redis可视化工具

redis可视化工具相关知识

• 分享一些工作中常用的工具软件，值得收藏！

  Quiver适合程序猿使用的笔记本，支持混合书写文本、代码、Markdown标记等，方便程序员记录笔记和代码片段，并提供全文搜索功能，类似印象笔记的左中右三栏布局，是一款程序猿必备的利器下载地址：happenapps.com/AnotherRedisDesktopManager下载地址：github.com/qishibo/Ano…一款免费的Redis可视化工具，基本的功能都有，有监控统计，支持暗黑主题，还支持集群的添加，主要是看起来高大上，哈哈KekaMAC上一款比较常用的压缩/解压缩软件，这个解压缩软件体积小，简单易用，速度较快下载地址：github.com/aonez/Keka/…DashDash是一个API文档浏览器和代码片段管理器，它带有200多个离线文档集，可以选择要下载的文档集下载地址：kapeli.com/dash腾讯柠檬清理鹅厂出的一款软件，最强大的功能是可以有针对性的清理微信，QQ聊天，视频，音乐等数据缓存了，既可以删掉无用的信息，又能够保留下来用户想要的，还可以使用状态条直接实时查看M
• Docker可视化工具Portainer

  1 前言 从没想到Docker也有可视化的工具，因为它的命令还是非常清晰简单的。无聊搜了一下，原来已经有很多Docker可视化工具了。如DockerUI、Shipyard、Rancher、Portainer等。查看对比了一番，最后觉得Portainer还不错，功能齐全、界面简洁好看，就装来玩玩。 2 Portainer特点 Portainer是一个轻量级的Docker环境管理UI，主要优点有： 轻量级，镜像只有几十M，相对其它UI工具来说十分轻巧； 使用方便，它也是一个Docker应用，直接拉取镜像后启动即可； 持续更新，作为优秀的开源项目，Gi
• TreeNMS -- redis可视化客户端工具

  功能模块功能点说明描述状态监控状态展示状态数据实时查看、刷新列表。数据维护新增、编辑、删除可通过新增、编辑、删除按钮对键值数据进行维护。操作十分方便。数据展示可右键点击相应的列标题，对结果进行过滤，选择结果列，升降序操作SQL帮助SQL语法帮助系统整合了一些常用的SQL语法帮助信息，可以选择并查看相应的语句，选择后语法信息将展示在编辑区。皮肤配色页面皮肤UI系统内置14套UI皮肤，可自由设置组合，深色的屏幕有助保护视力。参数配置系统参数配置数据库类型，数据库连接地址，端口，帐户，密码等信息直接设置生效，切换方便。JSON格式化JSON格式化提供JSON数据格式化功能，实施层级缩进，折叠，颜色区分，层级控制。备份还原备份还原支持Redis数据的备份还原操作。安装及布署免安装，解压即用自带环境，免安装，免布署，下载解压即可使用。适用于windows，Linux，Mac ，手机端下载地址：http://www.treesoft.cn/dms.html
• 7 款 Python 可视化工具对比

  原文链接Python 的科学栈相当成熟，各种应用场景都有相关的模块，包括机器学习和数据分析。数据可视化是发现数据和展示结果的重要一环，只不过过去以来，相对于 R 这样的工具，发展还是落后一些。幸运的是，过去几年出现了很多新的Python数据可视化库，弥补了一些这方面的差距。matplotlib 已经成为事实上的数据可视化方面最主要的库，此外还有很多其他库，例如vispy，bokeh， seaborn，  pyga， folium 和 networkx，这些库有些是构建在 matplotlib 之上，还有些有其他一些功能。本文会基于一份真实的数据，使用这些库来对数据进行可视化。通过这些对比，我们期望了解每个库所适用的范围，以及如何更好的利用整个 Python 的数据可视化的生态系统。我们在 Dataquest 建了一个交互课程，教你如何使用 Python 的数据可视化工具。如果你打算深入学习，可以点这里。探索数据集在我们探讨数据的可视化之前，让我们先来快速的浏览一下我们将要处理的数据集。我们将要

redis可视化工具相关课程

• 移动端Python爬虫实战 数据抓取+数据可视化 本课程主要为同学讲解如何用Python实现App数据抓取，课程从开发环境搭建，App爬虫必备利器详解，项目实战，到最后的多App端数据抓取项目集成，到实现数据实时展示，带你向更优秀的Python爬虫工程师迈进！

  讲师：大壮老师 中级 1491人正在学习

• 体系课-数据可视化入门到精通-打造前端差异化竞争力 全网打着灯笼也找不到这么精炼、系统、实用的数据可视化课程，通过课程，不管是数据报表、数据大屏、移动报表需求，你都将游刃有余，掌握课程所授，你基本可以应对企业90%以上的数据可视化开发需求，升职加薪几乎是一定的！

  讲师：Sam 中级 1022人正在学习

• Activiti7工作流开发实战 打造通用型可视化UML工作流系统 “程序是有逻辑的，业务是有流程的”，讲师倾囊相授三大核心：① 以“代码驱动式”教学模式，精讲最新版工作流引擎Activiti7核心组件；② 传授你业务建模或者软件建模的“工程化思维”；③ 基于SpringBoot+Activiti+SpringSecurity 等技术栈。

  讲师：汪汪对 初级 544人正在学习

redis可视化工具相关教程

• 可视化管理工具之 WeaveScope 随着安装部署的容器增多，依靠 Docker 命令查看管理容器就显得非常麻烦，这时就需要找一款工具来帮助我们完成这些监控的工作。我们希望这个工具最好可以自定义一些监控度量指标，也能够自动搜集、处理容器的信息，最好还带有直观的可视化界面。Weave Scope 就是这样一款一站式的工具。它具有以下特点：直观的图形或表格模式；灵活的过滤和强大的搜索；实时展示应用和容器指标；支持多主机监管，支持 k8s。
• 数据可视化 在我们开始的我们的可视化的之旅之前，需要简单的介绍一些数据分析工具，我们的数据可视化的任务也是建立在数据分析的基础之上。Python 的主要数据分析工具如下所示：Numpy：这个是数据计算的工具，主要用来进行矩阵的运算，矢量运算等等。Scipy：科学计算函数库，主要用在学术领域，主要包含线性代数模块，信号与图像处理模块，统计学模块等等。Sympy：数学符号计算库Pandas：包含了 numpy 的各种功能，并提供了更加强大的函数，以及更加丰富的数据模型。Pandas的主要数据结构为 Series 和 DataFrame。Series 可以当作是一般的数组，区别就是Series数组有索引的性质，这个和普通的数组十分不同。我们可以通过series.index来获取index的值。DataFrame 可以把它想像成数据的表格的概念，它是把一个或者多个Series按照逻辑合并后的二维数据结构。接下来让我们开始我们数据可视化之旅吧。首选，我们来画一张最基本的直方图。from matplotlib import pyplot //引入matplotlib库进行绘制图形import numpy as np //引入numpy,来生成随机数x = np.arage(12)y = np.random.rand(12)labels = ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec]pyplot.bar(x,y, color='red', tick_label=labels) //绘制条形图pyplot.title('first chart')plot.show()上面这幅是条形图，我们可以看到 x 轴是月份，总共分为 12 个月，纵轴则是每个月的数值在 0-1 之间的值。x = np.random.randn(800)pyplot.hist(x,150) //绘制直方图pyplot.title('second chart')pyplot.show()上面这幅是直方图，默认的为蓝色，数据在我们取随机数之后，基本上是呈现一个对称分布的情况。from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D //引入三维图形包pic = pyplot.figure()ax = Axes3D(pic)x = np.arange(-1, 3, 0.3) //x轴取值范围y = np.arange(-1, 3, 0.3 //y轴取值范围a, b = np.meshgrid(x,y) //绘制二维图形c = a**2 + b **2ax.plot_surface(a,b,c, cmap= pyplot.get_cmap('rainbow')) //绘制三维图ax.set_zlim(-1, 10)pyplot.title('last chart')pyplot.show()除了简单的二维图形，同样，matplotlib 也可以很轻松的绘制三维图形，上面的代码就是我们绘制三位图形的简单版本，效果如下所示：
• 3. 可视化模式 可视化模式主要用于对文本进行选择，类似于平时使用鼠标选中操作文本。我们可以选中相应文本，然后针对选中的文本指定操作：复制，替换等。可视化模式主要有三种方式：v：字符级别可视化V: 行级别可视化Ctrl-v: 块级别可视化
• 3.3 块级别可视化 按下 Ctrl-v 进入可视化模式。
• 3. 工具栏 PyCharm 安装完成后，默认的工具栏窗口都是打开的，如果不小心关掉了某个窗口，可以点击菜单 View -> Tool Windows -> 选择你要显示的工具名称。灰色图标代表已显示，彩色图标代表未显示。这些工具栏将分布在左右与底边框，当你需要哪个工具栏时，你点击相应的按钮就好。比如： Project 工具栏显示整个项目结构， Database 工具栏显示数据库连接情况，可以在这里直接查看表及视图等数据。Termial 工具栏是一个终端窗口，在这里可以直接输入 shell 命令。也可点击 IDE 底端左路左下角的窗口图标，显示所有的工具窗口。
• 3.2 行级别可视化 按下 V 进入可视化模式。

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