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再述:python中redis的使用(P

再述pythonredis 2023-01-31 01:01:02 461人浏览 独家记忆

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摘要

Redis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。redi

Redis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。

redis连接实例是线程安全的,可以直接将redis连接实例设置为一个全局变量,直接使用。如果需要另一个Redis实例(or Redis数据库)时,就需要重新创建redis连接实例来获取一个新的连接。同理,python的redis没有实现select命令。

安装redis

pip install redis

连接redis,加上decode_responses=True,写入的键值对中的value为str类型,不加这个参数写入的则为字节类型。

import redis   # 导入redis模块,通过Python操作redis 也可以直接在redis主机的服务端操作缓存数据库 r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, decode_responses=True)   # host是redis主机,需要redis服务端和客户端都启动 redis默认端口是6379r.set('name', 'junxi')  # key是"foo" value是"bar" 将键值对存入redis缓存print(r['name'])print(r.get('name'))  # 取出键name对应的值print(type(r.get('name')))

redis-py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。默认,每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
可以直接建立一个连接池,然后作为参数Redis,这样就可以实现多个Redis实例共享一个连接池

连接池

import redis    # 导入redis模块,通过python操作redis 也可以直接在redis主机的服务端操作缓存数据库 pool = redis.ConnectionPool(host='localhost', port=6379, decode_responses=True)   # host是redis主机,需要redis服务端和客户端都起着 redis默认端口是6379r = redis.Redis(connection_pool=pool)r.set('gender', 'male')     # key是"gender" value是"male" 将键值对存入redis缓存print(r.get('gender'))      # gender 取出键male对应的值

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.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)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

2.px

过期时间(豪秒) 这里过期时间是3豪秒,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'))

3.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)

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

4.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


5.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


6.setex(name, value, time)

设置值
参数:
time,过期时间(数字秒 或 timedelta对象)

import redisimport time pool = redis.ConnectionPool(host='localhost', port=6379, decode_responses=True)r = redis.Redis(connection_pool=pool)r.setex("fruit2", "orange", 5)time.sleep(5)print(r.get('fruit2'))  # 5秒后,取值就从orange变成None


7.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


8.mset(*args, **kwargs)

批量设置值
如:

r.mget({'k1': 'v1', 'k2': 'v2'})r.mset(k1="v1", k2="v2") # 这里k1 和k2 不能带引号 一次设置对个键值对print(r.mget("k1", "k2"))   # 一次取出多个键对应的值print(r.mget("k1"))


9.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


10.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


11.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


12.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


13.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


14.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


15.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 01100111print(r.bitcount("foo",0,1))  # 11 表示前2个字节中,1出现的个数


16.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")  # 0110001r.set("foo1","2")  # 0110010print(r.mget("foo","foo1"))  # ['goo1', 'baaanew']print(r.bitop("AND","new","foo","foo1"))  # "new" 0 0110000print(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-102-0b100111-01100111print(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


17.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


18.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
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"))


19.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"))


20.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3r.decr("foo1", amount=1) # 递减1print(r.mget("foo1", "foo4"))


21.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hahaprint(r.mget("name"))

1.单个增加

修改(单个取出)--没有就新增,有的话就修改
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)
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 redisimport 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keyprint(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 批量增加(取出)

hmset(name, mapping)
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)
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
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
如:

print(r.hget("hash2", "k2"))  # 单个取出"hash2"的key-k2对应的valueprint(r.hmget("hash2", "k2", "k3"))  # 批量取出"hash2"的key-k2 k3对应的value --方式1print(r.hmget("hash2", ["k2", "k3"]))  # 批量取出"hash2"的key-k2 k3对应的value --方式2


3.取出所有的键值对

hgetall(name)
获取name对应hash的所有键值

print(r.hgetall("hash1"))


4.得到所有键值对的格式 hash长度

hlen(name)
获取name对应的hash中键值对的个数

print(r.hlen("hash1"))


5.得到所有的keys(类似字典的取所有keys)

hkeys(name)
获取name对应的hash中所有的key的值

print(r.hkeys("hash1"))


6.得到所有的value(类似字典的取所有value)

hvals(name)
获取name对应的hash中所有的value的值

print(r.hvals("hash1"))


7.判断成员是否存在(类似字典的in)

hexists(name, key)
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


8.删除键值对

hdel(name,*keys)
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 k2r.hset("hash1", "k11", "v1")   # 新增键值对 k11r.hdel("hash1", "k1")    # 删除一个键值对print(r.hgetall("hash1"))

9.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)

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
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1print(r.hgetall("hash1"))

10.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)
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
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-1.0print(r.hgetall("hash1"))r.hincrbyfloat("hash1", "k6", amount=-1.0)    # 不存在,value初始值是-1.0 每次递减1.0print(r.hgetall("hash1"))


11.取值查看--分片读取

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
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

print(r.hscan("hash1"))


12.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
如:

for item in r.hscan_iter('hash1'):print(item)print(r.hscan_iter("hash1"))    # 生成器内存地址

1.增加

(类似于list的append,只是这里是从左边新增加)--没有就新建
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
如:

import redisimport 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.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44,55,66print(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.往已经有的name的列表的左边添加元素,没有的话无法创建

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
更多:

r.lpushx("list10", 10)   # 这里list10不存在print(r.llen("list10"))  # 0print(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.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.新增(固定索引号位置插入元素)

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
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.修改(指定索引号进行修改)

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.lset("list2", 0, -11)    # 把索引号是0的元素修改成-11print(r.lrange("list2", 0, -1))


7.删除(指定值进行删除)

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=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.删除并返回

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

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.删除索引之外的值

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

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.取值(根据索引号取值)

lindex(name, index)
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.移动 

 元素从一个列表移动到另外一个列表
rpoplpush(src, dst)
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.移动 

 元素从一个列表移动到另外一个列表 可以设置超时
brpoplpush(src, dst, timeout=0)
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))


13.一次移除多个列表

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)  同blpop,将多个列表排列,按照从右像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))


14.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 range(list_count):        yield r.lindex(name, index) # 使用for item in list_iter('list2'): # 遍历这个列表    print(item)


1.新增

sadd(name,values)
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4print(r.smembers("set1"))   # 获取集合中所有的成员


2.获取元素个数 类似于len

scard(name)
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.获取集合中所有的成员

smembers(name)
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)

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.差集

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

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.差集--差集存在一个新的集合中

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

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.交集

sinter(keys, *args)
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.交集--交集存在一个新的集合中

sinterstore(dest, keys, *args)
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"))


8.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


9.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"))


10.判断是否是集合的成员 类似in

sismember(name, value)
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


11.移动

smove(src, dst, value)
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"))


12.删除--随机删除并且返回被删除值

spop(name)
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"))


13.删除--指定值删除

srem(name, values)
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 11print(r.smembers("set2"))

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.新增

zadd(name, *args, **kwargs)
在name对应的有序集合中添加元素
如:

import redisimport 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.获取有序集合元素个数 类似于len

zcard(name)
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)

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)

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)

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)

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)

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.自增

zincrby(name, value, amount)
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))


6.获取值的索引号

zrank(name, value)
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1print(r.zrevrank("zset3", "n1"))    # n1的索引号是29 这里安照分数倒序(从大到小)


7.删除--指定值删除

zrem(name, values)
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.删除--根据排行范围删除,按照索引号来删除

zremrangebyrank(name, min, max)
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.删除--根据分数范围删除

zremrangebyscore(name, min, max)
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.获取值对应的分数

zscore(name, value)
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


1.删除

delete(*names)
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.检查名字是否存在

exists(name)
检测redis的name是否存在,存在就是True,False 不存在

print(r.exists("zset1"))


3.模糊匹配

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

print(r.keys("foo*"))


4.设置超时时间

expire(name ,time)
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.重命名

rename(src, dst)
对redis的name重命名

r.lpush("list5", 11, 22)r.rename("list5", "list5-1")


6.随机获取name

randomkey()
随机获取一个redis的name(不删除)

print(r.randomkey())


7.获取类型

type(name)
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)
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Keyprint(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


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 redisimport 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1pipe.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"))

--结束END--

本文标题: 再述:python中redis的使用(P

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