python + redis

1|0一、连接池

　　python设置redis连接池的好处

通常情况下，需要连接redis时，会创建一个连接，基于这个连接进行redis操作，操作完成后去释放，
正常情况下，这是没有问题的，但是并发量较高的情况下，频繁的连接创建和释放对性能会有较高的影响，于是连接池发挥作用。 连接池的原理：‘预先创建多个连接，当进行redis操作时，直接获取已经创建好的连接进行操作。完成后，不会释放这个连接，而是让其返回连接池，用于后续redis操作！这样避免连续创建和释放，从而提高了性能！

　　简单使用

import redis
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379,password='12345')
r = redis.Redis(connection_pool=pool)
r.set('name','michael')
print(r.get('name'))

　　源代码分析

pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379,password='12345')
 
直接点击connectionPool,进去查看源码：
 
 
 def __init__(self, connection_class=Connection, max_connections=None,
                 **connection_kwargs):
        
        max_connections = max_connections or 2 ** 31
        if not isinstance(max_connections, (int, long)) or max_connections < 0:
            raise ValueError('"max_connections" must be a positive integer')
 
        self.connection_class = connection_class
        self.connection_kwargs = connection_kwargs
        self.max_connections = max_connections
 
        self.reset()
 
发现里面只是  设置最大的连接数，连接参数，连接的类，在实例化的时候，并没有做真实的redis连接。

--

r = redis.Redis(connection_pool=pool)
点击Redis,查看内部的源码：
在Redis实例化的时候，做了什么；
def __init__(self, ...connection_pool=None...):
        if not connection_pool:
            ...
            connection_pool = ConnectionPool(**kwargs)
        self.connection_pool = connection_pool
以上只保留了部分代码：
可见：使用Redis即使不创建连接池，也会自己创建
到这，发现还没有实际的redis真实连接

--

r.set('name','michael')

点击set，查看内部源码：

def set(self, name, value, ex=None, px=None, nx=False, xx=False):
    ...
    return self.execute_command('SET', *pieces)


在此处发现了方法，execute_command，点击进去查看

    def execute_command(self, *args, **options):
        "Execute a command and return a parsed response"
        pool = self.connection_pool
        command_name = args[0]
        conn = self.connection or pool.get_connection(command_name, **options)
        try:
            conn.send_command(*args)
            return self.parse_response(conn, command_name, **options)
        except (ConnectionError, TimeoutError) as e:
            conn.disconnect()
            if not (conn.retry_on_timeout and isinstance(e, TimeoutError)):
                raise
            conn.send_command(*args)
            return self.parse_response(conn, command_name, **options)
        finally:
            if not self.connection:
                pool.release(conn)


找到了conn = self.connection or pool.get_connection(command_name, **options)
因为self.connection初始值为False,所以此处调用了方法 get_connection

点击查看get_connection，


    def get_connection(self, command_name, *keys, **options):
        "Get a connection from the pool"
        self._checkpid()
        try:
            connection = self._available_connections.pop()
        except IndexError:
            connection = self.make_connection()
        self._in_use_connections.add(connection)
         。。。。。。
       
        except:  # noqa: E722

            self.release(connection)
            raise

        return connection

如果有有用的连接，获取可用的连接，没有，自己创建一个 make_connection ，点击查看make_connection


    def make_connection(self):
        "Create a new connection"
        if self._created_connections >= self.max_connections:
            raise ConnectionError("Too many connections")
        self._created_connections += 1
        return self.connection_class(**self.connection_kwargs)

终于，在此处创建了连接！！！


在ConnectionPool的实例中, 有两个list, 依次是_available_connections, _in_use_connections,
分别表示可用的连接集合和正在使用的连接集合, 在上面的get_connection中, 我们可以看到获取连接的过程是:

从可用连接集合尝试获取连接,
如果获取不到, 重新创建连接
将获取到的连接添加到正在使用的连接集合

上面是往_in_use_connections里添加连接的, 这种连接表示正在使用中, 那是什么时候将正在使用的连接放回到可用连接列表中的呢

这个还是在execute_command里, 我们可以看到在执行redis操作时, 在finally部分, 会执行一下

pool.release(connection)
连接池对象调用release方法, 将连接从_in_use_connections 放回 _available_connections, 这样后续的连接获取就能再次使用这个连接了

release 方法如下

 def release(self, connection):
        "Releases the connection back to the pool"
        self._checkpid()
        if connection.pid != self.pid:
            return
        self._in_use_connections.remove(connection)
        self._available_connections.append(connection)


至此, 我们把连接池的管理流程走了一遍, ConnectionPool通过管理可用连接列表(_available_connections) 和 正在使用的连接列表从而实现连接池管理

2|0二、管道

　　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 redis
import 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1
pipe.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"))

3|0三、常用公共操作

1、delete(*names) - 删除

　　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、exists(name) - 检查名字是否存在

　　检测redis的name是否存在，存在就是True，False 不存在

print(r.exists("zset1"))

3、keys(pattern='') - 模糊匹配

　　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 hllo 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、expire(name ,time) - 设置超时时间

　　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、rename(src, dst) - 重命名

　　对redis的name重命名

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

6、randomkey() - 随机获取name

 

　　随机获取一个redis的name（不删除）

print(r.randomkey())

7、type(name) - 获取类型

　　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)

10、other 方法

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Key
print(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

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4|0三、redis 基本命令 String

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、flushdb() - 删除数据库里所有的key

r.flushdb()  #删除这个数据库里的所有Key

2、keys('key') - 获取所有的key

print(r.keys('session*')) #获取所有的只以session开头的key

3、delete('key') - 删除

r.delete('lrx') #删除指定的key

4、get('key') - 获取值

r.get('lrx') #获取key为lrx的value值

5、set() - 创建值：（默认）不存在则创建，存在则修改。

set(name, value, ex=None, px=None, nx=False, xx=False)
r.set("key","value")
     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，岗前set操作才执行

6、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）。要用nx和xx的原因是因为 新增和修改都是 set，万一要新增的时候已经有key了会把原来的值修改掉

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

7、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

8、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

9、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,password="**",db="14")     #decode_responses，字符串格式，False为字节格式
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

10、px - 过期时间（毫秒） 这里过期时间是3毫秒，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'))

11、setex(name, time, value) - 设置值

参数：time - 过期时间（数字秒 或 timedelta对象）

import redis
import time

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

12、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

13、mset(*args, **kwargs) - 批量设置值

如：

r.mset({'k1': 'v1', 'k2': 'v2'})
print(r.mget("k1", "k2"))   # 一次取出多个键对应的值
print(r.mget("k1"))

14、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

15、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

16、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

17、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

18、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

19、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

20、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 01100111
print(r.bitcount("foo",0,1))  # 11 表示前2个字节中，1出现的个数

21、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")  # 0110001
r.set("foo1","2")  # 0110010
print(r.mget("foo","foo1"))  # ['goo1', 'baaanew']
print(r.bitop("AND","new","foo","foo1"))  # "new" 0 0110000
print(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-102-0b100111-01100111
print(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

22、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

23、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"))

4|1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锁争用。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"))

24、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"))

25、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3
r.decr("foo1", amount=1) # 递减1
print(r.mget("foo1", "foo4"))

26、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haha
print(r.mget("name"))

5|0四、redis 基本命令 hash

1、hset(name, key, value) - 单个增加、修改

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 redis
import 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key
print(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、hmset(name, mapping) - 批量增加（取出）

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)

3、hget(name, key) - 获取值

r.hget("hash2", "key")

4、hget(name,key1,key2) - 批量获取，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

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

5、hgetall(name) - 取出所有的键值对

　　获取name对应hash的所有键值

print(r.hgetall("hash1"))

6、hlen(name) - 得到所有键值对的格式 hash长度

　　获取name对应的hash中键值对的个数

print(r.hlen("hash1"))

7、hkeys(name) - 得到所有的keys（类似字典的取所有keys）

　　获取name对应的hash中所有的key的值

print(r.hkeys("hash1"))

8、hvals(name) - 得到所有的value（类似字典的取所有value）

　　获取name对应的hash中所有的value的值

print(r.hvals("hash1"))

9、hexists(name, key) - 判断成员是否存在（类似字典的in）

　　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

10、hdel(name,*keys) - 删除键值对

　　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 k2
r.hset("hash1", "k11", "v1")   # 新增键值对 k11
r.hdel("hash1", "k1")    # 删除一个键值对
print(r.hgetall("hash1"))

11、hincrby(name, key, amount=1) - 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)

　　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1
print(r.hgetall("hash1"))

12、hincrbyfloat(name, key, amount=1.0) - 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)

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

13、hscan(name, cursor=0, match=None, count=None) - 取值查看--分片读取

　　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

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"))

14、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

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

6|0五、redis基本命令 list

1.plush(name,values) - 增加（类似于list的append，只是这里是从左边新增加）--没有就新建

　　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

import redis
import 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.rpush - 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44,55,66
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)

3.lpushx(name,value) - 往已经有的name的列表的左边添加元素，没有的话无法创建

　　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"))  # 0
print(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.rpushx - 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.linsert - 新增（固定索引号位置插入元素）

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.lset(name, index, value) - 修改（指定索引号进行修改）

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-11
print(r.lrange("list2", 0, -1))

7.lrem(name, value, num) - 删除（指定值进行删除）

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. lpop(name) - 删除并返回

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.ltrim(name, start, end) - 删除索引之外的值

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.lindex(name, index) - 取值（根据索引号取值）

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

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

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.blpop(keys, timeout) - 一次移除多个列表

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,按照从右向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，那么就需要获取name对应的所有列表。

　　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)

7|0六、redis基本命令 set

1.sadd(name,values) - 新增

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

2.scard(name) - 获取元素个数 类似于len

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.smembers(name) - 获取集合中所有的成员

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)

实例：

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.sdiff(keys, *args) - 差集

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.sdiffstore(dest, keys, *args) - 差集--差集存在一个新的集合中

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.sinter(keys, *args)交集

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.sinterstore(dest, keys, *args) - 交集--交集存在一个新的集合中

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"))

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

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"))

8.sismember(name, value) - 判断是否是集合的成员 类似in

　　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

9.smove(src, dst, value) - 移动

　　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"))

10.spop(name) - 删除--随机删除并且返回被删除值

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"))

11.srem(name, values) - 删除--指定值删除

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 11
print(r.smembers("set2"))

8|0七、redis基本命令 有序set

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.zadd(name, *args, **kwargs) - 新增

在name对应的有序集合中添加元素

如：

import redis
import 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.zcard(name) - 获取有序集合元素个数 类似于len

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)

实例

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)

实例

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)

实例

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)

实例

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)

实例

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.zincrby(name, value, amount)自增

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.zrank(name, value)获取值的索引号

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1

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

7.zrem(name, values) - 删除--指定值删除

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.zremrangebyrank(name, min, max) - 删除--根据排行范围删除，按照索引号来删除

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

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.zscore(name, value) - 获取值对应的分数

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 

 

 

redis面试：https://www.cnblogs.com/changwenjun-666/p/11388154.html

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