Redis是开源的，c编写的，基于内存（快）且支持持久化（数据备份保存到硬盘），高性能的key-value的NoSQL数据库 目录1、字符串String 2、列表List（有索引）3、散列 Hash （实际上是map）4、集合 Set（去重，无序）5、有序集合 sortedSet （去重，有序）Linux连接Redis cd /usr/local/soft/
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2024-02-22 14:13:33
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## Python存入CSV去重
在实际的数据处理中，我们经常会遇到需要将数据存入CSV文件的情况。然而，有时候我们的数据中可能存在重复的记录，这就需要我们进行去重操作。本文将介绍如何使用Python对数据进行去重，并将结果存入CSV文件。
### 什么是CSV？
CSV全称为Comma-Separated Values，即逗号分隔值。它是一种常用的电子表格和数据库中存储数据的文件格式，通过
原创
2023-11-30 05:23:01
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# Redis实现去重方案
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何使用Redis实现去重方案。在本文中，我将介绍整个流程，并提供每个步骤所需的代码和注释。
## 整体流程
下面是实现Redis去重方案的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 连接Redis数据库 |
| 步骤2 | 将数据存储到Redis的set数据结构中 |
| 步骤3 |
原创
2023-09-29 18:25:09
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前言之前有篇文章提到了实现增量爬虫可以利用redis数据库进行url去重，今天博主就给大家分享一下python如何利用redis进行去重吧。在试验中，我们用到Redis数据库和hash算法，我们先了解一下Redis和hashlib。Redis简介Redis 是完全开源免费的，遵守BSD协议，是一个高性能的key-value数据库。Redis 优势读写速度极快，Redis能读的速度是110000次/
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2023-08-15 16:46:52
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一：业务需求 用户名存储之前进行去重判断方法一：使用redis的set集合进行去重判断keys * 查看所有的键type 键名 查看对应的数据类型sadd set a b c 往set集合里面插入 三个元素smember set 查看键名为set的集合所有的成员sadd set a 返回一个值 插入存在的数据sadd set d &nb
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2023-06-29 11:00:03
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前言博客还是要写的, 知识还是要整理的. 不常用的东西不整理, 到最后就只剩下一个名词.正文日常开发经常是有计数功能, 譬如统计一个商品的访问次数 访问人数等, 那就来聊聊实现计数的 Redis 的实现方法. 计数分为去重以及非去重两种, 非去重计数没有太多可谈的, 直接使用 incr 指令, 简单高效. 这里用商品访问人数的列子详细说下去重计数.Set集合 利用集合的去重功能,存入用户 ID,
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2023-07-09 17:55:03
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业务场景问题：假设我们现在有一个网站，需要记录每天的 UV 数据，那应该采取什么方案来实现呢？如果只是统计网站的 PV，那么给每个网页配置一个独立的 Redis Key 即可，key 中可以加上日期信息实现历史数据的记录。这样每当有一个用户访问当前网站，就对应执行一次 incrby。但是 UV 不同，它需要实现去重的操作，说到去重，大家第一时间想起的可能就是 set 或者 hashmap 这样的数
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2023-08-07 23:29:49
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三种去重方式去重就有三种实现方式，那有什么不同呢？HashSet使用java中的HashSet不能重复的特点去重。优点是容易理解。使用方便。缺点：占用内存大，性能较低。Redis去重使用Redis的set进行去重。优点是速度快（Redis本身速度就很快），而且去重不会占用爬虫服务器的资源，可以处理更大数据量的数据爬取。缺点：需要准备Redis服务器，增加开发和使用成本。布隆过滤器（BloomFil
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2023-08-18 14:13:30
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使用场景Redis 的 Set 数据结构适用于以下场景：去重：可以将具有重复元素的数据存储在 Set 中，利用 Set 自动去重的特性，去除重复元素。 判重：可以使用 sadd 命令将元素添加到 Set 中，并使用 sismember 命令查询某个元素是否存在于 Set 中，以实现判重功能。 关系型数据处理：可以通过 Set 实现关系型数据处理。例如，可以将一个用户的粉丝列表、关注列表存储在两个不
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2023-07-11 14:24:05
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第一种、使用set（）来去重只适合单次爬取# 导入异常处理模块
from scrapy.exceptions import DropItem
class spiderNamePipeline(object):
def __init__(self): #建立构造方法
self.title = set() #定义集合
def pr
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2023-09-19 21:19:23
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# Redis Bitmap 如何实现去重
在大数据和高并发的场景中，去重是一个常见的问题。例如，用户注册、网站访问统计等，都需要确保数据的唯一性。Redis 作为一个高性能的内存数据库，提供了多种数据结构，其中 Bitmap 是一种高效的去重方式。本文将深入探讨如何利用 Redis Bitmap 实现去重，结合代码示例进行详细说明。
## 1. 什么是 Redis Bitmap？
Redi
# 使用 Redis 实现滑动窗口去重
在互联网应用中，去重是一个常见的问题，尤其是在处理大量用户请求时。滑动窗口算法结合 Redis，可以有效地对请求进行去重，防止重复提交。本文将分步骤介绍如何使用 Redis 实现滑动窗口去重，适合刚入行的小白。接下来，我们将介绍整个实现流程以及每一步的具体代码和注释。
## 流程概述
下面是一个总的流程表，帮助你理解实现滑动窗口去重的具体步骤：
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上一篇，我们简单了解过NoSQL数据库下文档型数据库MongoDB，今天我们来介绍下NoSQL数据库下一款缓存数据库Redis。谈到Redis，应该没有一个技术开发者会否认，在当今的技术架构中，Redis已然成为使用最广泛的缓存，它支持复杂的数据结构，支持持久化，支持主从集群，支持高可用......在介绍Redis之前，我们不妨先简要的了解下缓存。随着互联网的普及，信息内容愈加复杂，用户数量和访问
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2024-10-14 12:01:21
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# 如何实现redis队列去重
## 概述
在实际开发中，我们经常会遇到需要对队列进行去重的情况，这时候可以借助redis来实现。redis的set数据结构天然支持去重功能，我们可以将队列中的元素存储在set中，这样就可以确保队列中不会存在重复元素。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
Start --> 判断元素是否存在
判断元素是否存在 --> 存
原创
2024-05-26 06:26:05
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基于传统的Set方法去重，以及弊端去重处理方法：需要一个全局 set集合来维护历史所有数据的主键。当处理新日志时，需要拿到当前日志的主键与历史数据的 set 集合按照规则进行比较，若 set集合中已经包含了当前日志的主键，说明当前日志在之前已经被处理过了，则当前日志应该被过滤掉，否则认为当前日志不应该被过滤应该被处理，而且处理完成后需要将新日志的主键加入到set 集合中，set 集合永远存放着所有
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2023-12-19 17:46:13
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1、问题 最近做一个探针项目，需要判断用户是不是第一次被采集，原来直接使用redis的key-value第一次缓存，过了段时间发现这样key会无穷无尽。。2、解决方案漫画：Bitmap算法 整合版 具体实现，针对具体用户的mac做hash，hash生成的结果作为bitmap的offset，bitmap即位图，每位保存0或1，1标识已经存在4294
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2023-05-25 17:48:37
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BloomFilter算法及其适用场景BloomFilter是利用类似位图或者位集合数据结构来存储数据，利用位数组来简洁的表示一个集合，并且能够快速的判断一个元素是不是已经存在于这个集合。因为基于Hash来计算数据所在位置，所以BloomFilter的添加和查询操作都是O(1)的。因为存储简洁，这种数据结构能够利用较少的内存来存储海量的数据。那么，还有这种时间和空间两全其美的算法？当然不是，Blo
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2023-08-18 22:00:05
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5大应用场景：1.缓存技术; 2.列队; 3. 去重技术; 4. 积分板; 5.订阅与发布Redis应用场景使用Redis做缓存Redis的字符串、哈希表两种结构适合做key与value信息使用Redis做队列使用列表可以实现普通级和优先级队列功能使用有序集合数据结构，可以实现优先级列队使用哈希表可以实现 延时队列使用Redis去重利用集合，实现小批量数据去重利用字符串数据结构的位操作，实现布隆过
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2023-08-15 10:49:40
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# Redis去重
在处理数据时，我们经常需要进行去重操作，以确保数据的唯一性。Redis是一个高性能的键值存储数据库，它提供了多种方式进行数据的去重，包括集合、有序集合和HyperLogLog等。
本文将介绍Redis中的去重方法，并通过代码示例来说明如何使用这些方法进行数据的去重。
## 1. 集合(Set)去重
Redis的集合是一个无序的、不重复的字符串集合。通过集合的特性，我们可
原创
2023-08-25 16:32:49
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1、背景之前在重构一套文章爬虫系统时，其中有块逻辑是根据文章标题去重，原先去重的方式是，插入文章之前检查待插入文章的标题是否在ElasticSearch中存在，这无疑加重了ElasticSearch的负担也势必会影响程序的性能！2、BloomFilter算法简介：布隆过滤器实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间
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2023-07-09 15:50:00
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