28 redis介绍和安装+python操作redis和连接池+django使用redis
一、 redis介绍和安装
# redis是：数据库，非关系型数据库，nosql数据库（Not Only SQL）
-key-value形式存储，5大数据类型：字符串，列表，字典(hash),集合，有序集合
-纯内存，存取都在内存，速度很快 10w qps，6w左右
-redis特点：
-可以持久化,可以永久存储，存到硬盘上
-单线程，单进程， 6.x之前是，6.x
-为什么redis单线程架构还这么快？
-纯内存操作
-单线程，单进程架构，不存在线程，进程间切换造成的浪费（6.x没有了）
-高效的网络模型--》IO多路复用 （IO模型，select和epoll的区别）
-http://liuqingzheng.top/python/Python%E5%B9%B6%E5%8F%91%E7%BC%96%E7%A8%8B/25-IO%E6%A8%A1%E5%9E%8B/
# redis和Memcached
-都是内存操作，速度都很快，基本都用来做缓存
-reids支持持久化，Memcached只支持字符串，不支持其他类型
# 安装：
-开源软件，意大利，C写的，初期代码只有1w多行
-使用了IO多路复用的：epoll模型，epoll不支持win，在win的支持就不好
-微软官方给支持：https://github.com/MicrosoftArchive/redis/releases
-第三方：https://github.com/tporadowski/redis/releases
-win一路下一步，做成服务
-mac和linux都是编译安装
-端口：6379
# redis 启动和停止
-win：启动服务和停止服务即可
-任意路径敲：redis-server 就可以启动服务
-带配置文件启动：redis-service redis.windows-service.conf
# 可执行文件
redis-server:启动服务 类似于 mysqld
redis-cli：客户端命令 类似于 mysql
# redis-desktop-manager-0.9.3.817 类似于Navicate
-原来开源免费，后来收费了
-目前来说，只能用我这个
二、 Python操作redis和连接池
1 普通链接
# python 操作redis
# pip install redis
# 第一步：导入 Redis类
from redis import Redis
# 第二步：创建链接(地址和端口，如果不传就是本地的6379)
conn=Redis(host='127.0.0.1',port=6379)
# 取值
res=conn.get('name')
print(res)
conn.close() # 关闭链接
2 连接池
POOL.py
import redis
CONN_POOL= redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379, max_connections=100) # 池的大小
import redis
# 设计模式：https://www.cnblogs.com/liuqingzheng/p/10038958.html
import sys
# print(sys.path)
# 初始化出池对象
# 这个池应该做成单例，整个程序中只有这一个对象
# 以模块导入，天然单例
from POOL import CONN_POOL # 绝对导入
# pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379, max_connections=100) # 池的大小
# 从连接池取一个链接
conn = redis.Redis(connection_pool=CONN_POOL)
print(conn.get('age'))
conn.close() # 把链接放回到连接池
三、 redis字符串操作
# 用的多：常用操作
'''
## 常用操作
1 set(name, value, ex=None, px=None, nx=False, xx=False)
2 setnx(name, value)
3 get(name)
4 mget(keys, *args)
5 getset(name, value)
6 getrange(key, start, end)
7 setrange(name, offset, value)
8 setbit(name, offset, value)
9 getbit(name, offset)
10 bitcount(key, start=None, end=None)
11 bitop(operation, dest, *keys)
12 strlen(name)
13 incr(self, name, amount=1)
14 incrbyfloat(self, name, amount=1.0)
15 decr(self, name, amount=1)
16 append(key, value)
'''
from redis import Redis
conn=Redis()
# 1 set(name, value, ex=None, px=None, nx=False, xx=False)
# conn.set('hobby','篮球',ex=3)
# conn.set('hobby','pp',nx=True) # 没有，放能放进去，如果有，不会修改掉原来的
# conn.set('hobby1','pp',xx=True) # 没有，放能放进去，如果有，不会修改掉原来的
'''
ex，过期时间（秒）
px，过期时间（毫秒）
# 用redis做分布式锁
nx，如果设置为True，则只有name不存在时，当前set操作才执行,值存在，就修改不了，执行没效果
xx，如果设置为True，则只有name存在时，当前set操作才执行，值存在才能修改，值不存在，不会设置新值
'''
#2 setnx 就是set 但是nx=True
# conn.setnx('hobby','oooo')
# 3 get(name) --->bytes格式
# res=conn.get('hobby')
# 4 mget(keys, *args)
# res=conn.mget(keys=['name','age','hobby'])
# res=conn.mget('name','age','hobby')
# 5 getset(name, value)
# res=conn.getset('name','彭于晏')
#6 getrange(key, start, end) 前闭后闭区间 ----》字节还是字符？字节
# res=str(conn.getrange('name',0,3),encoding='utf-8')
# res=conn.getrange('name',0,2).decode('utf-8')
# 7 setrange(name, offset, value)
# conn.setrange('name',1,'lqz')
# 8 setbit(name, offset, value) 不需要
# res=conn.getbit('name',1)
# conn.setbit('name',1,0)
# 9 getbit(name, offset)
# 10 bitcount(key, start=None, end=None)
# 12 strlen(name) 字节长度
# res=conn.strlen('name')
# 13 incr(self, name, amount=1) 自增,统计网站，文章，课程访问量
# conn.incr('age')
# 14 incrbyfloat(self, name, amount=1.0)
# conn.incrbyfloat('age',8.9)
# 15 decr(self, name, amount=1)
# conn.decr('age')
# 16 append(key, value)
conn.append('age','nb')
# print(res)
conn.close()
''''
get
set
strlen
append
'''
四、 redis列表操作
'''
1 lpush(name,values)
2 lpushx(name,value)
3 llen(name)
4 linsert(name, where, refvalue, value))
4 lrem(name, value, num)
6 lpop(name)
7 lindex(name, index)
8 lrange(name, start, end)
9 ltrim(name, start, end)
10 rpoplpush(src, dst)
11 blpop(keys, timeout)
12brpoplpush(src, dst, timeout=0)
'''
from redis import Redis
conn=Redis()
# 1 lpush(name,values) # 从列表左侧插入值
# conn.lpush('list1','小明')
# conn.lpush('list1','小红')
# conn.lpush('list1','小张')
# conn.rpush('list1','小方')
# 2 lpushx(name,value) # name值存在才能插入，否则无变化
# conn.lpushx('list2','小刚')
# conn.lpushx('list1','小刚')
# 3 llen(name) # 列表长度
# res=conn.llen('list1')
# 4 linsert(name, where, refvalue, value))
'''
# 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
'''
# res=conn.linsert('list1','before','小红','lqz') # 有重复的，左侧开始第一个
# 4 lrem(name, count, value)
'''
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
'''
# res=conn.lrem('list1','-2','小红')
# lset(name, index, value) 该某个位置的值，从0开始
# conn.lset('list1',0,'刘德华')
# 6 lpop(name) # 从左侧弹出
# res=conn.lpop('list1')
# res=conn.rpop('list1')
# 7 lindex(name, index)
# res=conn.lindex('list1',1)
# 8 lrange(name, start, end)
# res=conn.lrange('list1',0,2) # 前闭后闭
# 9 ltrim(name, start, end)
# res=conn.ltrim('list1',1,10) # 只留这部分
# 10 rpoplpush(src, dst)
# conn.lpush('list2','lqz')
# conn.rpoplpush('list1','list2')
# 11 blpop(keys, timeout) # 如果列表中没有值，会卡在这等着，直到有值,等待多长时间
res=conn.blpop('list2',50)
print(res)
# 12brpoplpush(src, dst, timeout=0)
# print(res)
conn.close()
'''
lpush
lpop
llen
lset
blpop
'''
五、redis字典操作
# hash：冲突后解决方法
-开放定址法
-线性探测再散列
-再哈希法
-链地址法
'''
1 hset(name, key, value)
# 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）
2 hmset(name, mapping)
3 hget(name,key)
4 hgetall(name)
5 hkeys(name)
6 hvals(name)
7 hexists(name, key)
8 hdel(name,*keys)
9 hincrby(name, key, amount=1)
10 hincrbyfloat(name, key, amount=1.0)
11 hscan(name, cursor=0, match=None, count=None)
12 hscan_iter(name, match=None, count=None)
'''
from redis import Redis
conn = Redis()
# 1 hset(name, key, value)
# conn.hset('wife', 'name', '刘亦菲')
# conn.hset('wife', 'age', 34)
# conn.hset('wife', 'height', 167)
# 2 hmset(name, mapping)
# conn.hmset('userinfo',{'name':'lqz','age':19})
# 3 hget(name,key)
# res=conn.hget('userinfo','age')
# 4 hgetall(name)
# res=type(conn.hgetall('userinfo'))
# res=conn.hgetall('userinfo')[b'age']
# 5 hkeys(name)
# res=conn.hkeys('userinfo')
# 6 hvals(name)
# res=conn.hvals('userinfo')
# 7 hexists(name, key)
# res=conn.hexists('userinfo','age')
# 8 hdel(name,*keys)
# res=conn.hdel('userinfo','wife')
# res=conn.hdel('wife','name','age','xx')
# 9 hincrby(name, key, amount=1)
# res=conn.hincrby('wife','height')
# 10 hincrbyfloat(name, key, amount=1.0)
# 11 hscan(name, cursor=0, match=None, count=None)
# https://www.cnblogs.com/xieqiankun/p/python_dict.html
# for i in range(1000):
# conn.hset('test1', 'test_%s' % i, '鸡蛋%s号' % i)
# res=conn.hscan('test1',cursor=0,count=11)
# res=conn.hscan('test1',cursor=0,count=22)
# print(res)
# print(len(res[1]))
# res=conn.hscan('test1',cursor=32,count=11)
# print(res)
# print(len(res[1]))
# 12 hscan_iter(name, match=None, count=None)
# 获取所有，hgetall，它是分批获取
# res=conn.hscan_iter('test1',count=100) # generator
# print(res)
# for i in res:
# print(i)
# print(res)
conn.close()
'''
hset
hget
hmset
hmget
hexists
'''
六、 通用操作
'''
1 delete(*names)
# 根据删除redis中的任意数据类型
2 exists(name)
# 检测redis的name是否存在
3 keys(pattern='*')
4 expire(name ,time)
5 rename(src, dst)
6 move(name, db))
7 randomkey()
8 type(name)
'''
from redis import Redis
conn=Redis()
# 1 delete(*names)
# conn.delete('hobby')
# # 根据删除redis中的任意数据类型
# 2 exists(name)
# res=conn.exists('list1','test1')
# print(res)
# # 检测redis的name是否存在 *表示多个字符 ? 表示一个字符
# 3 keys(pattern='*')
# res=conn.keys(pattern='l*')
# res=conn.keys(pattern='lis?')
# print(res)
# 4 expire(name ,time)
# conn.expire('list1',3)
# 5 rename(src, dst)
# conn.rename('test1','test2')
# 6 move(name, db))
# conn.move('test2',1)
# 7 randomkey() # 随机取一个key值，不删除
# res=conn.randomkey()
# print(res)
# 8 type(name)
res=conn.type('userinfo')
print(res)
依赖
>: pip3 install redis
# 写一个py文件 import redis POOL = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379, max_connections=100)
2. 导入，使用user/views.py
from utils.redis_pool import POOL
import redis
def home(request): conn=redis.Redis(connection_pool=POOL) conn.set('name','htt') conn.close() return render(request,"index.html")
配上路由，此时访问http://127.0.0.1:8000/backend/，到redis查看会发现，redis有一条数据，name 对应这htt
二、使用django-redis
1. 安装 pip install django-redis
2.settings/dev.py配置上配置文件
redis配置，一旦这样配置，django中的缓存，也可以用redisCACHES = { "default": { "BACKEND": "django_redis.cache.RedisCache", "LOCATION": "redis://127.0.0.1:6379/0", "OPTIONS": { "CLIENT_CLASS": "django_redis.client.DefaultClient", "CONNECTION_POOL_KWARGS": {"max_connections": 100}, "DECODE_RESPONSES": True, # "PASSWORD": "", } } }
3.使用user/views.py(直接使用conn对象)
from django_redis import get_redis_connection def home(request): conn=get_redis_connection('default') conn.set('age','18') return render(request,"index.html")
此时，访问http://127.0.0.1:8000/backend/，再查看redis，会多出age 对应18
CACHES = { "default": { "BACKEND": "django_redis.cache.RedisCache", "LOCATION": "redis://127.0.0.1:6379/0", "OPTIONS": { "CLIENT_CLASS": "django_redis.client.DefaultClient", "CONNECTION_POOL_KWARGS": {"max_connections": 100}, "DECODE_RESPONSES": True, # "PASSWORD": "", } } }
2.使用user/views.py
# 也会存到redis中，最大的好处，cache.set的value值，可以是python的任意类型对象 from django.core.cache import cache #结合配置文件实现插拔式
def home(request): cache.set('hobby',['篮球','足球']) #操作cache模块，直接操作缓存 res=cache.get('hobby')
print(res)
return render(request,'index.html')
# cache帮咱们做了封装，可以缓存任意的python对象 # django缓存的内部，拿到对象转成了二进制（pickle），存到了redis中
