利用redis和fastapi实现本地与平台策略进行交互

redis在pandas一文有详细使用方法(一文教会pandas-CSDN博客),具体可视化软件有redisstudio等。它是一个由 Salvatore Sanfilippo 写的 key-value 存储系统,是跨平台的非关系型数据库。

Redis 是一个开源的使用 ANSI C 语言编写、遵守 BSD 协议、支持网络、可基于内存、分布式、可选持久性的键值对(Key-Value)存储数据库,并提供多种语言的 API。

Redis 通常被称为数据结构服务器,因为值(value)可以是字符串(String)、哈希(Hash)、列表(list)、集合(sets)和有序集合(sorted sets)等类型。

这里主要阐述redis事务:

Redis 事务可以一次执行多个命令, 并且带有以下三个重要的保证:

  • 批量操作在发送 EXEC 命令前被放入队列缓存。

  • 收到 EXEC 命令后进入事务执行,事务中任意命令执行失败,其余的命令依然被执行。

  • 在事务执行过程,其他客户端提交的命令请求不会插入到事务执行命令序列中。

一个事务从开始到执行会经历以下三个阶段:

  • 开始事务。

  • 命令入队。

  • 执行事务。

如果你想在服务器上运行你随时写的代码,可以将代码写入 Redis 数据库,然后在远程服务器上读取并执行这些代码,通常涉及以下步骤:

  1. 序列化代码:将代码转换为一种可以存储在 Redis 中的格式,通常是字符串格式。

  2. 写入 Redis:将序列化后的代码存储在 Redis 数据库中。

  3. 读取代码:从 Redis 数据库中读取存储的代码。

  4. 反序列化代码:将读取到的字符串格式代码转换回可执行的格式。

  5. 执行代码:在安全的环境中执行这些代码。

假设你有一段代码:

# 一段函数
def my_function():print("This is my function running!")# 将其convert为字符串:
code_str = inspect.getsource(my_function)# 一段可执行程序
import inspect
code = '''
a=1
if a>1:print("Hello, World!")
else:print('error')
'''r.set('code_snippet', code)# 一个文件
with open('macd_test.py', 'r') as file:file_content = file.read()r.set('python_file_content', file_content)

然后将这个字符串存储在 Redis 中。

import redis# 连接到 Redis
r = redis.Redis(host='127.0.0.1', port=6379, db=8)# 将代码存储为 Redis 字符串
r.set('my_function_code', code_str)

在远程服务器上,授权 Redis远程连接权限并读取这个字符串。

# 读取代码
code_str = r.get('my_function_code').decode('utf-8')

反序列化代码,用 exec 或 eval 函数来执行字符串形式的代码:

# 反序列化并执行代码
exec(code_str)

得到运行结果:

这种方式是在你完全信任前提下可以这么做:

  • 使用 exec 或 eval 执行从外部源(如 Redis)读取的代码极其危险,因为这可能导致代码注入和安全漏洞。
  • 如果必须执行从外部存储读取的代码,请确保代码来源是可信的,并且执行环境是安全的。
  • 考虑使用其他方法来存储和执行代码,例如将代码存储在文件系统中,并通过安全的 API 调用来触发代码执行。

在大多数情况下是不会将可执行代码存储在 Redis 中。如果确实需要远程执行代码,通常会有一个专门的服务或 API 来处理代码的执行。

下表列出了 redis 事务的相关命令:

序号命令及描述
1DISCARD
取消事务,放弃执行事务块内的所有命令。
2EXEC
执行所有事务块内的命令。
3MULTI
标记一个事务块的开始。
4UNWATCH
取消 WATCH 命令对所有 key 的监视。
5WATCH key [key ...]
监视一个(或多个) key ,如果在事务执行之前这个(或这些) key 被其他命令所改动,那么事务将被打断。

 redis还有:

fastapi是一个用于构建 API 的现代、快速(高性能)的 web 框架,专为在 Python 中构建 RESTful API 而设计。

FastAPI 使用 Python 3.8+ 并基于标准的 Python 类型提示。

FastAPI 建立在 Starlette 和 Pydantic 之上,利用类型提示进行数据处理,并自动生成API文档。

FastAPI 于 2018 年 12 月 5 日发布第一版本,以其易用性、速度和稳健性在开发者中间迅速流行起来。FastAPI 支持异步编程,可在生产环境中运行。

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