 ......
HMGET'allpersonshash'personID：0 personID：1 personID：2 ... personID：N
HDEL'allpersonshash'personID：0 personID：1 personID：2 ... personID：N

Answer 3

一种相当普遍的方法是使用带有json blob的有序集，例如：

ZADD userid, '{field1:value1,field2:value2}'

动态命名redis的元组

3 个答案: