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。
