delete redis

local/utils.py

@@ -3,7 +3,6 @@ from datetime import datetime
 from datetime import timedelta
 import pymysql
 import numpy as np
-import redis
 import pandas as pd
 from sklearn import metrics
 from sklearn.metrics import auc
@@ -46,15 +45,6 @@ def con_sql(sql):
     return df
 
 
-# 把数据写到redis里
-# TODO 生产环境的redis地址没有提供，下面的地址是测试环境的，需要改成生产环境地址
-def add_data_to_redis(key, val):
-    r = redis.StrictRedis(host='10.30.50.58', port=6379, db=12)
-    r.set(key, val)
-    # 设置key的过期时间，36小时后过期
-    r.expire(key, 36 * 60 * 60)
-
-
 # 多线程ffm转化类：
 class multiFFMFormatPandas:
     def __init__(self):

predictDiary.py

@@ -52,9 +52,6 @@ def predict(user_profile):
     print("该用户预测结束")
     predict_save_to_local(user_profile, instance)
 
-    #TODO 没有提供生产环境的redis地址，所以这个函数先不运行
-    # predict_save_to_redis(user_profile, instance)
-
 # 将预测结果与device_id 进行拼接，并按照概率降序排序
 def wrapper_result(user_profile, instance):
     proba = pd.read_csv(DIRECTORY_PATH +
@@ -72,12 +69,6 @@ def predict_save_to_local(user_profile, instance):
     proba.to_csv(DIRECTORY_PATH + "result/feed_{}".format(user_profile['device_id']), index=False)
     print("成功将预测候选集保存到本地")
 
-# 预测候选集保存到redis
-def predict_save_to_redis(user_profile, instance):
-    device_id = user_profile['device_id']
-    cid_list = wrapper_result(user_profile, instance)["cid"].values.tolist()
-    add_data_to_redis(device_id,cid_list)
-    print("成功将预测候选集保存到redis")
 
 def router(device_id):
     user_profile, not_exist = fetch_user_profile(device_id)

utils.py

@@ -3,7 +3,6 @@ from datetime import datetime
 from datetime import timedelta
 import pymysql
 import numpy as np
-import redis
 import pandas as pd
 from sklearn import metrics
 from sklearn.metrics import auc
@@ -73,15 +72,6 @@ def restart_process():
             print("成功重启diaryUpdateOnlineOffline.py")
 
 
-# 把数据写到redis里
-# TODO 生产环境的redis地址没有提供，下面的地址是测试环境的，需要改成生产环境地址
-def add_data_to_redis(key, val):
-    r = redis.StrictRedis(host='10.30.50.58', port=6379, db=12)
-    r.set(key, val)
-    # 设置key的过期时间，36小时后过期
-    r.expire(key, 36 * 60 * 60)
-
-
 # 多线程ffm转化类：
 class multiFFMFormatPandas:
     def __init__(self):