python连接redis

⑴ 如何在后台部署深度学习模型

搭建深度学习后台服务器

我们的Keras深度学习REST API将能够批量处理图像，扩展到多台机器(包括多台web服务器和Redis实例)，并在负载均衡器之后进行循环调度。

为此，我们将使用:

• KerasRedis(内存数据结构存储)

• Flask (python的微web框架)

• 消息队列和消息代理编程范例

本篇文章的整体思路如下：

我们将首先简要讨论Redis数据存储，以及如何使用它促进消息队列和消息代理。然后，我们将通过安装所需的Python包来配置Python开发环境，以构建我们的Keras深度学习REST API。一旦配置了开发环境，就可以使用Flask web框架实现实际的Keras深度学习REST API。在实现之后，我们将启动Redis和Flask服务器，然后使用cURL和Python向我们的深度学习API端点提交推理请求。最后，我们将以对构建自己的深度学习REST API时应该牢记的注意事项的简短讨论结束。

第一部分：简要介绍Redis如何作为REST API消息代理/消息队列



测试和原文的命令一致。




第三部分：配置Python开发环境以构建Keras REST API

文章中说需要创建新的虚拟环境来防止影响系统级别的python项目（但是我没有创建），但是还是需要安装rest api所需要依赖的包。以下为所需要的包。





第四部分：实现可扩展的Keras REST API

首先是Keras Redis Flask REST API数据流程图

让我们开始构建我们的服务器脚本。为了方便起见，我在一个文件中实现了服务器，但是它可以按照您认为合适的方式模块化。为了获得最好的结果和避免复制/粘贴错误，我建议您使用本文的“下载”部分来获取相关的脚本和图像。

为了简单起见，我们将在ImageNet数据集上使用ResNet预训练。我将指出在哪里可以用你自己的模型交换ResNet。flask模块包含flask库(用于构建web API)。redis模块将使我们能够与redis数据存储接口。从这里开始，让我们初始化将在run_keras_server.py中使用的常量.




我们将向服务器传递float32图像，尺寸为224 x 224，包含3个通道。我们的服务器可以处理一个BATCH_SIZE = 32。如果您的生产系统上有GPU(s)，那么您需要调优BATCH_SIZE以获得最佳性能。我发现将SERVER_SLEEP和CLIENT_SLEEP设置为0.25秒(服务器和客户端在再次轮询Redis之前分别暂停的时间)在大多数系统上都可以很好地工作。如果您正在构建一个生产系统，那么一定要调整这些常量。

让我们启动我们的Flask app和Redis服务器:





在这里你可以看到启动Flask是多么容易。在运行这个服务器脚本之前，我假设Redis服务器正在运行(之前的redis-server)。我们的Python脚本连接到本地主机6379端口(Redis的默认主机和端口值)上的Redis存储。不要忘记将全局Keras模型初始化为None。接下来我们来处理图像的序列化:





Redis将充当服务器上的临时数据存储。图像将通过诸如cURL、Python脚本甚至是移动应用程序等各种方法进入服务器，而且，图像只能每隔一段时间(几个小时或几天)或者以很高的速率(每秒几次)进入服务器。我们需要把图像放在某个地方，因为它们在被处理前排队。我们的Redis存储将作为临时存储。

为了将图像存储在Redis中，需要对它们进行序列化。由于图像只是数字数组，我们可以使用base64编码来序列化图像。使用base64编码还有一个额外的好处，即允许我们使用JSON存储图像的附加属性。

base64_encode_image函数处理序列化。类似地，在通过模型传递图像之前，我们需要反序列化图像。这由base64_decode_image函数处理。

预处理图片





我已经定义了一个prepare_image函数，它使用Keras中的ResNet50实现对输入图像进行预处理，以便进行分类。在使用您自己的模型时，我建议修改此函数，以执行所需的预处理、缩放或规范化。

从那里我们将定义我们的分类方法





classify_process函数将在它自己的线程中启动，我们将在下面的__main__中看到这一点。该函数将从Redis服务器轮询图像批次，对图像进行分类，并将结果返回给客户端。

在model = ResNet50(weights="imagenet")这一行中，我将这个操作与终端打印消息连接起来——根据Keras模型的大小，加载是即时的，或者需要几秒钟。

加载模型只在启动这个线程时发生一次——如果每次我们想要处理一个映像时都必须加载模型，那么速度会非常慢，而且由于内存耗尽可能导致服务器崩溃。

加载模型后，这个线程将不断轮询新的图像，然后将它们分类（注意这部分代码应该时尚一部分的继续）





在这里，我们首先使用Redis数据库的lrange函数从队列(第79行)中获取最多的BATCH_SIZE图像。

从那里我们初始化imageIDs和批处理(第80和81行)，并开始在第84行开始循环队列。

在循环中，我们首先解码对象并将其反序列化为一个NumPy数组image(第86-88行)。

接下来，在第90-96行中，我们将向批处理添加图像(或者如果批处理当前为None，我们将该批处理设置为当前图像)。

我们还将图像的id附加到imageIDs(第99行)。

让我们完成循环和函数

在这个代码块中，我们检查批处理中是否有图像(第102行)。如果我们有一批图像，我们通过模型(第105行)对整个批进行预测。从那里，我们循环一个图像和相应的预测结果(110-122行)。这些行向输出列表追加标签和概率，然后使用imageID将输出存储在Redis数据库中(第116-122行)。

我们使用第125行上的ltrim从队列中删除了刚刚分类的图像集。最后，我们将睡眠设置为SERVER_SLEEP时间并等待下一批图像进行分类。下面我们来处理/predict我们的REST API端点





稍后您将看到，当我们发布到REST API时，我们将使用/predict端点。当然，我们的服务器可能有多个端点。我们使用@app。路由修饰符以第130行所示的格式在函数上方定义端点，以便Flask知道调用什么函数。我们可以很容易地得到另一个使用AlexNet而不是ResNet的端点，我们可以用类似的方式定义具有关联函数的端点。你懂的，但就我们今天的目的而言，我们只有一个端点叫做/predict。

我们在第131行定义的predict方法将处理对服务器的POST请求。这个函数的目标是构建JSON数据，并将其发送回客户机。如果POST数据包含图像(第137和138行)，我们将图像转换为PIL/Pillow格式，并对其进行预处理(第141-143行)。

在开发这个脚本时，我花了大量时间调试我的序列化和反序列化函数，结果发现我需要第147行将数组转换为C-contiguous排序(您可以在这里了解更多)。老实说，这是一个相当大的麻烦事，但我希望它能帮助你站起来，快速跑。

如果您想知道在第99行中提到的id，那么实际上是使用uuid(通用唯一标识符)在第151行生成的。我们使用UUID来防止hash/key冲突。

接下来，我们将图像的id和base64编码附加到d字典中。使用rpush(第153行)将这个JSON数据推送到Redis db非常简单。

让我们轮询服务器以返回预测

我们将持续循环，直到模型服务器返回输出预测。我们开始一个无限循环，试图得到157-159条预测线。从这里，如果输出包含预测，我们将对结果进行反序列化，并将结果添加到将返回给客户机的数据中。我们还从db中删除了结果(因为我们已经从数据库中提取了结果，不再需要将它们存储在数据库中)，并跳出了循环(第163-172行)。

否则，我们没有任何预测，我们需要睡觉，继续投票(第176行)。如果我们到达第179行，我们已经成功地得到了我们的预测。在本例中，我们向客户机数据添加True的成功值(第179行)。注意:对于这个示例脚本，我没有在上面的循环中添加超时逻辑，这在理想情况下会为数据添加一个False的成功值。我将由您来处理和实现。最后我们称烧瓶。jsonify对数据，并将其返回给客户端(第182行)。这就完成了我们的预测函数。

为了演示我们的Keras REST API，我们需要一个__main__函数来实际启动服务器

第186-196行定义了__main__函数，它将启动classify_process线程(第190-192行)并运行Flask应用程序(第196行)。

第五部分：启动可伸缩的Keras REST API

要测试我们的Keras深度学习REST API，请确保使用本文的“下载”部分下载源代码示例图像。从这里，让我们启动Redis服务器，如果它还没有运行:

• redis-server



然后，在另一个终端中，让我们启动REST API Flask服务器:

• python run_keras_server.py



另外，我建议在向服务器提交请求之前，等待您的模型完全加载到内存中。现在我们可以继续使用cURL和Python测试服务器。

第七部分：使用cURL访问Keras REST API

使用cURL来测试我们的Keras REST API服务器。这是我的家庭小猎犬Jemma。根据我们的ResNet模型，她被归类为一只拥有94.6%自信的小猎犬。

• curl -X POST -F [email protected] 'http://localhost:5000/predict'



你会在你的终端收到JSON格式的预测:

• {"predictions": [{"label": "beagle","probability": 0.9461546540260315},{"label": "bluetick","probability": 0.031958919018507004},{"label": "redbone","probability": 0.006617196369916201},{"label": "Walker_hound","probability": 0.0033879687543958426},{"label": "Greater_Swiss_Mountain_dog","probability": 0.0025766862090677023}],"success": true}



第六部分：使用Python向Keras REST API提交请求

如您所见，使用cURL验证非常简单。现在，让我们构建一个Python脚本，该脚本将发布图像并以编程方式解析返回的JSON。

让我们回顾一下simple_request.py

• # import the necessary packagesimport requests# initialize the Keras REST API endpoint URL along with the input# image pathKERAS_REST_API_URL = "http://localhost:5000/predict"IMAGE_PATH = "jemma.png"



我们在这个脚本中使用Python请求来处理向服务器提交数据。我们的服务器运行在本地主机上，可以通过端口5000访问端点/predict，这是KERAS_REST_API_URL变量(第6行)指定的。

我们还定义了IMAGE_PATH(第7行)。png与我们的脚本在同一个目录中。如果您想测试其他图像，请确保指定到您的输入图像的完整路径。

让我们加载图像并发送到服务器:

• # load the input image and construct the payload for the requestimage = open(IMAGE_PATH, "rb").read()payload = {"image": image}# submit the requestr = requests.post(KERAS_REST_API_URL, files=payload).json()# ensure the request was sucessfulif r["success"]: # loop over the predictions and display them for (i, result) in enumerate(r["predictions"]): print("{}. {}: {:.4f}".format(i + 1, result["label"], result["probability"]))# otherwise, the request failedelse: print("Request failed")



我们在第10行以二进制模式读取图像并将其放入有效负载字典。负载通过请求发送到服务器。在第14行发布。如果我们得到一个成功消息，我们可以循环预测并将它们打印到终端。我使这个脚本很简单，但是如果你想变得更有趣，你也可以使用OpenCV在图像上绘制最高的预测文本。

第七部分：运行简单的请求脚本

编写脚本很容易。打开终端并执行以下命令(当然，前提是我们的Flask服务器和Redis服务器都在运行)。

• python simple_request.py



使用Python以编程方式使用我们的Keras深度学习REST API的结果

第八部分：扩展深度学习REST API时的注意事项

如果您预期在深度学习REST API上有较长一段时间的高负载，那么您可能需要考虑一种负载平衡算法，例如循环调度，以帮助在多个GPU机器和Redis服务器之间平均分配请求。

记住，Redis是内存中的数据存储，所以我们只能在队列中存储可用内存中的尽可能多的图像。

使用float32数据类型的单个224 x 224 x 3图像将消耗602112字节的内存。

⑵ python安装hiredis一直报错什么。。求解。环境是win64下

很稿薯明显你的环颤粗境里没有sys/socket.h这茄敬镇个头文件。hiredis是依赖c库hiredis的python扩展，要编译的。
fatal error: sys/socket.h: No such file or directory
#include <sys/socket.h>

⑶ python怎么测试与redis的连接

Redis服务端：192.168.100.132；port=6379
Redis客户端：192.168.100.132
客户端操作：
安装python支持redis;
tar zxvf redis-2.9.1.tar.gz
cd redis-2.9.1
python setup.py install
服务端启动redis
/root/redis-2.2.12/src/redis-server
客户端测试：
[root@master ~]# python
>>> import redis
>>> r = redis.Redis(host='192.168.100.132',port=6379,db=0) //#如果设置了密码，就加上password=密码
>>> r.set('name','lansgg')
True
>>> r.get('name')
'lansgg'
>>> r.exists('name') //#看是否存在这个键值
True
>>> r.delete('name')
1
>>> r.dbsize() //#库里有多少key，多少条数据
0L
>>> r.set('name','lansgg')
True
>>> r.flushdb() // #删除当前数据库的所有数据
True
>>> r.get('name')
>>> r.set('name','lansgg')
True
>>> r.set('wm','leo')
True
>>> r.set('tt','coffee')
True
>>> r.keys() // # 列出所有键值。
['tt', 'wm', 'name']
>>> r.save() // #强行把数据库保存到硬盘。保存时阻塞
True
>>> r.dbsize()
3L
>>> dir(r)
['RESPONSE_CALLBACKS', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__dict__', '__doc__', '__format__', '__getattribute__', '__getitem__', '__hash__', '__init__', '__mole__', '__new__', '__rece__', '__rece_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__setitem__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__', '_zaggregate', 'append', 'bgrewriteaof', 'bgsave', 'bitcount', 'bitop', 'blpop', 'brpop', 'brpoplpush', 'client_getname', 'client_kill', 'client_list', 'client_setname', 'config_get', 'config_resetstat', 'config_set', 'connection_pool', 'dbsize', 'debug_object', 'decr', 'delete', 'mp', 'echo', 'eval', 'evalsha', 'execute_command', 'exists', 'expire', 'expireat', 'flushall', 'flushdb', 'from_url', 'get', 'getbit', 'getrange', 'getset', 'hdel', 'hexists', 'hget', 'hgetall', 'hincrby', 'hincrbyfloat', 'hkeys', 'hlen', 'hmget', 'hmset', 'hscan', 'hset', 'hsetnx', 'hvals', 'incr', 'incrby', 'incrbyfloat', 'info', 'keys', 'lastsave', 'lindex', 'linsert', 'llen', 'lock', 'lpop', 'lpush', 'lpushx', 'lrange', 'lrem', 'lset', 'ltrim', 'mget', 'move', 'mset', 'msetnx', 'object', 'parse_response', 'persist', 'pexpire', 'pexpireat', 'ping', 'pipeline', 'psetex', 'pttl', 'publish', 'pubsub', 'randomkey', 'register_script', 'rename', 'renamenx', 'response_callbacks', 'restore', 'rpop', 'rpoplpush', 'rpush', 'rpushx', 'sadd', 'save', 'scan', 'scard', 'script_exists', 'script_flush', 'script_kill', 'script_load', 'sdiff', 'sdiffstore', 'sentinel', 'sentinel_get_master_addr_by_name', 'sentinel_masters', 'sentinel_sentinels', 'sentinel_slaves', 'set', 'set_response_callback', 'setbit', 'setex', 'setnx', 'setrange', 'shutdown', 'sinter', 'sinterstore', 'sismember', 'slaveof', 'smembers', 'smove', 'sort', 'spop', 'srandmember', 'srem', 'sscan', 'strlen', 'substr', 'sunion', 'sunionstore', 'time', 'transaction', 'ttl', 'type', 'unwatch', 'watch', 'zadd', 'zcard', 'zcount', 'zincrby', 'zinterstore', 'zrange', 'zrangebyscore', 'zrank', 'zrem', 'zremrangebyrank', 'zremrangebyscore', 'zrevrange', 'zrevrangebyscore', 'zrevrank', 'zscan', 'zscore', 'zunionstore']
这只是一个简单的测试，为了测试redis是否正常工作，我们安装是否正确；

⑷ redis 一个数据库能存多少数据

redis一个实例能存一个key或是value大小最大是512M。操作方法如下：

1、首先要安装redis，开启redis的服务。

⑸ 用python查询redis数据，结果中前面为什么总是有字母b

你好，你是用python3吧，在前面有个b’表示是bytes

解决方法：

#网络www.iwithb.com
importredis
importconfig.configasconf
redis=redis.Redis(host=conf.REDIS_HOST,port=conf.REDIS_PORT,password=conf.REDIS_PASSWORD)
redis.sadd('iwithb',"hello")
url=redis.spop("iwithb")
print(str(url,encoding='utf-8'))

#这样就没有b了，注意str(url,encoding='utf-8'）

⑹ python把字典存到redis怎么使用

python把字典存到redis怎么使用
先写个测试redis是否正常连接上
import redis
cache = redis.StrictRedis('172.20.0.227',6379)

存储字符串
key = "javaman_test"
value = "test_string_yy"
cachevalue = cache.get(key)

存储Dict对象，取出来为字符串
value = {"id":1,"name":"sunxy"}
cache.set(key,value,60)
cachevalue = cache.get(key)
print type(value),type(cachevalue)

这时使用eval()对获取的结果转换成dict
cachevalue = cache.get(key)
trans_value = eval(cachevalue)
print type(trans_value),trans_value.get("name")

如果不是一个dict，直接是一个对象呢？
之前用了django中的对象，来看一下
取出来仍然是字符串，如何把对象存进去呢

eval()只是将结果转换成字典，这个肯定不行，我们应该需要将对象存到redis中。

使用pickle模块，在存入到redis中时调用mps函数，获取后调用loads函数
import pickleredis.set(key,pickle.mps(xt_instry),180)
pickle.loads(result)

⑺ python-redis链接redis怎么认证

利用r=reids.Redis(host='localhost', port=6379,db=0)也可以。
区别：Redis是StrictRedis的子类，用于向后兼容旧版本的redis-py。

⑻ redis服务器无法启动或无法连接上

错误信息：Job for redis-server.service failed because the control process exited with error code. See "systemctl status redis-server.service" and "journalctl -xe" for details.

或者客户端去链接时的错误信息：

Could not connect to Redis at 127.0.0.1:6379: Connection refused

Could not connect to Redis at 127.0.0.1:6379: Connection refused

ps -ef|grep redis 查看redis服务器进程

sudo kill -9 pid 杀死redis服务器

sudo redis-server /etc/redis/redis.conf 指定加载的配置文件

把redis的所有显示的都杀掉，包括

python 104924 103363 0 00:08 pts/23 00:00:00 grep --color=auto redis

但是这个是会自动重启的，这就对了。

然后再次 sudo redis-server /etc/redis/redis.conf  启动   

连接redis

redis-cli

就完成了。