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python操作Redis缓存

时间:2018-04-01 21:56:27      阅读:200      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:das   另一个   一个   检测   usr   param   表示   生成   获取   

一、Redis的安装

  xshell连上服务器,依次输入以下代码:

wget http://download.redis.io/releases/redis-3.0.6.tar.gz
tar xzf redis-3.0.6.tar.gz
cd redis-3.0.6
make

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  如果不巧发生以下截图中的错误:

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  说明未安装gcc,如果是centos系统,输入:yum install gcc安装gcc即可,然后再次输入make执行。

  输入make后,很不幸,再次发生如下截图错误:

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  推测是因为编译库的问题。

  将make改为make MALLOC=libc 再次运行!好事多磨。

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     终于安装成功了!

  还有配置文件的修改什么的先不折腾了,此时已然可以启动Redis服务

src/redis-server # 启动服务端

# 启动客户端的代码如下
src/redis-cli
redis> set foo bar
OK
redis> get foo
"bar"

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     看到上面的图像,说明服务端已经起来了!

  但是看到很多WARNING,没错,此时你用pycharm写了连接redis服务端的代码,但是你发现服务端竟然没有响应

  OK,在服务端Ctrl + C ,先把服务断开

  分别执行下面的语句:

echo 511 > /proc/sys/net/core/somaxconn
echo "vm.overcommit_memory = 1" >> /etc/sysctl.conf
sysctl vm.overcommit_memory=1
echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled

  在/etc下的rc.local的最后添加:

echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled

  最后的重点来了,折腾半天还是服务器不鸟我,无奈之下试了试临时关闭防火墙:

service iptables stop 

  唉呀呀,终于成功了!

  我在另一台服务器用了另一种搭建方法:传送门也成功了,但是也不要忘记要临时关掉防火墙。

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二、Redis的两种连接方式

1.简单连接
import redis
conn = redis.Redis(host=‘207.148.120.229‘, port=6379)
conn.set(‘foo‘, ‘Bar‘)
print(conn.get(‘foo‘))
a = input(‘按任意键结束‘)
2.使用连接池  

  为了减少每次建立、释放连接的开销,推荐使用连接池

  redis使用connection pool来管理对一个redis服务的所有连接。

  多个redis实例可共享一个连接池。

import redis
pool = redis.ConnectionPool(host=‘207.148.120.229‘,port=6379)
conn = redis.Redis(connection_pool=pool)

conn.set(‘key‘, ‘Hello World‘)
print(conn.get(‘key‘))
a = input(‘按任意键结束‘)

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三、五大数据类型

1.String操作  

  redis中的String在在内存中按照一个key对应一个value来存储。以键值对的方式存储。

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  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

import redis
pool = redis.ConnectionPool(host=‘207.148.120.229‘,port=6379)
conn = redis.Redis(connection_pool=pool)

conn.set(‘key‘, ‘Hello World‘)
print(conn.get(‘key‘))

   mset(*args, **kwargs) 批量设置值

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# 批量设置值
import redis
pool = redis.ConnectionPool(host=207.148.120.229,port=6379)
conn = redis.Redis(connection_pool=pool)

conn.mset(k1=v1, k2=v2)
# conn.mset({‘k1‘: ‘v1‘, ‘k2‘: ‘v2‘})

print(conn.get(k1))
View Code

  get(name)  获取值

print(conn.get(k1))

  mget(keys, *args) 批量获取值

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# 批量获取值
import redis
pool = redis.ConnectionPool(host=207.148.120.229,port=6379)
conn = redis.Redis(connection_pool=pool)

conn.mset(k1=v1, k2=v2)

print(conn.mget(k1,k2))    # [b‘v1‘, b‘v2‘]
print(conn.mget([k1,k2]))  # [b‘v1‘, b‘v2‘]
View Code

  getset(name, value) 设置新值并获取原来的值

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import redis
pool = redis.ConnectionPool(host=207.148.120.229,port=6379)
conn = redis.Redis(connection_pool=pool)

conn.mset(k1=v1, k2=v2)

ret = conn.getset(k1,value_1)
print(ret)             # b‘v1‘
print(conn.get(k1)) # b‘value_1‘
View Code

  getrange(key, start, end)  获取name对应value的指定字节

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import redis
pool = redis.ConnectionPool(host=207.148.120.229,port=6379)
conn = redis.Redis(connection_pool=pool)

conn.set(k1,hello)

print(conn.getrange(k1,0,3)) # b‘hell‘‘
# 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: "hello" ,0-3表示 "hell"
View Code

  setrange(name, offset, value) 从指定字节开始替换新值

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import redis
pool = redis.ConnectionPool(host=207.148.120.229,port=6379)
conn = redis.Redis(connection_pool=pool)

print(conn.get(k1))  # b‘hello‘
conn.setrange(k1,2,long_time)
print(conn.get(k1))  # b‘helong_time‘

# 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
View Code

  strlen(name) 获取name对应的value的长度

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import redis
pool = redis.ConnectionPool(host=207.148.120.229,port=6379)
conn = redis.Redis(connection_pool=pool)

conn.set(k1,hello)
conn.set(k2,天宝)

print(conn.strlen(k1))  # 5
print(conn.strlen(k2))  # 6  一个汉字占3个字节
View Code

  incr(self, name, amount=1) name存在,则自增amount,否则设置name的value值为amount

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import redis
pool = redis.ConnectionPool(host=207.148.120.229,port=6379)
conn = redis.Redis(connection_pool=pool)

conn.set(k1,5)
conn.incr(k1,amount=3)

print(conn.get(k1))  # b‘8‘

# 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
View Code

  decr(self, name, amount=1) 自减(整数)

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import redis
pool = redis.ConnectionPool(host=207.148.121.149,port=6379)
conn = redis.Redis(connection_pool=pool)

conn.set(k1,5)
conn.decr(k1,amount=3)

print(conn.get(k1))  # b‘2‘

# 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)
View Code

     append(key, value)

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import redis
pool = redis.ConnectionPool(host=207.148.121.149,port=6379)
conn = redis.Redis(connection_pool=pool)

conn.set(k1,hello_)
conn.append(k1,world)

print(conn.get(k1))  # b‘hello_world‘

# 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
View Code
2.Hash操作

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  hset(name, key, value)  设置值

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import redis
pool = redis.ConnectionPool(host=207.148.121.149,port=6379)
conn = redis.Redis(connection_pool=pool)

conn.hset(n1,key_1,hello)
conn.hset(n1,key_2,world)

print(conn.hget(n1,key_1))  # b‘hello‘
print(conn.hget(n1,key_2))  # b‘world‘

# 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)
View Code 

  hmset(name, mapping) 批量设置值

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import redis
pool = redis.ConnectionPool(host=207.148.121.149,port=6379)
conn = redis.Redis(connection_pool=pool)

conn.hmset(n1,{k1:v1, k2: v2})

print(conn.hget(n1,k1))  # b‘v1‘
print(conn.hget(n1,k2))  # b‘v2‘

# 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‘})
View Code

  hmget(name, keys, *args) 获取多个值

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import redis
pool = redis.ConnectionPool(host=207.148.121.149,port=6379)
conn = redis.Redis(connection_pool=pool)

conn.hmset(n1,{k1:v1, k2: v2})

print(conn.hmget(n1,[k1,k2]))  # [b‘v1‘, b‘v2‘]

# 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‘])
#
# print(r.hmget(‘xx‘, ‘k1‘, ‘k2‘))
View Code

  hgetall(name)  获取name对应hash的所有键值

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import redis
pool = redis.ConnectionPool(host=207.148.121.149,port=6379)
conn = redis.Redis(connection_pool=pool)

conn.hmset(n1,{k1:v1, k2: v2})

print(conn.hgetall(n1))  # {b‘k1‘: b‘v1‘, b‘k2‘: b‘v2‘}
View Code

  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(整数)

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import redis
pool = redis.ConnectionPool(host=207.148.121.149,port=6379)
conn = redis.Redis(connection_pool=pool)

conn.hmset(n1,{k1:10, k2: 20})
conn.hincrby(n1,k1,amount=5)

print(conn.hget(n1,k1))  # b‘15‘

# 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)
View Code

  hincrbyfloat(name, key, amount=1.0) 自增(浮点数)

  hscan(name, cursor=0, match=None, count=None)   增量式迭代获取

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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
View Code

  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
View Code
3.List操作

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  lpush(name,values)  

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import redis
pool = redis.ConnectionPool(host=207.148.121.149,port=6379)
conn = redis.Redis(connection_pool=pool)

conn.lpush(ww,11)

print(conn.lindex(ww,0))  # b‘11‘  # 根据所有获取值

# 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(‘oo‘, 11,22,33)
# 保存顺序为: 33,22,11

# 扩展:
# rpush(name, values) 表示从右向左操作
View Code

  lpushx(name,value)

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import redis
pool = redis.ConnectionPool(host=207.148.121.149,port=6379)
conn = redis.Redis(connection_pool=pool)

conn.lpushx(ww,22)

print(conn.lrange(ww,0,1))  # [b‘22‘, b‘22‘]

# 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
View Code 

  llen(name)  name对应的list元素的个数

  linsert(name, where, refvalue, value))

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# 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
View Code 

  r.lset(name, index, value)

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# 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
View Code 

  r.lrem(name, value, num)

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# 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
View Code 

  lpop(name)

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# 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
View Code

  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)

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# 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
View Code 

  ltrim(name, start, end)

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# 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
View Code 

  rpoplpush(src, dst)

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# 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
View Code 

  blpop(keys, timeout)

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# 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
View Code

  brpoplpush(src, dst, timeout=0)

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# 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
View Code

  自定义增量迭代

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# 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
View Code
4.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_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

5.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

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import redis
pool = redis.ConnectionPool(host=207.148.121.149,port=6379)
conn = redis.Redis(connection_pool=pool)

conn.zadd("zset_name", "a1", 6, "a2", 2,"a3",5)
#conn.zadd(‘zset_name1‘, b1=10, b2=5)
View Code

  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

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import redis
pool = redis.ConnectionPool(host=207.148.121.149,port=6379)
conn = redis.Redis(connection_pool=pool)

conn.zadd("zset_name", "a1", 6, "a2", 2,"a3",5)
#conn.zadd(‘zset_name1‘, b1=10, b2=5)
conn.zincrby("zset_name","a1",amount=2)#自增zset_name对应的有序集合里a1对应的分数
View Code

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

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# 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)
View Code

  zrank(name, value)  

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# 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
View Code

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

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# 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)
View Code

  zrem(name, values)

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# 删除name对应的有序集合中值是values的成员

# 如:zrem(‘zset_name‘, [‘a1‘, ‘a2‘])
View Code

  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)

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# 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
View Code

  zunionstore(dest, keys, aggregate=None)

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# 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
View Code

  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

6.其他常用操作

  delete(*names)  根据name删除redis中的任意数据类型

  exists(name)  检测redis的name是否存在

  keys(pattern=‘*‘)

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# 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
View Code

  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

  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

四、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。

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import redis

pool = redis.ConnectionPool(host=207.148.121.149, port=6379)

conn = redis.Redis(connection_pool=pool)

# pipe = r.pipeline(transaction=False)
pipe = conn.pipeline(transaction=True)

pipe.set(name, alex)
pipe.set(role, bigboss)

pipe.execute()
View Code

五、发布和订阅

技术分享图片

  发布者:服务器

  订阅者:Dashboad和数据处理

  Demo如下:

技术分享图片
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

import redis


class RedisHelper:

    def __init__(self):
        self.__conn = redis.Redis(host=10.211.55.4)
        self.chan_sub = fm104.5
        self.chan_pub = fm104.5

    def public(self, msg):
        self.__conn.publish(self.chan_pub, msg)
        return True

    def subscribe(self):
        pub = self.__conn.pubsub()
        pub.subscribe(self.chan_sub)
        pub.parse_response()
        return pub
RedisHelper

 

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from monitor.RedisHelper import RedisHelper

obj = RedisHelper()
redis_sub = obj.subscribe()

while True:
    msg = redis_sub.parse_response()
    print(msg)
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from monitor.RedisHelper import RedisHelper

obj = RedisHelper()
obj.public(hello world)
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python操作Redis缓存

标签:das   另一个   一个   检测   usr   param   表示   生成   获取   

原文地址:https://www.cnblogs.com/guotianbao/p/8683037.html

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