Redis持久化，MongoDB数据分布不均的解决方案

from pymongo import MongoClient
from redis import Redis
 
# 假设有一个MongoDB集合，其中的文档有一个"score"字段
def get_mongo_scores(collection):
    scores = {}
    for doc in collection.find():
        score = doc.get('score')
        if score is not None:
            scores[doc['_id']] = score
    return scores
 
# 假设有一个Redis数据库，其中存储了用户分数的散列
def get_redis_scores(redis_conn):
    return {user_id: int(score) for user_id, score in redis_conn.hgetall('scores').items()}
 
# 比较MongoDB和Redis中的用户分数，并输出不一致的用户ID
def compare_scores(mongo_scores, redis_scores):
    for user_id, mongo_score in mongo_scores.items():
        redis_score = redis_scores.get(user_id)
        if redis_score != mongo_score:
            print(f'不一致的用户ID: {user_id}, Mongo: {mongo_score}, Redis: {redis_score}')
 
# 示例用法
if __name__ == '__main__':
    mongo_client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
    mongo_db = mongo_client['mydatabase']
    mongo_collection = mongo_db['users']
    
    redis_conn = Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
    mongo_scores = get_mongo_scores(mongo_collection)
    redis_scores = get_redis_scores(redis_conn)
    compare_scores(mongo_scores, redis_scores)

这段代码首先定义了从MongoDB和Redis获取用户分数的函数，然后定义了一个比较两个数据源分数的函数，并在主程序中调用这些函数来检查数据的一致性。这是一个简化的例子，用于说明如何比较分布在不同数据库或系统中的数据。