Redis是一种开源的高性能键值存储系统，它被广泛应用于Web应用程序中的缓存、消息队列等场景。然而，有时候我们在读取Redis中的数据时会发现这些数据毫无意义，这是为什么呢？
1. 未序列化数据
在Redis中，所有数据都是以字符串的形式存储的，而很多时候我们在写入数据时并没有进行序列化操作。当我们从Redis中读取这些数据时，就会获得一些混乱的字符串，这些数据毫无意义。解决这个问题的方法是，在写入数据之前进行序列化操作，例如将数据转化为JSON或其他格式。
示例代码：
#写入数据
import json
data = {‘name’:’Tom’,’age’:18}
r.set(‘user_info’,json.dumps(data))
#读取数据
user_info_json = r.get(‘user_info’)
user_info = json.loads(user_info_json)
print(user_info)
2. 数据类型转换错误
另外一个常见的问题是Redis中存储的数据类型和我们在读取数据时期望的类型不匹配。例如，我们期望从Redis中读取一个整数类型的值，但是实际上读取到的是一个字符串类型的值。解决这个问题的方法是，根据实际情况进行数据类型转换。
示例代码：
#写入数据
r.set(‘count’,10)
#读取数据
count_str = r.get(‘count’)
count = int(count_str)
print(count)
3. Redis连接异常
最后一个可能的原因是Redis连接异常，例如连接超时、连接被断开等。我们应该捕获这些异常并及时处理，避免影响程序的正常运行。同时，建议使用连接池来管理Redis连接，以提高效率和可靠性。
示例代码：
#连接池配置
from redis import ConnectionPool
pool = ConnectionPool(host=’localhost’,port=6379,db=0)
#获取连接对象
import redis
r = redis.Redis(connection_pool=pool)
#读取数据
data = r.get(‘Key’)
except redis.exceptions.ConnectionError as e:
print(‘Redis connection error:’,e)
解决Redis读取数据毫无意义的问题，首先要确定数据类型是否正确，其次要完成序列化操作，保证数据的可读性。在Redis连接异常的情况下，应该及时处理异常，避免程序异常退出。同时，建议使用连接池来管理Redis连接，提高连接的效率和可靠性。
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我有个朋友过世了。是不是要把他永远的记得？
如果她是你真心的朋友。 要，当然要啦，就像亲人一样，把她放在心灵最深处，不要忘记她，我想她在天堂也会为认识你这一个好朋友而开心的。
悉尼大学和澳国立，哪个商科好？
肯定是国立好。 悉大中国人太多，悉尼生活费超高，房租起码200一周，悉尼环境乱。 国立排名前很多，公认澳洲第一的大学 问题补充：原本看分数少得可怜，想回答得简单点，可是看到楼上的答案有点误导，只好补充几句。 首先回答你最关心的问题，就业率，每间学校就业率数据主要来自本科生，硕士生对这个数据的影响小之又小，因为硕士人数占全校比例本来就小。 而且本科生很大部分是本地人，对国际学生来说参考价值不大，因为就英语而言比不上本地人，就算告诉你该校的就业率百分之99，你的英语不够好，你是铁定那百分之一找不到工作的人。 事实上，留学生能否在澳洲找到工作根本不是文凭问题，而是英语水平的问题（能负责任的告诉你，雅思考4个7就勉强过关）。 关于争论哪间学校好哪间臭根本是毫无意义，除非在该学校读过，能拿出客观事实证据证明悉大差的话才能信服。 事实上，悉大的商学院是澳洲唯一一个得到3个全球商科学术机构认证的学校，只要登陆悉大商学院就能看到哪三个。 一个学校教育质量的好坏可以从作业和考试难度看得出而不是从老师，一个星期上10小时课，老师教的东西很少，其余时间靠自学，作业考试越难，自己花的时间，翻阅的材料就越多，学出来的效果就越好。 根据其他朋友的反映，八间学校的作业都挺重，可以推断8大之间的毕业生质量相差无几。 其中，麦考瑞的考试最难，例如他们考law是3小时案例分析还要是闭卷，其他学校都是开卷，可以想象麦考瑞出来的会比八大的还要强一些。 所以，看自己的喜好，挑适合自己的城市，在研究八大哪一间好根本毫无意义。 自己有能力的话，随便一间都会成功，澳洲的高等教育绝对不会把你埋没的，放心。 看牌子只是中国人一厢情愿的想法。
网球比赛中的ACE球 穿越球 非受迫性失误是什么意思 还有鹰眼系统是什么？？
鹰眼系统是在板球，网球和其他运动中使用的一套电脑系统，以追踪记录球的路径并显示记录的实际路径的图形图像，也可以预测球未来的路径。 在一些运动中，如网球，鹰眼系统已成为裁判过程的一部分。 鹰眼系统由英国汉普郡拉姆西的Roke Manor研究有限公司的工程师在2001年开发。 这项专利由医生保罗霍金斯和大卫雪利持有。 后来，该技术脱离原公司，成立了一个独立的公司：鹰眼系统创新有限公司，一个与电视制作公司Sunset + Vine联合的合资企业。 “鹰眼”的正式名称是“即时回放系统”，它的技术原理并不复杂，只是十分精密。 这个系统由8个或者10个高速摄像头、四台电脑和大屏幕组成。 首先，借助电脑的计算把比赛场地内的立体空间分隔成以毫米计算的测量单位；然后，利用高速摄像头从不同角度同时捕捉网球飞行轨迹的基本数据；再通过电脑计算，将这些数据生成三维图像；最后利用即时成像技术，由大屏幕清晰地呈现出网球的运动路线及落点。 从数据采集到结果演示，这个过程所耗用的时间，不超过 10秒钟。 通常用于电视转播。 这项技术早在2001年初问世时便获得了英国皇家电视协会颁发的科技革新奖，2003年又因广泛使用于网球转播而获全美电视最高奖艾美奖的“杰出科技贡献奖”。 对网球界人士来说，将鹰眼技术引入网球现场判罚是一项具有重大意义的革新，足以与36年前引入抢七制相提并论。 专门负责审核这项技术使用情况的四届大满贯得主、美国名将考瑞尔表示：“对一项很少改变传统的运动来说，这是非常大的一个进步。 ”每场比赛每位选手可以提出两次要求不管“鹰眼”是否一定正确，但是它一定是最终判决的依据！从某个方面来说它一定正确！ 鹰眼技术：八部分辨率极高的快速黑白摄像机被安置在球场周围。 球的位置：用软件对球场的各条边线进行校准，使得网球运行的轨迹被各部摄像机捕捉到后，能够通过画面呈现。 采用3D技术来模拟网球，成像的依据是三部被架设计在“边角位置”上的摄像机捕捉到的素材。 影响生成过程：以2000桢/秒的速度从每部摄像机中索取影像，并传输给主控电脑。 每桢画面经校准后，确定网球的运行路线，并且计算出球沿此轨迹运行的落地弹跳点，保证误差控制在3毫米以内。 其实鹰眼技术平时在电视转播工作中易已被频繁应用。 但因为鹰眼技术使用花费的价格昂贵，所以现在的比赛还是以线裁裁决为主，鹰眼技术只是在关键分上才会应用。 正因为此，选手们在每一盘皆有两次申请使用鹰眼的权利。 （如遇到抢七，还可以追加一次）主裁在接受申请之后，会通过大屏幕播出“即时回放”来呈现鹰眼计算的结果。 非受迫性失误 : 非受迫性失误,（英文为Unforced Error）,也可以叫主动失误，指在网球比赛中，选手自身主动失误造成回球下网或出界，而与对手无关。 网球比赛中的非受迫性失误直接关系到比赛的比分趋向，所以，越少的非受迫性失误代表越好的竞技状态。 在网球之外，我们把这个词形容自己不该犯却犯了的错误。 网球比赛中运用的鹰眼 存在的意义在于: 克服人类观察能力上存在的极限和盲区，帮助裁判做出精确公允的判断穿越球 : 指一方上网截击，当对方打出一个速度很快的回球并落在界内得分，而上网的一方没能触到球。
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