Redis相关操作

一，redis简介

　　redis是一个key-value存储系统，和Mencached类似，它支持的value的类型相对更多，包括string，list，set，zset（有序集合）和hash，这些数据都支持多种多样的操作，

并且这些操作都是原子性的。在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数

据写入磁盘或者把修改的操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave（主从同步）。

二，redis的好处

　　1：速度快，因为数据存在内存中，类似HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是0.

　　2：支持丰富数据类型，支持string，list，set，zset，hash

　　3：支持事务，操作都是原子性（所谓的原子性就是数据更改要么全部执行，要么就全部不执行）

　　4：丰富的特性：可用于缓存，消息，按key设置过期时间，过期后将会自动删除

　　其特点是：可以持久化，单线程，单进程

三：python操作redis之普通链接

　　redis-py提供两个类Redis和StrictRedis用于实现Redis的命令，StrictRedis用于实现大部分官方的命令，并使用官方的语法和命令，Redis是StrictRedis的子类，用于向后

兼容旧版本的redis-py。

import redis

r = redis.Redis(host='127.0.0.1', port=6379)
r.set('foo', 'Bar')
print(r.get('foo'))

四：python操作redis之连接池

　　redis-py使用connection pool 来管理对一个redis server的所有链接，避免每次建立，释放链接的开销。默认每个redis实例都会维护一个自己的链接池。可以直接建立一个

连接池，可以直接建立一个连接池，然后作为参数redis，这样皆可以实现多个redis实例共享一个连接池。

import redis

pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)
r = redis.Redis(connection_pool=pool)
r.set('foo', 'Bar')
print(r.get('foo'))

　　ps：连接池要做成单例模式

五，操作之String操作

　　String操作，redis中的String在内存中按照一个name对应一个value来存储

　　set（name,value,ex=None,px=None,nx=False,xx=False）

在Redis中设置值，默认，不存在则创建，存在则修改
参数：
     ex，过期时间（秒）
     px，过期时间（毫秒）
     nx，如果设置为True，则只有name不存在时，当前set操作才执行,值存在，就修改不了，执行没效果
     xx，如果设置为True，则只有name存在时，当前set操作才执行，值存在才能修改，值不存在，不会设置新值

　　setnx(name, value)

　　　　设置值，只有name不存在时，执行设置操作（添加）,如果存在，不会修改

conn.set('name','yjh')
conn.setnx('age','18') # 数据库中新增一条数据
conn.setnx('name','egon') # 数据中name的val还是yjh，没有改变

　　setex(name, time, value)

　　　　设置值，参数：time，过期时间（数字秒 或 timedelta对象）

conn.setex('wife',3,'niko') # 3s之后数据消失

　　psetex(name, time_ms, value)

　　　　设置值：time_ms，过期时间（数字毫秒 或 timedelta对象

conn.psetex('wife',3000,'niko') # 3000ms之后数据消失

　　mset(*args, **kwargs)

　　　　批量设置值

conn.mset({'k1': 'v1', 'k2': 'v2'}) # 数据库中新增两条键值对

 　　get(name)

　　　　获取值

print(conn.get('name')) # 打印的结果是b'yjh'

　　mget(keys, *args)

　　　　批量获取值

print(conn.mget('name', 'age')) # 打印的结果是[b'yjh', b'18']
print(conn.mget(['k1','k2'])) # 打印的结果是[b'v1', b'v2']

　　getset(name, value)

　　　　设置新值并获取原来的值

print(conn.getset('name','egon')) # 打印结果是b'yjh'，数据库的数据变为egon

　　getrange(key, start, end)

　　　　获取子序列（根据字节获取，非字符），参数：name，redis的name，start，起始位置（字节），end，结束位置（字节）ps：一个汉字占三个字节

print(conn.getrange('name',0,2)) # 打印结果是b'ego'，注意第一个字符的起始位置是0

　　setrange(name, offset, value)

　　　　修改字符串内容，从指定字符串索引开始向后替换（新值太长时，则向后添加）,参数：offset，字符串的索引（字节），value，要设置的值。

print(conn.setrange('name',1,'E')) # 数据库的结果变为eEon

 　　strlen(name)

　　　　返回name对应的字节长度（一个汉字3个字节）

print(conn.strlen('age')) # 打印的结果是4

　　incr(self, name, amount=1)

　　　　自增 name对应的值，当name不存在时，则创建name＝amount，否则，则自增。 参数：name，amount，自增数（必须是整数）

print(conn.incr('age',amount=1)) # 数据库的结果由18变为19

　　decr(self, name, amount=1)

　　　　自减 name对应的值，当name不存在时，则创建name＝amount，否则，则自减. 参数：name，amount，自减数

print(conn.decr('age',5)) # 数据库的结果由19变为14

　　append(key, value)

　　　　追加内容，参数：key：name，value：要追加的字符串　　　

print(conn.append('name','xxx')) # 数据库的结果为eEonxxx

 六，操作之Hash操作

　　hset(name, key, value)

　　　　name对应的hash中设置一个键值对（不存在，则创建；否则，修改）

conn.hset('hash1','egon','niubi') # 在数据中建立一个hash属性的表，key是egon,val是niubi

　　ps：hsetnx(name, key, value),当name对应的hash中不存在当前key时则创建（相当于添加）

　　hmset(name, mapping)

　　　　在name对应的hash中批量设置键值对

conn.hmset('hash1',{'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'})

　　hget(name,key)

　　　　在name对应的hash中获取根据key获取value

　　hmget(name, keys, *args)

　　　　在name对应的hash中获取多个key的值

　　hgetall(name)

　　　　获取name对应hash的所有键值

print(conn.hgetall('hash1')) # 以字典的形式取出所有的键值对

　　hlen(name)

　　　　获取name对应的hash中键值对的个数

　　hkeys(name)

　　　　获取name对应的hash中所有的key的值

　　hvals(name)

　　　　获取name对应的hash中所有的value的值

　　hdel(name,*keys)

　　　　将name对应的hash中指定key的键值对删除

　　hincrby(name, key, amount=1)

　　　　自增name对应的hash中的指定key的值，不存在则创建key=amount

conn.hincrby('hash1','name',1) # 为；name字段的val+1，那么不存在时则创建

　　hincrbyfloat(name, key, amount=1.0)

　　　　自增name对应的hash中的指定key的值，不存在则创建key=amount

conn.hincrbyfloat('hash1','salary',11.1)

　　hscan(name, cursor=0, match=None, count=None)

 　　　　增量式迭代获取，对于数据大的数据非常有用，hscan可以实现分片的获取数据，并非一次性将数据全部获取完，从而放置内存被撑爆

　　hscan_iter(name, match=None, count=None)

　　　　利用yield封装hscan创建生成器，实现分批去redis中获取数据 参数：match，匹配指定key，默认None，表示所有的key，count，每次分片最少获得个数

for item in conn.hscan_iter('hash1',count=2):
    print(item)

 七：操作之List操作

　　List操作，redis中的List在内存中按照name对应一个List来存储

　　lpush(name,values)

　　　　在name对应的list中添加元素（name不存在则添加），每个新的元素都添加到列表的最左边

　　　　ps：rpush(name, values) 表示从右向左操作

　　lpushx(name,value)

　　　　在name对应的list中添加元素，只有name已经存在时，值添加到列表的最左边

.　　　　ps：rpushx(name, value) 表示从右向左操作

　　llen(name)

　　　　name对应的list元素的个数

　　linsert(name, where, refvalue, value))

# 在name对应的列表的某一个值前或后插入一个新值
 
# 参数：
    # name，redis的name
    # where，BEFORE或AFTER(小写也可以)
    # refvalue，标杆值，即：在它前后插入数据（如果存在多个标杆值，以找到的第一个为准）
    # value，要插入的数据

　　r.lset(name, index, value)

# 对name对应的list中的某一个索引位置重新赋值
 
# 参数：
    # name，redis的name
    # index，list的索引位置
    # value，要设置的值

　　r.lrem(name, value, num)

# 在name对应的list中删除指定的值
 
# 参数：
    # name，redis的name
    # value，要删除的值
    # num，  num=0，删除列表中所有的指定值；
           # num=2,从前到后，删除2个；
           # num=-2,从后向前，删除2个

　　lpop(name)

# 在name对应的列表的左侧获取第一个元素并在列表中移除，返回值则是第一个元素
 
# 更多：
    # rpop(name) 表示从右向左操作

　　lrange(name, start, end)

# 在name对应的列表分片获取数据
# 参数：
    # name，redis的name
    # start，索引的起始位置
    # end，索引结束位置  print(re.lrange('aa',0,re.llen('aa')))

　　ltrim(name, start, end)

# 在name对应的列表中移除没有在start-end索引之间的值
# 参数：
    # name，redis的name
    # start，索引的起始位置
    # end，索引结束位置（大于列表长度，则代表不移除任何）

　　rpoplpush(src, dst)（对应：brpoplpush(src, dst, timeout=0)）

# 从一个列表取出最右边的元素，同时将其添加至另一个列表的最左边
# 参数：
    # src，要取数据的列表的name
    # dst，要添加数据的列表的name

　　blpop(keys, timeout)

将多个列表排列，按照从左到右去pop对应列表的元素
 
参数：
     keys，redis的name的集合
     timeout，超时时间，当元素所有列表的元素获取完之后，阻塞等待列表内有数据的时间（秒）, 0 表示永远阻塞
 
 更多：
    r.brpop(keys, timeout)，从右向左获取数据
爬虫实现简单分布式：多个url放到列表里，往里不停放URL，程序循环取值，但是只能一台机器运行取值，可以把url放到redis中，多台机器从redis中取值，爬取数据，实现简单分布式

 　　自定义增量迭代

# 由于redis类库中没有提供对列表元素的增量迭代，如果想要循环name对应的列表的所有元素，那么就需要：
    # 1、获取name对应的所有列表
    # 2、循环列表
# 但是，如果列表非常大，那么就有可能在第一步时就将程序的内容撑爆，所有有必要自定义一个增量迭代的功能：
import redis
conn=redis.Redis(host='127.0.0.1',port=6379)
# conn.lpush('test',*[1,2,3,4,45,5,6,7,7,8,43,5,6,768,89,9,65,4,23,54,6757,8,68])
# conn.flushall()
def scan_list(name,count=2):
    index=0
    while True:
        data_list=conn.lrange(name,index,count+index-1)
        if not data_list:
            return
        index+=count
        for item in data_list:
            yield item
print(conn.lrange('test',0,100))
for item in scan_list('test',5):
    print('---')
    print(item)

 八，操作之Set操作

　　Set操作，Set集合就是不允许重复的列表。

　　 sadd(name,values)

# name对应的集合中添加元素

　　scard(name)

# 获取name对应的集合中元素个数

　　sdiff(keys, *args)

# 在第一个name对应的集合中且不在其他name对应的集合的元素集合

　　sdiffstore(dest, keys, *args)

# 获取第一个name对应的集合中且不在其他name对应的集合，再将其新加入到dest对应的集合中

　　sinter(keys, *args)

# 获取多一个name对应集合的并集

　　sinterstore(dest, keys, *args)

# 获取多一个name对应集合的并集，再讲其加入到dest对应的集合中

　　sismember(name, value)

# 检查value是否是name对应的集合的成员

　　smembers(name)

# 获取name对应的集合的所有成员

　　smove(src, dst, value)

# 将某个成员从一个集合中移动到另外一个集合

　　spop(name)

# 从集合的右侧（尾部）移除一个成员，并将其返回

　　srandmember(name, numbers)

# 从name对应的集合中随机获取 numbers 个元素

　　srem(name, values)

# 在name对应的集合中删除某些值

　　sunion(keys, *args)

# 获取多一个name对应的集合的并集

　　sunionstore(dest,keys, *args)

# 获取多一个name对应的集合的并集，并将结果保存到dest对应的集合中

　　sscan(name, cursor=0, match=None, count=None)

　　sscan_iter(name, match=None, count=None)

# 同字符串的操作，用于增量迭代分批获取元素，避免内存消耗太大

　　有序集合，在集合的基础上，为每元素排序；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。

　　 zadd(name, *args, **kwargs)

# 在name对应的有序集合中添加元素
# 如：
     # zadd('zz', 'n1', 1, 'n2', 2)
     # 或
     # zadd('zz', n1=11, n2=22)

　　zcard(name)

# 获取name对应的有序集合元素的数量

　　zcount(name, min, max)

# 获取name对应的有序集合中分数 在 [min,max] 之间的个数

　　zincrby(name, value, amount)

# 自增name对应的有序集合的 name 对应的分数

　　r.zrange( name, start, end, desc=False, withscores=False, score_cast_func=float)

# 按照索引范围获取name对应的有序集合的元素
 
# 参数：
    # name，redis的name
    # start，有序集合索引起始位置（非分数）
    # end，有序集合索引结束位置（非分数）
    # desc，排序规则，默认按照分数从小到大排序
    # withscores，是否获取元素的分数，默认只获取元素的值
    # score_cast_func，对分数进行数据转换的函数
 
# 更多：
    # 从大到小排序
    # zrevrange(name, start, end, withscores=False, score_cast_func=float)
 
    # 按照分数范围获取name对应的有序集合的元素
    # zrangebyscore(name, min, max, start=None, num=None, withscores=False, score_cast_func=float)
    # 从大到小排序
    # zrevrangebyscore(name, max, min, start=None, num=None, withscores=False, score_cast_func=float)

　　zrank(name, value)

# 获取某个值在 name对应的有序集合中的排行（从 0 开始）
 
# 更多：
    # zrevrank(name, value)，从大到小排序

　　zrangebylex(name, min, max, start=None, num=None)

# 当有序集合的所有成员都具有相同的分值时，有序集合的元素会根据成员的 值 （lexicographical ordering）来进行排序，而这个命令则可以返回给定的有序集合键 key 中， 元素的值介于 min 和 max 之间的成员
# 对集合中的每个成员进行逐个字节的对比（byte-by-byte compare）， 并按照从低到高的顺序， 返回排序后的集合成员。 如果两个字符串有一部分内容是相同的话， 那么命令会认为较长的字符串比较短的字符串要大
 
# 参数：
    # name，redis的name
    # min，左区间（值）。 + 表示正无限； - 表示负无限； ( 表示开区间； [ 则表示闭区间
    # min，右区间（值）
    # start，对结果进行分片处理，索引位置
    # num，对结果进行分片处理，索引后面的num个元素
 
# 如：
    # ZADD myzset 0 aa 0 ba 0 ca 0 da 0 ea 0 fa 0 ga
    # r.zrangebylex('myzset', "-", "[ca") 结果为：['aa', 'ba', 'ca']
 
# 更多：
    # 从大到小排序
    # zrevrangebylex(name, max, min, start=None, num=None)

　　zrem(name, values)

# 删除name对应的有序集合中值是values的成员
 
# 如：zrem('zz', ['s1', 's2'])

　　zremrangebyrank(name, min, max)

# 根据排行范围删除

　　zremrangebyscore(name, min, max)

# 根据分数范围删除

　　zremrangebylex(name, min, max)

# 根据值返回删除

　　zscore(name, value)

# 获取name对应有序集合中 value 对应的分数

　　zinterstore(dest, keys, aggregate=None)

# 获取两个有序集合的交集，如果遇到相同值不同分数，则按照aggregate进行操作
# aggregate的值为:  SUM  MIN  MAX

　　zunionstore(dest, keys, aggregate=None)

# 获取两个有序集合的并集，如果遇到相同值不同分数，则按照aggregate进行操作
# aggregate的值为:  SUM  MIN  MAX

　　zscan(name, cursor=0, match=None, count=None, score_cast_func=float)
　　zscan_iter(name, match=None, count=None,score_cast_func=float)

# 同字符串相似，相较于字符串新增score_cast_func，用来对分数进行操作

 

九，其他操作

　　delete(*names)

# 根据删除redis中的任意数据类型

　　exists(name)

# 检测redis的name是否存在

　　keys(pattern='*')

# 根据模型获取redis的name
 
# 更多：
    # KEYS * 匹配数据库中所有 key 。
    # KEYS h?llo 匹配 hello ， hallo 和 hxllo 等。
    # KEYS h*llo 匹配 hllo 和 heeeeello 等。
    # KEYS h[ae]llo 匹配 hello 和 hallo ，但不匹配 hillo

　　expire(name ,time)

# 为某个redis的某个name设置超时时间

　　rename(src, dst)

# 对redis的name重命名为

　　move(name, db)

# 将redis的某个值移动到指定的db下

　　randomkey()

# 随机获取一个redis的name（不删除）

　　type(name)

# 获取name对应值的类型

　　scan(cursor=0, match=None, count=None)
　　scan_iter(match=None, count=None)

# 同字符串操作，用于增量迭代获取key

 十，利用管道实现事务

　　redis-py默认在执行每次请求都会创建（连接池申请连接）和断开（归还连接池）一次连接操作，如果想要在一次请求中指定多个命令，则可以使用

pipline实现一次请求指定多个命令，并且默认情况下一次pipline 是原子性操作。

import redis
 
pool = redis.ConnectionPool(host='10.211.55.4', port=6379)
 
r = redis.Redis(connection_pool=pool)
 
# pipe = r.pipeline(transaction=False)
pipe = r.pipeline(transaction=True)
pipe.multi()
pipe.set('name', 'alex')
pipe.set('role', 'sb')
 
pipe.execute()

 十一，Django中使用redis

　　方式一（不常用）

　　新建一个utils文件夹，建立 redis_pool.py

import redis
POOL = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379,password='1234',max_connections=1000)

　　视图函数中使用：

import redis
from django.shortcuts import render,HttpResponse
from utils.redis_pool import POOL

def index(request):
    conn = redis.Redis(connection_pool=POOL)
    conn.hset('kkk','age',18)

    return HttpResponse('设置成功')
def order(request):
    conn = redis.Redis(connection_pool=POOL)
    conn.hget('kkk','age')

    return HttpResponse('获取成功')

　　方式二（常用）

　　安装django-redis模块

　　settings中配置：

# redis配置
CACHES = {
    "default": {
        "BACKEND": "django_redis.cache.RedisCache",
        "LOCATION": "redis://127.0.0.1:6379",
        "OPTIONS": {
            "CLIENT_CLASS": "django_redis.client.DefaultClient",
            "CONNECTION_POOL_KWARGS": {"max_connections": 100}
            # "PASSWORD": "123",
        }
    }
}

　　视图函数：

from django_redis import get_redis_connection
conn = get_redis_connection('default')
print(conn.hgetall('xxx'))