Redis不删除热数据的惊喜效果
Redis是一款高性能的NoSQL数据库，常用于缓存和高吞吐量、低延迟的应用程序。而Redis的热数据问题一直是开发者们面临的一个难题，因为Redis默认是不删除热数据的，这会导致内存溢出和性能问题。但事实上，不删除热数据反而带来了一些惊喜效果。
不删除热数据可以极大地提升Redis的读取效率，因为Redis是将数据存储在内存中，读取速度非常快。而如果删除了热数据，下一次读取时数据又要重新加载到内存中，这会影响读取速度。因此保留热数据可以保持高效率的读取速度。
不删除热数据可以减少 服务器 的负担。Redis的内存很有限，如果频繁地删除热数据，会导致Redis频繁地把数据从内存中删除，再从硬盘中读取新的数据。而这样的操作会大大增加服务器的负担，降低Redis的性能。因此保留热数据可以减少这样的操作，提高服务器的性能。
不删除热数据可以增加Redis的收益。由于Redis的内存非常昂贵，而不删除热数据可以让Redis的内存中存储更多的热数据，从而提高Redis的利用率。而如果删除热数据，Redis的内存中就会存储更少的热数据，这会降低Redis的利用率，造成资源的浪费。
针对Redis不删除热数据的优势，我们可以通过增加内存来解决Redis能力的问题。这也是Redis的自然扩展方式，Redis默认是不支持分布式的，但支持主从复制，多节点可以共享同一份数据，提高了容错性和可用性，而主节点的性能要好于从节点。除此之外，还可以使用Redis Cluster进行自然扩容和横向扩展等。
除了以上提到的因素，还可以适当地设置过期时间，这样既可以保证Redis的性能，也可以避免内存溢出的问题。另外，优秀的代码实现也是关键，通常可以通过pipelining、批量操作、使用事务等技术来提高Redis的性能。
下面是一个使用Python来对Redis进行操作的示例代码：
import redis
pool = redis.ConnectionPool(host=’localhost’, port=6379, db=0)
r = redis.Redis(connection_pool=pool)
# 设置键值对
r.set(‘foo’, ‘bar’)
# 获取键值对
r.get(‘foo’)
# 设置过期时间
r.expire(‘foo’, 60)
# 批量操作
pipe = r.pipeLine()
pipe.set(‘foo’, ‘bar’)
pipe.incr(‘num’)
pipe.execute()
# 使用事务
with r.pipeline(transaction=True) as pipe:
while True:
pipe.watch(‘foo’)
new_value = r.get(‘foo’) + 1
pipe.multi()
pipe.set(‘foo’, new_value)
pipe.execute()
except redis.WatchError:
综上所述，Redis不删除热数据确实带来了许多意想不到的好处，但需要我们注意内存溢出和性能问题。正确地设置过期时间、使用优秀的代码实现以及合理地增加内存，可以最大程度地发挥Redis的性能优势，让我们的应用程序获得更快的速度和更高的利润。
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为什么商业动画和艺术动画有分类
商业动画也算商业片 商业片是相对艺术片和纪实片而言的。 指的是以票房收益为最高目的、迎合大众口味和欣赏水准的影片。 商业片集合了多种商业元素，比如说当红明星、知名度高的导演、复杂的特效、大的投资、大规模的宣传、什么全国甚至全球同步上映等等个人认为,如今商业动画就是完全以本地收视率为最终与根本利益目标而创作动画要素的动画~所谓此类动画要素就如现今人们敏感的话题(XX,战争,成就等等),人们热忠的社会事物(美女,夸张的打斗等等),特殊社会现象(如BL,百合,伪娘等等),还有无厘头的EG要素~这些都是可以在短时间就会被人所接受或者能让人不用过于思索就能欣赏完作品的要素~这样就是把动画定义在一种可见的元素上,而不是整篇故事~ 所谓艺术动画,只利用或借助一些单纯的动画元素,或者幻想类科幻类所能放开的思维,来完整的叙述一部故事,揭示社会的基本现象,或者表达人与人之间的各种感情~说个最简单的例子就如宫崎骏先生的动画~这类动画的剧场价值和DVD化价值远比前者高的多~只是由于其中要表达的意义,需要观众去理解去领会~而现在能静下心来慢慢欣赏的人越来越少了~ 所以商业动画才慢慢变成了TV动画的主导,非商业动画只有向剧场动画发展~
如何学习Python爬虫
其实网络爬虫就是模拟浏览器获取web页面的内容的过程，然后解析页面获取内容的过程。 首先要熟悉web页面的结构，就是要有前端的基础，不一定要精通，但是一定要了解。 然后熟悉python基础语法，相关库函数（比如beautifulSoup），以及相关框架比如pyspider等。 建议刚开始不要使用框架，自己从零开始写，这样你能理解爬虫整个过程。 推荐书籍：python网络数据采集 这本书，比较基础。
如何入门 Python 爬虫
“入门”是良好的动机，但是可能作用缓慢。 如果你手里或者脑子里有一个项目，那么实践起来你会被目标驱动，而不会像学习模块一样慢慢学习。 另外如果说知识体系里的每一个知识点是图里的点，依赖关系是边的话，那么这个图一定不是一个有向无环图。 因为学习A的经验可以帮助你学习B。 因此，你不需要学习怎么样“入门”，因为这样的“入门”点根本不存在！你需要学习的是怎么样做一个比较大的东西，在这个过程中，你会很快地学会需要学会的东西的。 当然，你可以争论说需要先懂python，不然怎么学会python做爬虫呢？但是事实上，你完全可以在做这个爬虫的过程中学习python :D看到前面很多答案都讲的“术”——用什么软件怎么爬，那我就讲讲“道”和“术”吧——爬虫怎么工作以及怎么在python实现。 先长话短说summarize一下：你需要学习基本的爬虫工作原理基本的http抓取工具，scrapyBloom Filter: Bloom Filters by Example如果需要大规模网页抓取，你需要学习分布式爬虫的概念。 其实没那么玄乎，你只要学会怎样维护一个所有集群机器能够有效分享的分布式队列就好。 最简单的实现是python-rq:和Scrapy的结合：darkrho/scrapy-redis · GitHub后续处理，网页析取(grangier/python-goose · GitHub)，存储(Mongodb)
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