• redis基本操作


    python中连接redis

    import redis
    
    pool=redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379)
    r =redis.Redis(connection_pool=pool)
    
    r.set('name','deng')
    
    print(r.get('name'))

    redis的几种数据类型

    1 str

    #设置值
    set  name   deng
    # 获取值
    get name 

    setex 键 过期时间(秒) 值

    2. hash 类型

    # 设置值

    hset username  product  price

    hget username product

    hgetall deng   # 获取所有name为deng的键值

    判断是否存在   hexists  name key   # 判断是否存在  如果存在则返回1 不存在则返回0

    删除      hdel(name,*keys)

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

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    # 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
     
    # 如:
        # 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

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

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    # 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
     
    # 如:
        # for item in r.hscan_iter('xx'):
        #     print item

     3. list 类型

    添加

    lpush(name,values)

    # 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

    rpush(name,values)

    lrange  lst start end 

    删除

    r.lrem(name, value, num)

    num=0 删除列表中是value值的所有值

    # num=2,从前到后,删除2个;

    # num=-2,从后向前,删除2个

     lpop(name)  # 左边删除第一个元素并返回

    根据索引取值

    lindex(name, index)

    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:
     
    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 xrange(list_count):
            yield r.lindex(name, index)
     
    # 使用
    for item in list_iter('pp'):
        print item

    4. set集合

    Set操作,Set集合就是不允许重复的列表

    (1)添加

    sadd(name,values)

    (2)删除(从集合值删除某些值)

    srem(name, values)

    (3)有多少元素

    scard(name)

    (4)判断某元素是否是该集合中的成员

    sismember(name, value)

    (5)获取所有成员

    smembers(name)

    (6)从右侧移除一个成员并返回

    spop(name)

     5.有序集合

    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.添加元素

    zadd(name, *args, **kwargs)

     zadd('zz', 'n1', 1, 'n2', 2)或 zadd('zz',n1=1,n2=2)

     2. 获取元素个数   

    zcard(name)

    3.获取有序集合中分数 在 [min,max] 之间的个数

    zcount(name, min, max)

    4. 自增name对应的有序集合的 name 对应的分数

    zincrby(name, value, amount)

    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
    

    其他操作

    其他常用操作
    
    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

    redis的管道

    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。

    #!/usr/bin/env python
    # -*- coding:utf-8 -*-
     
    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()

    计数器

    #!/usr/bin/env python
    # -*- coding:utf-8 -*-
    import redis
    
    conn = redis.Redis(host='192.168.1.41',port=6379)
    
    conn.set('count',1000)
    
    with conn.pipeline() as pipe:
    
        # 先监视,自己的值没有被修改过
        conn.watch('count')
    
        # 事务开始
        pipe.multi()
        old_count = conn.get('count')
        count = int(old_count)
        if count > 0:  # 有库存
            pipe.set('count', count - 1)
    
        # 执行,把所有命令一次性推送过去
        pipe.execute()
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/knighterrant/p/10920792.html
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