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sudo pip install redis sudo pip install hiredis
Parser可以控制如何解析redis响应的内容。redis-py包含两个Parser类，PythonParser和HiredisParser。默认，如果已经安装了hiredis模块，redis-py会使用HiredisParser，否则会使用PythonParser。HiredisParser是C编写的，由redis核心团队维护，性能要比PythonParser提高10倍以上，所以推荐使用。
redis-py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（比如，SET命令对应与StrictRedis.set方法）。Redis是StrictRedis的子类，用于向后兼容旧版本的redis-py。 简单说，官方推荐使用StrictRedis方法。
不推荐Redis类，原因是他和咱们在redis-cli操作有些不一样，主要不一样是下面这三个方面。
·LREM：参数 ‘num’ 和 ‘value’ 的顺序交换了一下，cli是 lrem queueName 0 ‘string’ 。 这里的0时所有的意思。 但是Redis这个类，把控制和string调换了。
·ZADD：实现时 score 和 value 的顺序不小心弄反了，后来有人用了，就这样了
·SETEX: time 和 value 的顺序反了
.Pool: 连接池
import redis r = redis.StrictRedis(host=‘127.0.0.1‘, port=9212) r.set(‘foo‘, ‘hello‘) r.rpush(‘mylist‘, ‘one‘) print r.get(‘foo‘) print r.rpop(‘mylist‘)
如果在创建StrictRedis实例时没有指定连接池connection pool，那会自动创建一个。我们可以先建好一个连接池，在创建StrictRedis时指定该连接池，这样就可以实现多个StrictRedis实例共享一个连接池了。这样可以节省内存等资源消耗。
import redis pool = redis.ConnectionPool(host=‘127.0.0.1‘, port=9212) r_1 = redis.StrictRedis(connection_pool = pool)
r_2 = redis.StrictRedis(connection_pool = pool)
r_1.set(‘one‘, ‘first‘)
r_2.set(‘two‘, ‘second‘)
print r_1.get(‘one‘)
print r_2.get(‘two‘)
redis pipeline机制，对应的是redis中的事务，可以在一次请求中执行多个命令，这样避免了多次的往返时延。
参考：
使用redis-py的两个类Redis和StrictRedis时遇到的坑
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原文地址：http://www.cnblogs.com/ajianbeyourself/p/4471391.html
