• python之redis


    前言:本来想写redis与rabbitMQ的,但写完redis后感觉有点多,rabbitMQ还是留在下篇博客吧~~

    关于redis与rabbitMQ的下载与安装,可参考redis&rabbitMQ安装

    一、redis基本操作-1

    复制代码
     1 import redis
     2 #建立连接
     3 r=redis.Redis(host="127.0.0.1",port=6379)
     4 
     5 all_keys=r.keys()#输出所有key,列表[b'age',b'name',b'occupation']
     6 for k in all_keys:
     7     print(k,r.get(k))
     8 
     9 print(r.keys())
    10 
    11 r.set("sister","yongli",ex=5)     #存入缓存,5秒后清除
    12 
    13 print(r.get("sister"))
    14 
    15 r.set("father","jingxian",nx=True)    #只有father不存在时,当前set操作才执行
    16 print(r.get("father"))
    17 
    18 r.set("AA","BB",xx=True)           #只有AA存在时,当前set操作才执行
    19 print(r.get("AA"))
    20 
    21 
    22 r.mset(k1="v1",k2="v2")        #批量设置值
    23 print(r.mget("k1","k2"))     #批量获取值
    24 
    25 
    26 r.set("id","3114007487")
    27 print(r.getrange("id",3,6))      #获取子序列(切片,0开始)
    28 
    29 r.setrange("id",3,"AAA")       #修改字符串内容,从指定字符串索引开始向后替换
    30 print(r.getrange("id",0,-1))   #输出:b'311AAA7487'
    31 
    32 #"3" 对应ASCII码为51, 二进制为 0011 0011
    33 print(r.getbit("id",7))
    34 r.setbit("id",7,0)      #将第7位改为0,第0位开始算 0011 0010 : 50 对应为2
    35 print(r.getbit("id",7))
    36 print(r.getbit("id",1000))  #读取位数超过,不爆错
    37 print(r.get("id"))
    复制代码

    运行结果:

    复制代码
     1 b'age' b'22'
     2 b'id' b'211AAA7487'
     3 b'k2' b'v2'
     4 b'k1' b'v1'
     5 b'name' b'abc'
     6 b'occupation' b'student'
     7 b'father' b'BB'
     8 [b'age', b'id', b'k2', b'k1', b'name', b'occupation', b'father']
     9 b'yongli'
    10 b'BB'
    11 None
    12 [b'v1', b'v2']
    13 b'4007'
    14 b'311AAA7487'
    15 1
    16 0
    17 0
    18 b'211AAA7487'
    复制代码

    redis基本操作-2(供拓展)

    复制代码
    getbit(name, offset)
    1    # 获取name对应的值的二进制表示中的某位的值 (0或1)
    
    
    bitcount(key, start=None, end=None)
    1    # 获取name对应的值的二进制表示中 1 的个数
    2    # 参数:
    3        # key,Redis的name
    4        # start,位起始位置
    5        # end,位结束位置
    
    
    strlen(name)
    1    # 返回name对应值的字节长度(一个汉字3个字节)
    
    
    incr(self, name, amount=1)  可用于计算PV
    1    # 自增 name对应的值,当name不存在时,则创建name=amount,否则,则自增。
    2     
    3    # 参数:
    4        # name,Redis的name
    5        # amount,自增数(必须是整数)
    6
    
    
    strlen(name)
    1    # 返回name对应值的字节长度(一个汉字3个字节)
    
    
    decr(self, name, amount=1)
    1    # 自减 name对应的值,当name不存在时,则创建name=amount,否则,则自减。
    2     
    3    # 参数:
    4        # name,Redis的name
    5        # amount,自减数(整数)
    
    
    append(key, value)  返回字符的长度
    1    # 在redis name对应的值后面追加内容
    2     
    3    # 参数:
    4        key, redis的name
    5        value, 要追加的字符串
    复制代码

    上面是redis的基本操作,建议一句句实验下。

    redis是一种no-sql缓存数据库。数据是存在缓存中的。所以你如果重启redis-server,会发现之前存的数据都消失了! 为了解决这个问题,可在存数据后加上save命令, 数据便会存到磁盘,重启后数据不会消失。

    二、连接池与计算网站UV实例

    1. 连接池

    使用connection pool来管理对一个redis server的所有连接,避免每次建立、释放连接的开销。

    1 import redis
    2  
    3 pool = redis.ConnectionPool(host='10.211.55.4', port=6379)
    4 r = redis.Redis(connection_pool=pool)

    2.计算网站UV实例

    关于PV,UV,IP可以看看我下面的总结,具体也可以参考博客:http://playkid.blog.163.com/blog/static/56287260201361951919690/

    复制代码
    PV(page view)即页面浏览量或点击量,是衡量一个网站或网页用户访问量。具体的说,PV值就是所有访问者在24小时(0点到24点)内看了某个网站多少个页面或某个网页多少次。PV是指页面刷新的次数,每一次页面刷新,就算做一次PV流量。
    
    UV(unique visitor)即独立访客数,指访问某个站点或点击某个网页的不同IP地址的人数。在同一天内,UV只记录第一次进入网站的具有独立IP的访问者,在同一天内再次访问该网站则不计数。
    
    IP可以理解为独立IP的访问用户,指1天内使用不同IP地址的用户访问网站的数量,同一IP无论访问了几个页面,独立IP数均为1。
    复制代码

    setbit巨流弊的应用场景,想想什么情况下会用到这个功能呢?超大型的应用平台,比如新浪微博,我想查看当前正在登陆的用户,如何实现?当然你会想到,用户登陆后在数据库上的用户信息上做个标记,然后count去统计做标记的用户一共有多少,so,当前用户查看迎刃而解;OK,好好,首先每个用户登录都要设置标记,如果当前用户几个亿,那么得存几个亿的标记位,超级占用库的开销;现在就有一个无敌高效的办法,利用二进制位统计当前在线用户,什么意思呢?看下面的代码就能明白了:

    复制代码
     1 import redis
     2 #建立连接
     3 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)
     4 r = redis.Redis(connection_pool=pool)
     5 
     6 r.setbit("uv_count1", 5,1)  #每来一个连接,则让字节位设为1
     7 r.setbit("uv_count1", 8,1)
     8 r.setbit("uv_count1", 3,1)
     9 r.setbit("uv_count1", 3,1) #重复的不计算
    10 print("uv_count:", r.bitcount("uv_count1"))
    11 
    12 输出:uv_count: 3
    复制代码

    比如:当前第500位用户在线,则将第500个bit置为1(默认为0)。bitcount统计二级制位中1的个数,setbit和bitcount配合使用,轻松解决当前在线用户数的问题。1字节=8位,那么10m=8000万位,即一个亿的在线用户也就10m多的内存就可搞定,这优化不得了!!

    三、redis基本hash,list,set基本操作

    我会直接用运行的截图来讲hash,list,set基本操作,不然有点无聊~~

    Hash操作,redis中Hash在内存中的存储格式如下图:

     

    1. hash基本操作

    List操作,redis中的List在在内存中按照一个name对应一个List来存储。如图:

    2. list基本操作

    列表的某一个值前或后插入一个新值

    r.lpush()  从左边开始放数据
    r.rpush()   从右边开始放数据

     3. set基本操作

    四、redis的16个数据库与有序集合

    1. 16个数据库

    Redis有默认16个数据库,默认在0库,可以切换(eg:切换到15号数据库: select 15);但在python中,出于安全考虑,在python的API没有切换数据库的概念,可以在连接调用时指定调用的数据库,但一连接上了就不能切换了。

    move(name, db))
         # 将redis的某个值移动到指定的db下

    2. 有序集合

    有序集合: 在集合的基础上,为每个元素排序;元素的排序需要根据另外一个值来进行比较,所以,对于有序集合,每一个元素有两个值,即:值和分数,分数专门用来做排序。

    有序集合的基本操作

     五、redis发布与订阅


    应用场景:一登陆QQ右上角会有广告。
    发布者:服务器
    订阅者:个人用户

    发布与订阅必须在同一个频道上(类似于收音机),不然发布方发布后,订阅方接收不到!

    redis_helper.py文件(公共类)

    复制代码
     1 import redis
     2 
     3 
     4 class RedisHelper(object):
     5 
     6     def __init__(self):
     7         self.__conn=redis.Redis(host='127.0.0.1')
     8         self.chan_sub='fm88.7'          #设置两个频道,订阅频道
     9         self.chan_pub='fm88.7'         #发布频道
    10     
    11     def public(self,msg):
    12         self.__conn.publish(self.chan_pub,msg)        #发布消息
    13         returnTrue
    14     
    15     def subscribe(self):
    16         pub=self.__conn.pubsub()               #生成实例 打开收音机
    17         pub.subscribe(self.chan_sub)     #拧到那个台
    18         m=pub.parse_response()          #准备听,未阻塞,再调用一次就阻塞
    19         print(m)        #[b'subscribe', b'fm88.7', 1]
    20         return pub             #返回实例
    复制代码

    redis_sub.py

    复制代码
    1 from redis_helper import RedisHelper
    2 
    3 obj=RedisHelper()
    4 redis_sub=obj.subscribe()        #返回实例
    5 
    6 while True:7     msg=redis_sub.parse_response()       #听
    8 print(msg)              #有消息则打印,无消息则阻塞
    复制代码

    redis_pub.py

    from redis_helper importRedisHelper
    
    obj=RedisHelper()
    return1=obj.public('love')
    print(return1)

    运行结果(客户端): 可并发处理多个客户端。

    [b'subscribe', b'fm88.7', 1]
    [b'message', b'fm88.7', b'love']
    [b'message', b'fm88.7', b'love']
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/ExMan/p/10240459.html
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