一、连接池
python设置redis连接池的好处
通常情况下，需要连接redis时，会创建一个连接，基于这个连接进行redis操作，操作完成后去释放，
正常情况下，这是没有问题的，但是并发量较高的情况下，频繁的连接创建和释放对性能会有较高的影响，于是连接池发挥作用。
连接池的原理：‘预先创建多个连接，当进行redis操作时，直接获取已经创建好的连接进行操作。完成后，不会释放这个连接，而是让其返回连接池，用于后续redis操作！这样避免连续创建和释放，从而提高了性能！
简单使用
import redis pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379,password='12345') r = redis.Redis(connection_pool=pool) r.set('name','michael') print(r.get('name'))
源代码分析
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379,password='12345') 直接点击connectionPool,进去查看源码： def __init__(self, connection_class=Connection, max_connections=None, **connection_kwargs): max_connections = max_connections or 2 ** 31 if not isinstance(max_connections, (int, long)) or max_connections < 0: raise ValueError('"max_connections" must be a positive integer') self.connection_class = connection_class self.connection_kwargs = connection_kwargs self.max_connections = max_connections self.reset() 发现里面只是 设置最大的连接数，连接参数，连接的类，在实例化的时候，并没有做真实的redis连接。
--
r = redis.Redis(connection_pool=pool) 点击Redis,查看内部的源码： 在Redis实例化的时候，做了什么； def __init__(self, ...connection_pool=None...): if not connection_pool: ... connection_pool = ConnectionPool(**kwargs) self.connection_pool = connection_pool 以上只保留了部分代码： 可见：使用Redis即使不创建连接池，也会自己创建 到这，发现还没有实际的redis真实连接
--
r.set('name','michael') 点击set，查看内部源码： def set(self, name, value, ex=None, px=None, nx=False, xx=False): ... return self.execute_command('SET', *pieces) 在此处发现了方法，execute_command，点击进去查看 def execute_command(self, *args, **options): "Execute a command and return a parsed response" pool = self.connection_pool command_name = args[0] conn = self.connection or pool.get_connection(command_name, **options) try: conn.send_command(*args) return self.parse_response(conn, command_name, **options) except (ConnectionError, TimeoutError) as e: conn.disconnect() if not (conn.retry_on_timeout and isinstance(e, TimeoutError)): raise conn.send_command(*args) return self.parse_response(conn, command_name, **options) finally: if not self.connection: pool.release(conn) 找到了conn = self.connection or pool.get_connection(command_name, **options) 因为self.connection初始值为False,所以此处调用了方法 get_connection 点击查看get_connection， def get_connection(self, command_name, *keys, **options): "Get a connection from the pool" self._checkpid() try: connection = self._available_connections.pop() except IndexError: connection = self.make_connection() self._in_use_connections.add(connection) 。。。。。。 except: # noqa: E722 self.release(connection) raise return connection 如果有有用的连接，获取可用的连接，没有，自己创建一个 make_connection ，点击查看make_connection def make_connection(self): "Create a new connection" if self._created_connections >= self.max_connections: raise ConnectionError("Too many connections") self._created_connections += 1 return self.connection_class(**self.connection_kwargs) 终于，在此处创建了连接！！！ 在ConnectionPool的实例中, 有两个list, 依次是_available_connections, _in_use_connections, 分别表示可用的连接集合和正在使用的连接集合, 在上面的get_connection中, 我们可以看到获取连接的过程是: 从可用连接集合尝试获取连接, 如果获取不到, 重新创建连接 将获取到的连接添加到正在使用的连接集合 上面是往_in_use_connections里添加连接的, 这种连接表示正在使用中, 那是什么时候将正在使用的连接放回到可用连接列表中的呢 这个还是在execute_command里, 我们可以看到在执行redis操作时, 在finally部分, 会执行一下 pool.release(connection) 连接池对象调用release方法, 将连接从_in_use_connections 放回 _available_connections, 这样后续的连接获取就能再次使用这个连接了 release 方法如下 def release(self, connection): "Releases the connection back to the pool" self._checkpid() if connection.pid != self.pid: return self._in_use_connections.remove(connection) self._available_connections.append(connection) 至此, 我们把连接池的管理流程走了一遍, ConnectionPool通过管理可用连接列表(_available_connections) 和 正在使用的连接列表从而实现连接池管理
二、管道
redis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。
管道（pipeline）是redis在提供单个请求中缓冲多条服务器命令的基类的子类。它通过减少服务器-客户端之间反复的TCP数据库包，从而大大提高了执行批量命令的功能。
import redis import time pool = redis.ConnectionPool(host='localhost', port=6379, decode_responses=True) r = redis.Redis(connection_pool=pool) # pipe = r.pipeline(transaction=False) # 默认的情况下，管道里执行的命令可以保证执行的原子性，执行pipe = r.pipeline(transaction=False)可以禁用这一特性。 # pipe = r.pipeline(transaction=True) pipe = r.pipeline() # 创建一个管道 pipe.set('name', 'jack') pipe.set('role', 'sb') pipe.sadd('faz', 'baz') pipe.incr('num') # 如果num不存在则vaule为1，如果存在，则value自增1 pipe.execute() print(r.get("name")) print(r.get("role")) print(r.get("num"))
管道的命令可以写在一起，如：
pipe.set('hello', 'redis').sadd('faz', 'baz').incr('num').execute() print(r.get("name")) print(r.get("role")) print(r.get("num"))
三、常用公共操作
1、delete(*names) - 删除
根据删除redis中的任意数据类型（string、hash、list、set、有序set）
r.delete("gender") # 删除key为gender的键值对
2、exists(name) - 检查名字是否存在
检测redis的name是否存在，存在就是True，False 不存在
print(r.exists("zset1"))
3、keys(pattern='') - 模糊匹配
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 hllo 匹配 hllo 和 heeeeello 等。
- KEYS h[ae]llo 匹配 hello 和 hallo ，但不匹配 hillo
print(r.keys("foo*"))
4、expire(name ,time) - 设置超时时间
为某个redis的某个name设置超时时间
r.lpush("list5", 11, 22) r.expire("list5", time=3) print(r.lrange("list5", 0, -1)) time.sleep(3) print(r.lrange("list5", 0, -1))
5、rename(src, dst) - 重命名
对redis的name重命名
r.lpush("list5", 11, 22) r.rename("list5", "list5-1")
6、randomkey() - 随机获取name
随机获取一个redis的name（不删除）
print(r.randomkey())
7、type(name) - 获取类型
获取name对应值的类型
print(r.type("set1")) print(r.type("hash2"))
8、查看所有元素
scan(cursor=0, match=None, count=None) print(r.hscan("hash2")) print(r.sscan("set3")) print(r.zscan("zset2")) print(r.getrange("foo1", 0, -1)) print(r.lrange("list2", 0, -1)) print(r.smembers("set3")) print(r.zrange("zset3", 0, -1)) print(r.hgetall("hash1"))
9、查看所有元素--迭代器
scan_iter(match=None, count=None) for i in r.hscan_iter("hash1"): print(i) for i in r.sscan_iter("set3"): print(i) for i in r.zscan_iter("zset3"): print(i)
10、other 方法
print(r.get('name')) # 查询key为name的值 r.delete("gender") # 删除key为gender的键值对 print(r.keys()) # 查询所有的Key print(r.dbsize()) # 当前redis包含多少条数据 r.save() # 执行"检查点"操作，将数据写回磁盘。保存时阻塞 # r.flushdb() # 清空r中的所有数据
三、redis 基本命令 String
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
- xx - 如果设置为True，则只有name存在时，当前set操作才执行
1、flushdb() - 删除数据库里所有的key
r.flushdb() #删除这个数据库里的所有Key
2、keys('key') - 获取所有的key
print(r.keys('session*')) #获取所有的只以session开头的key
3、delete('key') - 删除
r.delete('lrx') #删除指定的key
4、get('key') - 获取值
r.get('lrx') #获取key为lrx的value值
5、set() - 创建值：（默认）不存在则创建，存在则修改。
set(name, value, ex=None, px=None, nx=False, xx=False)
r.set("key","value")
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
xx，如果设置为True，则只有name存在时，岗前set操作才执行
6、nx - 如果设置为True，则只有name不存在时，当前set操作才执行 （新建）。要用nx和xx的原因是因为 新增和修改都是 set，万一要新增的时候已经有key了会把原来的值修改掉
import redis
pool = redis.ConnectionPool(host='localhost', port=6379, decode_responses=True)
r = redis.Redis(connection_pool=pool)
print(r.set('fruit', 'watermelon', nx=True)) # True--不存在
# 如果键fruit不存在，那么输出是True；如果键fruit已经存在，输出是None
7、xx - 如果设置为True，则只有name存在时，当前set操作才执行 （修改）
print((r.set('fruit', 'watermelon', xx=True))) # True--已经存在
# 如果键fruit已经存在，那么输出是True；如果键fruit不存在，输出是None
8、setnx(name, value) - 设置值，只有name不存在时，执行设置操作（添加）
print(r.setnx('fruit1', 'banana')) # fruit1不存在，输出为True
9、ex - 过期时间（秒） 这里过期时间是3秒，3秒后p，键food的值就变成None
import redis pool = redis.ConnectionPool(host='localhost', port=6379, decode_responses=True,password="**",db="14") #decode_responses，字符串格式，False为字节格式 r = redis.Redis(connection_pool=pool) r.set('food', 'mutton', ex=3) # key是"food" value是"mutton" 将键值对存入redis缓存 print(r.get('food')) # mutton 取出键food对应的值
10、px - 过期时间（毫秒） 这里过期时间是3毫秒，3毫秒后，键foo的值就变成None
import redis pool = redis.ConnectionPool(host='localhost', port=6379, decode_responses=True) r = redis.Redis(connection_pool=pool) r.set('food', 'beef', px=3) print(r.get('food'))
11、setex(name, time, value) - 设置值
参数：time - 过期时间（数字秒 或 timedelta对象）
import redis import time pool = redis.ConnectionPool(host='localhost', port=6379, decode_responses=True) r = redis.Redis(connection_pool=pool) r.setex("fruit2", 5, "orange") time.sleep(5) print(r.get('fruit2')) # 5秒后，取值就从orange变成None
12、psetex(name, time_ms, value) - 设置值
参数：time_ms - 过期时间（数字毫秒 或 timedelta对象）
r.psetex("fruit3", 5000, "apple") time.sleep(5) print(r.get('fruit3')) # 5000毫秒后，取值就从apple变成None
13、mset(*args, **kwargs) - 批量设置值
如：
r.mset({'k1': 'v1', 'k2': 'v2'})
print(r.mget("k1", "k2")) # 一次取出多个键对应的值
print(r.mget("k1"))
14、mget(keys, *args) - 批量获取
如：
print(r.mget('k1', 'k2')) print(r.mget(['k1', 'k2'])) print(r.mget("fruit", "fruit1", "fruit2", "k1", "k2")) # 将目前redis缓存中的键对应的值批量取出来
15、getset(name, value)
设置新值并获取原来的值
print(r.getset("food", "barbecue")) # 设置的新值是barbecue 设置前的值是beef
16、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）
如： "君惜大大" ，0-3表示 "君"
r.set("cn_name", "君惜大大") # 汉字 print(r.getrange("cn_name", 0, 2)) # 取索引号是0-2 前3位的字节 君 切片操作 （一个汉字3个字节 1个字母一个字节 每个字节8bit） print(r.getrange("cn_name", 0, -1)) # 取所有的字节 君惜大大 切片操作 r.set("en_name","junxi") # 字母 print(r.getrange("en_name", 0, 2)) # 取索引号是0-2 前3位的字节 jun 切片操作 （一个汉字3个字节 1个字母一个字节 每个字节8bit） print(r.getrange("en_name", 0, -1)) # 取所有的字节 junxi 切片操作
17、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（一个汉字三个字节）
- value - 要设置的值
r.setrange("en_name", 1, "ccc") print(r.get("en_name")) # jccci 原始值是junxi 从索引号是1开始替换成ccc 变成 jccci
18、setbit(name, offset, value)
对 name 对应值的二进制表示的位进行操作
参数：
- name - redis的name
- offset - 位的索引（将值变换成二进制后再进行索引）
- value - 值只能是 1 或 0
注：如果在Redis中有一个对应： n1 = "foo"，
那么字符串foo的二进制表示为：01100110 01101111 01101111
所以，如果执行 setbit('n1', 7, 1)，则就会将第7位设置为1，
那么最终二进制则变成 01100111 01101111 01101111，即："goo"
扩展，转换二进制表示：
source = "陈思维" source = "foo" for i in source: num = ord(i) print bin(num).replace('b','')
特别的，如果source是汉字 "陈思维"怎么办？
答：对于utf-8，每一个汉字占 3 个字节，那么 "陈思维" 则有 9个字节 对于汉字，for循环时候会按照 字节 迭代，那么在迭代时，将每一个字节转换 十进制数，然后再将十进制数转换成二进制 11100110 10101101 10100110 11100110 10110010 10011011 11101001 10111101 10010000
19、getbit(name, offset)
获取name对应的值的二进制表示中的某位的值 （0或1）
print(r.getbit("foo1", 0)) # 0 foo1 对应的二进制 4个字节 32位 第0位是0还是1
20、bitcount(key, start=None, end=None)
获取name对应的值的二进制表示中 1 的个数
参数：
- key - Redis的name
- start - 字节起始位置
- end - 字节结束位置
print(r.get("foo")) # goo1 01100111 print(r.bitcount("foo",0,1)) # 11 表示前2个字节中，1出现的个数
21、bitop(operation, dest, *keys)
获取多个值，并将值做位运算，将最后的结果保存至新的name对应的值
参数：
- operation - AND（并） 、 OR（或） 、 NOT（非） 、 XOR（异或）
- dest - 新的Redis的name
- *keys - 要查找的Redis的name
如：
bitop("AND", 'new_name', 'n1', 'n2', 'n3')
获取Redis中n1,n2,n3对应的值，然后讲所有的值做位运算（求并集），然后将结果保存 new_name 对应的值中
r.set("foo","1") # 0110001 r.set("foo1","2") # 0110010 print(r.mget("foo","foo1")) # ['goo1', 'baaanew'] print(r.bitop("AND","new","foo","foo1")) # "new" 0 0110000 print(r.mget("foo","foo1","new")) source = "12" for i in source: num = ord(i) print(num) # 打印每个字母字符或者汉字字符对应的ascii码值 f-102-0b100111-01100111 print(bin(num)) # 打印每个10进制ascii码值转换成二进制的值 0b1100110（0b表示二进制） print bin(num).replace('b','') # 将二进制0b1100110替换成01100110
22、strlen(name)
返回name对应值的字节长度（一个汉字3个字节）
print(r.strlen("foo")) # 4 'goo1'的长度是4
23、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 - Redis的name
- amount - 自增数（必须是整数）
注：同 incrby
r.set("foo", 123) print(r.mget("foo", "foo1", "foo2", "k1", "k2")) r.incr("foo", amount=1) print(r.mget("foo", "foo1", "foo2", "k1", "k2"))
应用场景 – 页面点击数
假定我们对一系列页面需要记录点击次数。例如论坛的每个帖子都要记录点击次数，而点击次数比回帖的次数的多得多。如果使用关系数据库来存储点击，可能存在大量的行级锁争用。所以，点击数的增加使用redis的INCR命令最好不过了。
当redis服务器启动时，可以从关系数据库读入点击数的初始值（12306这个页面被访问了34634次）
r.set("visit:12306:totals", 34634) print(r.get("visit:12306:totals"))
每当有一个页面点击，则使用INCR增加点击数即可。
r.incr("visit:12306:totals") r.incr("visit:12306:totals")
页面载入的时候则可直接获取这个值
print(r.get("visit:12306:totals"))
24、incrbyfloat(self, name, amount=1.0)
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 - Redis的name
- amount - 自增数（浮点型）
r.set("foo1", "123.0") r.set("foo2", "221.0") print(r.mget("foo1", "foo2")) r.incrbyfloat("foo1", amount=2.0) r.incrbyfloat("foo2", amount=3.0) print(r.mget("foo1", "foo2"))
25、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 - Redis的name
- amount - 自减数（整数)
r.decr("foo4", amount=3) # 递减3 r.decr("foo1", amount=1) # 递减1 print(r.mget("foo1", "foo4"))
26、append(key, value)
在redis name对应的值后面追加内容
参数：
- key - redis的name
- value - 要追加的字符串
r.append("name", "haha") # 在name对应的值junxi后面追加字符串haha print(r.mget("name"))
四、redis 基本命令 hash
1、hset(name, key, value) - 单个增加、修改
name对应的hash中设置一个键值对（不存在，则创建；否则，修改）
参数：
- name - redis的name
- key - name对应的hash中的key
- value - name对应的hash中的value
注：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）
import redis import time pool = redis.ConnectionPool(host='localhost', port=6379, decode_responses=True) r = redis.Redis(connection_pool=pool) r.hset("hash1", "k1", "v1") r.hset("hash1", "k2", "v2") print(r.hkeys("hash1")) # 取hash中所有的key print(r.hget("hash1", "k1")) # 单个取hash的key对应的值 print(r.hmget("hash1", "k1", "k2")) # 多个取hash的key对应的值 r.hsetnx("hash1", "k2", "v3") # 只能新建 print(r.hget("hash1", "k2"))
2、hmset(name, mapping) - 批量增加（取出）
在name对应的hash中批量设置键值对
参数：
- name - redis的name
- mapping - 字典，如：{'k1':'v1', 'k2': 'v2'}
如：
r.hmset("hash2", {"k2": "v2", "k3": "v3"}) hget(name,key)
3、hget(name, key) - 获取值
r.hget("hash2", "key")
4、hget(name,key1,key2) - 批量获取，在name对应的hash中获取多个key的值
参数：
- name - reids对应的name
- keys - 要获取key集合，如：['k1', 'k2', 'k3']
- *args - 要获取的key，如：k1,k2,k3
print(r.hget("hash2", "k2")) # 单个取出"hash2"的key-k2对应的value print(r.hmget("hash2", "k2", "k3")) # 批量取出"hash2"的key-k2 k3对应的value --方式1 print(r.hmget("hash2", ["k2", "k3"])) # 批量取出"hash2"的key-k2 k3对应的value --方式2
5、hgetall(name) - 取出所有的键值对
获取name对应hash的所有键值
print(r.hgetall("hash1"))
6、hlen(name) - 得到所有键值对的格式 hash长度
获取name对应的hash中键值对的个数
print(r.hlen("hash1"))
7、hkeys(name) - 得到所有的keys（类似字典的取所有keys）
获取name对应的hash中所有的key的值
print(r.hkeys("hash1"))
8、hvals(name) - 得到所有的value（类似字典的取所有value）
获取name对应的hash中所有的value的值
print(r.hvals("hash1"))
9、hexists(name, key) - 判断成员是否存在（类似字典的in）
检查 name 对应的 hash 是否存在当前传入的 key
print(r.hexists("hash1", "k4")) # False 不存在 print(r.hexists("hash1", "k1")) # True 存在
10、hdel(name,*keys) - 删除键值对
将name对应的hash中指定key的键值对删除
print(r.hgetall("hash1")) r.hset("hash1", "k2", "v222") # 修改已有的key k2 r.hset("hash1", "k11", "v1") # 新增键值对 k11 r.hdel("hash1", "k1") # 删除一个键值对 print(r.hgetall("hash1"))
11、hincrby(name, key, amount=1) - 自增自减整数(将key对应的value--整数 自增1或者2，或者别的整数 负数就是自减)
自增name对应的hash中的指定key的值，不存在则创建key=amount
参数：
- name - redis中的name
- key - hash对应的key
- amount - 自增数（整数）
r.hset("hash1", "k3", 123) r.hincrby("hash1", "k3", amount=-1) print(r.hgetall("hash1")) r.hincrby("hash1", "k4", amount=1) # 不存在的话，value默认就是1 print(r.hgetall("hash1"))
12、hincrbyfloat(name, key, amount=1.0) - 自增自减浮点数(将key对应的value--浮点数 自增1.0或者2.0，或者别的浮点数 负数就是自减)
自增name对应的hash中的指定key的值，不存在则创建key=amount
参数：
- name - redis中的name
- key - hash对应的key
- amount，自增数（浮点数）
自增 name 对应的 hash 中的指定 key 的值，不存在则创建 key=amount。
r.hset("hash1", "k5", "1.0") r.hincrbyfloat("hash1", "k5", amount=-1.0) # 已经存在，递减-1.0 print(r.hgetall("hash1")) r.hincrbyfloat("hash1", "k6", amount=-1.0) # 不存在，value初始值是-1.0 每次递减1.0 print(r.hgetall("hash1"))
13、hscan(name, cursor=0, match=None, count=None) - 取值查看--分片读取
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
参数：
- name - redis的name
- cursor - 游标（基于游标分批取获取数据）
- match - 匹配指定key，默认None 表示所有的key
- count - 每次分片最少获取个数，默认None表示采用Redis的默认分片个数
第一次：cursor1, data1 = r.hscan('xx', cursor=0, match=None, count=None) 第二次：cursor2, data1 = r.hscan('xx', cursor=cursor1, match=None, count=None) ...
直到返回值cursor的值为0时，表示数据已经通过分片获取完毕
print(r.hscan("hash1"))
14、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 - 每次分片最少获取个数，默认None表示采用Redis的默认分片个数
for item in r.hscan_iter('hash1'): print(item) print(r.hscan_iter("hash1")) # 生成器内存地址
五、redis基本命令 list
1.plush(name,values) - 增加（类似于list的append，只是这里是从左边新增加）--没有就新建在name对应的list中添加元素，每个新的元素都添加到列表的最左边
import redis import time pool = redis.ConnectionPool(host='localhost', port=6379, decode_responses=True) r = redis.Redis(connection_pool=pool) r.lpush("list1", 11, 22, 33) print(r.lrange('list1', 0, -1))
保存顺序为: 33,22,11
扩展：
r.rpush("list2", 11, 22, 33) # 表示从右向左操作 print(r.llen("list2")) # 列表长度 print(r.lrange("list2", 0, 3)) # 切片取出值，范围是索引号0-3
2.rpush - 增加（从右边增加）--没有就新建
r.rpush("list2", 44, 55, 66) # 在列表的右边，依次添加44,55,66 print(r.llen("list2")) # 列表长度 print(r.lrange("list2", 0, -1)) # 切片取出值，范围是索引号0到-1(最后一个元素)
3.lpushx(name,value) - 往已经有的name的列表的左边添加元素，没有的话无法创建
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
更多：
r.lpushx("list10", 10) # 这里list10不存在 print(r.llen("list10")) # 0 print(r.lrange("list10", 0, -1)) # [] r.lpushx("list2", 77) # 这里"list2"之前已经存在，往列表最左边添加一个元素，一次只能添加一个 print(r.llen("list2")) # 列表长度 print(r.lrange("list2", 0, -1)) # 切片取出值，范围是索引号0到-1(最后一个元素
4.rpushx - 往已经有的name的列表的右边添加元素，没有的话无法创建
r.rpushx("list2", 99) # 这里"foo_list1"之前已经存在，往列表最右边添加一个元素，一次只能添加一个 print(r.llen("list2")) # 列表长度 print(r.lrange("list2", 0, -1)) # 切片取出值，范围是索引号0到-1(最后一个元素)
5.linsert - 新增（固定索引号位置插入元素）
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
- refvalue - 标杆值，即：在它前后插入数据
- value - 要插入的数据
r.linsert("list2", "before", "11", "00") # 往列表中左边第一个出现的元素"11"前插入元素"00" print(r.lrange("list2", 0, -1)) # 切片取出值，范围是索引号0-最后一个元素
6.lset(name, index, value) - 修改（指定索引号进行修改）
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.lset("list2", 0, -11) # 把索引号是0的元素修改成-11 print(r.lrange("list2", 0, -1))
7.lrem(name, value, num) - 删除（指定值进行删除）
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=1,从前到后，删除左边第1个
- num=-2 - 从后向前，删除2个
r.lrem("list2", "11", 1) # 将列表中左边第一次出现的"11"删除 print(r.lrange("list2", 0, -1)) r.lrem("list2", "99", -1) # 将列表中右边第一次出现的"99"删除 print(r.lrange("list2", 0, -1)) r.lrem("list2", "22", 0) # 将列表中所有的"22"删除 print(r.lrange("list2", 0, -1))
8. lpop(name) - 删除并返回
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
r.lpop("list2") # 删除列表最左边的元素，并且返回删除的元素 print(r.lrange("list2", 0, -1)) r.rpop("list2") # 删除列表最右边的元素，并且返回删除的元素 print(r.lrange("list2", 0, -1))
9.ltrim(name, start, end) - 删除索引之外的值
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
r.ltrim("list2", 0, 2) # 删除索引号是0-2之外的元素，值保留索引号是0-2的元素 print(r.lrange("list2", 0, -1))
10.lindex(name, index) - 取值（根据索引号取值）
在name对应的列表中根据索引获取列表元素
print(r.lindex("list2", 0)) # 取出索引号是0的值
11.rpoplpush(src, dst) - 移动 元素从一个列表移动到另外一个列表
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
r.rpoplpush("list1", "list2") print(r.lrange("list2", 0, -1))
12.brpoplpush(src, dst, timeout=0) - 移动 元素从一个列表移动到另外一个列表 可以设置超时
从一个列表的右侧移除一个元素并将其添加到另一个列表的左侧
参数：
- src - 取出并要移除元素的列表对应的name
- dst - 要插入元素的列表对应的name
- timeout - 当src对应的列表中没有数据时，阻塞等待其有数据的超时时间（秒），0 表示永远阻塞
r.brpoplpush("list1", "list2", timeout=2) print(r.lrange("list2", 0, -1))
13.blpop(keys, timeout) - 一次移除多个列表
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) 同 blpop，将多个列表排列,按照从右向左去移除各个列表内的元素
r.lpush("list10", 3, 4, 5) r.lpush("list11", 3, 4, 5) while True: r.blpop(["list10", "list11"], timeout=2) print(r.lrange("list10", 0, -1), r.lrange("list11", 0, -1))
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，那么就需要获取name对应的所有列表。
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：
def list_iter(name): """ 自定义redis列表增量迭代 :param name: redis中的name，即：迭代name对应的列表 :return: yield 返回 列表元素 """ list_count = r.llen(name) for index in range(list_count): yield r.lindex(name, index) # 使用 for item in list_iter('list2'): # 遍历这个列表 print(item)
六、redis基本命令 set
1.sadd(name,values) - 新增
name - 对应的集合中添加元素
r.sadd("set1", 33, 44, 55, 66) # 往集合中添加元素 print(r.scard("set1")) # 集合的长度是4 print(r.smembers("set1")) # 获取集合中所有的成员
2.scard(name) - 获取元素个数 类似于len
获取name对应的集合中元素个数
print(r.scard("set1")) # 集合的长度是4
3.smembers(name) - 获取集合中所有的成员
获取name对应的集合的所有成员
print(r.smembers("set1")) # 获取集合中所有的成员
获取集合中所有的成员--元组形式
sscan(name, cursor=0, match=None, count=None)
实例：
print(r.sscan("set1"))
获取集合中所有的成员--迭代器的方式
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
for i in r.sscan_iter("set1"): print(i)
4.sdiff(keys, *args) - 差集
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
r.sadd("set2", 11, 22, 33) print(r.smembers("set1")) # 获取集合中所有的成员 print(r.smembers("set2")) print(r.sdiff("set1", "set2")) # 在集合set1但是不在集合set2中 print(r.sdiff("set2", "set1")) # 在集合set2但是不在集合set1中
5.sdiffstore(dest, keys, *args) - 差集--差集存在一个新的集合中
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
r.sdiffstore("set3", "set1", "set2") # 在集合set1但是不在集合set2中 print(r.smembers("set3")) # 获取集合3中所有的成员
6.sinter(keys, *args)交集
获取多一个name对应集合的交集
print(r.sinter("set1", "set2")) # 取2个集合的交集
7.sinterstore(dest, keys, *args) - 交集--交集存在一个新的集合中
获取多一个name对应集合的并集，再将其加入到dest对应的集合中
print(r.sinterstore("set3", "set1", "set2")) # 取2个集合的交集 print(r.smembers("set3"))
并集
sunion(keys, *args)
获取多个name对应的集合的并集
print(r.sunion("set1", "set2")) # 取2个集合的并集
并集--并集存在一个新的集合
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
print(r.sunionstore("set3", "set1", "set2")) # 取2个集合的并集 print(r.smembers("set3"))
8.sismember(name, value) - 判断是否是集合的成员 类似in
检查value是否是name对应的集合的成员，结果为True和False
print(r.sismember("set1", 33)) # 33是集合的成员 print(r.sismember("set1", 23)) # 23不是集合的成员
9.smove(src, dst, value) - 移动
将某个成员从一个集合中移动到另外一个集合
r.smove("set1", "set2", 44) print(r.smembers("set1")) print(r.smembers("set2"))
10.spop(name) - 删除--随机删除并且返回被删除值
从集合移除一个成员，并将其返回,说明一下，集合是无序的，所有是随机删除的
print(r.spop("set2")) # 这个删除的值是随机删除的，集合是无序的 print(r.smembers("set2"))
11.srem(name, values) - 删除--指定值删除
在name对应的集合中删除某些值
print(r.srem("set2", 11)) # 从集合中删除指定值 11 print(r.smembers("set2"))
七、redis基本命令 有序set
Set操作，Set集合就是不允许重复的列表，本身是无序的。
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。
1.zadd(name, *args, **kwargs) - 新增
在name对应的有序集合中添加元素
如：
import redis import time pool = redis.ConnectionPool(host='localhost', port=6379, decode_responses=True) r = redis.Redis(connection_pool=pool) r.zadd("zset1", n1=11, n2=22) r.zadd("zset2", 'm1', 22, 'm2', 44) print(r.zcard("zset1")) # 集合长度 print(r.zcard("zset2")) # 集合长度 print(r.zrange("zset1", 0, -1)) # 获取有序集合中所有元素 print(r.zrange("zset2", 0, -1, withscores=True)) # 获取有序集合中所有元素和分数
2.zcard(name) - 获取有序集合元素个数 类似于len
获取name对应的有序集合元素的数量
print(r.zcard("zset1")) # 集合长度
3.获取有序集合的所有元素
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
3-1 从大到小排序(同zrange，集合是从大到小排序的)
zrevrange(name, start, end, withscores=False, score_cast_func=float)
实例
print(r.zrevrange("zset1", 0, -1)) # 只获取元素，不显示分数 print(r.zrevrange("zset1", 0, -1, withscores=True)) # 获取有序集合中所有元素和分数,分数倒序
3-2 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)
实例
for i in range(1, 30): element = 'n' + str(i) r.zadd("zset3", element, i) print(r.zrangebyscore("zset3", 15, 25)) # # 在分数是15-25之间，取出符合条件的元素 print(r.zrangebyscore("zset3", 12, 22, withscores=True)) # 在分数是12-22之间，取出符合条件的元素（带分数）
3-3 按照分数范围获取有序集合的元素并排序（默认从大到小排序）
zrevrangebyscore(name, max, min, start=None, num=None, withscores=False, score_cast_func=float)
实例
print(r.zrevrangebyscore("zset3",22,11, withscores=True))# 在分数是22-11之间，取出符合条件的元素 按照分数倒序
3-4 获取所有元素--默认按照分数顺序排序
zscan(name, cursor=0, match=None, count=None, score_cast_func=float)
实例
print(r.zscan("zset3"))
3-5 获取所有元素--迭代器
zscan_iter(name, match=None, count=None,score_cast_func=float)
实例
for i in r.zscan_iter("zset3"):# 遍历迭代器print(i)
4.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
print(r.zrange("zset3",0,-1, withscores=True))print(r.zcount("zset3",11,22))
5.zincrby(name, value, amount)自增
自增name对应的有序集合的 name 对应的分数
r.zincrby("zset3","n2", amount=2)# 每次将n2的分数自增2print(r.zrange("zset3",0,-1, withscores=True))
获取某个值在 name对应的有序集合中的索引（从 0 开始）
更多：
zrevrank(name, value)，从大到小排序。
print(r.zrank("zset3", "n1")) # n1的索引号是0 这里按照分数顺序（从小到大） print(r.zrank("zset3", "n6")) # n6的索引号是1 print(r.zrevrank("zset3", "n1")) # n1的索引号是29 这里安照分数倒序（从大到小）
删除name对应的有序集合中值是values的成员
r.zrem("zset3", "n3") # 删除有序集合中的元素n3 删除单个 print(r.zrange("zset3", 0, -1))
8.zremrangebyrank(name, min, max) - 删除--根据排行范围删除，按照索引号来删除
根据排行范围删除
r.zremrangebyrank("zset3",0,1)# 删除有序集合中的索引号是0, 1的元素print(r.zrange("zset3",0,-1))
9.zremrangebyscore(name, min, max) - 删除--根据分数范围删除
根据分数范围删除
r.zremrangebyscore("zset3", 11, 22) # 删除有序集合中的分数是11-22的元素 print(r.zrange("zset3", 0, -1))
10.zscore(name, value) - 获取值对应的分数
获取name对应有序集合中 value 对应的分数
print(r.zscore("zset3", "n27")) # 获取元素n27对应的分数27