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在 Google Colab 上运行 Redis

原文:www.kdnuggets.com/2022/01/running-redis-google-colab.html

Google Colab 是一个流行的基于浏览器的环境,用于在托管的 Jupyter 笔记本上执行 Python 代码和训练机器学习模型,包括免费访问 GPU!这是数据科学家和机器学习(ML)工程师学习和快速开发 Python 中的 ML 模型的绝佳平台。Redis 是一个内存中的开源数据库,越来越多地用于机器学习——从缓存、消息传递和快速数据摄取,到语义搜索和 在线特征存储。实际上,NoSQL 数据库——尤其是 Redis——被 Zynga 应用数据科学总监 Ben Weber 列为 2020 年他作为数据科学家学到的 8 种新工具之一。

在 Colab 上使用 Redis 进行机器学习


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由于 Redis 在数据科学和机器学习中的使用越来越广泛,能够直接从 Google Colab 笔记本中运行 Redis 非常方便!然而,在 Google Colab 上运行 Redis 与在本地机器或使用 Docker 上的设置有所不同。下面我将向你展示如何通过两个简单的步骤,在 Colab 笔记本上直接从浏览器运行 Redis。

在 Google Colab 上运行 Redis

图片由作者使用 Colab 标志创建(图片来源:Medium)和 Redis 标志(合理使用

在 Colab 上安装和运行 Redis

步骤 1:安装

要安装 Redis 和 Redis Python 客户端:

​​%pip install redis-server redis

备注

*虽然 Jupyter Notebooks 支持多种语言,但 Colab 仅支持 Python。要在 Python 中使用 Redis,你需要一个 Redis Python 客户端。在本教程中,我们演示了 redis-py 的使用,这是一个 Redis Python 客户端,我们使用 [%pip install](https://ipython.readthedocs.io/en/7.23.0/interactive/magics.html#magic-pip) redis 命令进行安装。

**你可以在 Jupyter Notebook 或 Google Colab 中运行 shell 命令,通过在命令前加上 ! 字符或 % 来使用魔法命令。有关数据科学家的有用魔法命令列表,请参见文章 - Jupyter Notebook 中的 8 个魔法命令

步骤 2:启动 Redis 服务器

要启动 Redis 服务器,请运行:

import redis_server
!$redis_server.REDIS_SERVER_PATH --daemonize yes

注意

另外,你可以通过 Python 子进程在不使用 shell 命令的情况下启动 Redis 服务器:

import subprocess import redis_server subprocess.Popen([redis_server.REDIS_SERVER_PATH])

就这样!就是这么简单。

连接到 Redis 服务器和 Redis 命令函数

现在让我们来看看我们需要哪些命令来验证 Redis 是否在运行、连接到它并读取和写入数据。

验证 Redis 是否在运行

如果你想验证 Redis 是否启动并运行,你可以连接到服务器并运行 "PING 命令"。我们使用 Python 客户端 redis-py 创建一个连接,然后对服务器进行 'ping':

import redis
client = redis.Redis(host = 'localhost', port=6379)

client.ping()

如果你得到 True,那么你就可以开始了!

Redis 命令的示例代码

一旦连接到 Redis,你可以通过 Redis 命令函数 读取和写入数据。在这个示例中,我们将 Redis 用作 键值数据库(也称为键值存储)。下面的代码片段将值 bar 分配给 Redis 键 foo,读取它并返回:

client.set('foo', 'bar')
client.get('foo')

总结

在这篇博客文章中,我们展示了如何在 Google Colab 上运行 Redis 数据库,全部通过你的浏览器完成!我们首先安装了 Redis 和 Redis Python 客户端,然后启动了 Redis 服务器,并通过创建连接来验证它是否正在运行。最后,我们看到如何使用 Redis 命令函数从 Redis 数据库中读取和写入数据。如果你想自己尝试命令,这里有一个 Redis 与 Colab 笔记本 的链接,其中包含了本教程中的代码。

Nava Levy 是 Redis 的数据科学和 MLOps 开发者倡导者。她在以色列国防军的研发部门开始了她的技术职业生涯,随后很幸运地能够与云计算、大数据以及深度学习/机器学习/人工智能技术一起工作,并成为这些技术浪潮中的一员。Nava 还是 MassChallenge 加速器的导师以及 LerGO——一个基于云的教育科技创业公司的创始人。她在空闲时间喜欢骑自行车、四球杂技,以及阅读奇幻和科幻书籍。

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