如何在python中向排序的redis集添加元素

我有一个Django应用程序,用户可以上传照片供公众查看和评论。其中一个要求是上传的照片不能是网站最近看到的照片。为此,我计算了 average (perceptual) hash 上传的每个图像,保存在数据库中。稍后,当放置一个新图像时,它的平均哈希值与最近1000个图像的哈希值相同。

现在,我想通过将最新的avg哈希保存在 排序redis集 ,而不是我的Postgresql数据库。

我正在想办法做到这一点。第一步是构建一组avg散列进行比较,确保集合大小保持在1000,并且包含最新的1000个kay值对。

代码看起来怎么样?

import redis

POOL = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379, db=0)

def insertValue(photo_hash):
    my_server = redis.Redis(connection_pool=POOL)
    try:
        size = my_server.zcard("my_set")
        if size < 1001:
            my_server.zadd("my_set", int(time.time() * 1000), photo_hash)    #time.time() equals seconds since epoch
        else:
           #zrem the element with the lowest score, and then ...
           my_server.zadd("my_set", int(time.time() * 1000), photo_hash)    
    except:
        my_server.zadd("my_set", int(time.time() * 1000), photo_hash)

首先 ,是的语法 zadd 正确(我找不到在线python示例来近似我正在尝试的操作),并且 其次 ,一个如何 zrem 排序集中得分最低的元素?