redis的使用
1 python操作Redis普通链接
# 1 先安装
pip3 install redis
# 简单使用
from redis import Redis
# conn=Redis()
# 连接对象
conn=Redis(host='127.0.0.1', port=6379)
# 往里面存值
conn.set('name','nb')
2 Python操作Redis之连接池
2.1先造一个池子
#redis连接池
import redis
#pool必须是单例的
POOL = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379,max_connections=100) # 造一个池子,最多能放100个连接
2.2 连接
import redis
from t_redis_pool import POOL
r = redis.Redis(connection_pool=POOL)
# 只要执行这一句话，就是从池中拿出一个连接
ret=r.get('name') # 这样就拿到了我们刚刚放的值
3 string操作
String操作，redis中的String在在内存中按照一个name对应一个value来存储。如图
set的用法
conn.set('name','dsb') 最基本的使用方法
conn.set('name','dsb',ex=3) 三秒钟过期时间
conn.set('name','dsb',px=3000) 三千毫秒过期时间
conn.set('name','dsb'，nx=True) name不在时可操作，存在就不可操作
conn.set('name','dsb'，xx=True) name在时可操作，不在就不可操作
mset(*args, **kwargs)
批量设置值
mset(k1='v1', k2='v2')
或
mget({'k1': 'v1', 'k2': 'v2'})
mget(keys, *args)
批量获取
如：
mget('k1', 'k2')
或
r.mget(['k3', 'k4'])
getset(name, value)
设置新值并获取原来的值
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）
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
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）
conn.incr('number') # 只要一执行，数字加1
conn.incr('number'，3) # 只要一执行，数字加3
conn.incr('number'，-2) # 只要一执行，数字减2
# 注：同incrby
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
conn.append('name','nb')
string小结
常用的几个
#set :很多参数
#get
#mset
#mget
#incr
#decr
#append
4 Hash操作
Hash操作，redis中Hash在内存中的存储格式如下图：
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）
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('xx', {'k1':'v1', 'k2': 'v2'})
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：
# r.mget('xx', ['k1', 'k2'])
# 或
# print r.hmget('xx', 'k1', 'k2')
hgetall(name)
# 获取name对应hash的所有键值
print(re.hgetall('xxx').get(b'name'))
ps：一次性取所有，最好不用
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
hexists(name, key)
# 检查name对应的hash是否存在当前传入的key
hdel(name,*keys)
# 将name对应的hash中指定key的键值对删除
print(re.hdel('xxx','sex','name'))
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）
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
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
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('xx'):
# print item
# 以后想取出hash类型内所有的数据，不建议用hgetall，建议用hscan_iter
# 一次性先取一部分回来（假设有1w条，先取回100条，把这100条做成了生成器）
ret=conn.hscan_iter('hash1')
print(ret)
for i in ret:
print(i)
hash小结
# 重点掌握
# hset
# hget
#hmset
#hmget
# hincrby
# 区分hgetall和hscan_iter
5 List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：
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：
# r.lpush('list1', 11,22,33)
# 保存顺序为: 33,22,11
# 扩展：
# 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
# 更多：
# 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
# 在第三条数据前面插入一条77777777
ret=conn.linsert('list1','before','3','77777777')
# 在第三条后面插入一条66666666
ret=conn.linsert('list1','after','3','66666666')
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
# 将第四条数据设置为22222
ret=conn.lset('list1',3,'22222') #从0开始计数
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
ret=conn.lrem('list1',2,'5') # 从前往后删除两个5
ret=conn.lrem('list1',-1,'5') # 从后往前删除1个5
ret=conn.lrem('list1',0,'5') # 删除所有5
pop(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
lindex(name, index)
在name对应的列表中根据索引获取列表元素
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')))
# 列表切片
ret=conn.lrange('list1',0,2) # 前闭后闭
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）
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
自定义一个分批获取列表的数据
# 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)
list小结
# 重点常用
lpush
lpop
blpop
lrange
llen
6 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。
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()
# 这里不会执行
pipe.set('name', 'jake')
pipe.set('age', '22')
#这句话才是真的去执行
pipe.execute()
7 江狗中使用redis
安装django-redis模块
pip3 install django-redis
setting里配置：
# 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",
}
}
}
视图函数中：
from django_redis import get_redis_connection
conn = get_redis_connection('default')
print(conn.hgetall('xxx'))
7.1 其他框架通用方法：
新建一个pool文件
import redis
POOL = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379,password='1234',max_connections=1000)
在视图中使用：
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')