redis数据类型

redis

1.安装模块：pip install redis

2.使用from redis import Redis

3.Redis实例化产生的对象是一个redis的连接conn=Redis()

4.redis属于io操作

5.操作reids（value部分都是byte格式存储的）ret=conn.get('name')   print(ret)

Python操作Redis之连接池

来一个请求一个连接，单个项目的话搞不垮，可能redis数据库给多个项目用，达到链接数处理不了就会崩掉，需要用到连接池，（不管什么池子本质就是一个池子拿了好多连接，请求资源就使用我池子里面的资源，如果超出的话就等待），这样的话就能保证reids不被冲垮，连接池实质就是一个个连接对象放在列表中

redis-py使用connection pool来管理对一个redis server的所有连接，避免每次建立、释放连接的开销。默认，每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。可以直接建立一个连接池，然后作为参数Redis，这样就可以实现多个Redis实例共享一个连接池

import redis

pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)
r = redis.Redis(connection_pool=pool)
r.set('foo', 'Bar')
print(r.get('foo'))

from redis import ConnectionPool

#reids连接池
#可以指定链接数，不传就默认,max_connections=100是指用的时候创建一条，只到只能用到100条，而不是一下子就创建出来
#pool需要做成单例（避免每次运行的时候重新生成一个池子，）（自己做）
pool=ConnectionPool(host='127.0.0.1',post=6379,max_connections=100)
#每次实例化的时候就从池子里拿一个连接
conn = Redis(connection_pool=pool)
print(conn.get('name'))

 

redis之字符串

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(name, value, ex=None, px=None, nx=False, xx=False)  （默认参数）

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,值存在，就修改不了，执行没效果(相当于default默认值)
name,value是当前set中的name和value
     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

ex:场景：如果订单几分钟不付款就取消订单

 

setnx(name, value) 相当于set(name,value,nx=True)  原先默认的是set(name,value,nx=False)

设置值，只有name不存在时，执行设置操作（添加）,如果存在，不会修改
from redis import Redis
conn=Redis()
conn.set('name','egon',ex=5,xx=True)
conn.setnx('name','fff') #name存在所以不会修改原来的key中的value='egon'
conn.setnx('ccc','rrrr') #ccc不存在，就添加一对key,value

setex(name, value, time)

# 设置值
# 参数：
    # time，过期时间（数字秒 或 timedelta对象）

from redis import Redis
conn=Redis()
conn.set('name','egon',ex=5,xx=True)
conn.setex('xxx',5,'ppp') #设置值，然后存在redis中，存在五秒刷新就消失

psetex(name, time_ms, value)

# 设置值
# 参数：
    # time_ms，过期时间（数字毫秒 或 timedelta对象

mset(*args, **kwargs)

批量设置值
    mget({'k1': 'v1', 'k2': 'v2'})

get(name)

获取值

mget(keys, *args)

批量获取
如：
    mget('k1', 'k2')
    或
    r.mget(['k3', 'k4'])

 mget('k1', 'k2')

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）
# 如： "刘清政" ，0-3表示 "刘"

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

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

新的value比要替换的value长的话就往后放，短的话就替换

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"

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）

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，位起始位置
    # end，位结束位置

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

strlen(name)

# 返回name对应值的字节长度（一个汉字3个字节）

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）自定义写3，也就是每执行一次自增三个数
 
# 注：同incrby


例子：
重点（应用场景：文章的阅读数，网站访问量）
每次点一次就自增一次，然后如等到晚上12：00再将这些阅读数保存到数据库，以前的话就是点一次就走一次数据库
conn.incr('age')  

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）

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）

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

redis之字典操作

Hash操作，redis中Hash在内存中的存储格式如下图：

 

conn.hset('hash1','k1','v1')

conn.hset('hash1','k2','v2')

 

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
conn.hget('hash1','k1')

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')

print(conn.hmget('hash2',['name','age'])) 列表中

hgetall(name)

# 获取name对应hash的所有键值
print(re.hgetall('xxx').get(b'name'))

print(conn.hgetall('hash2')) 获取出hash2中所有的值放入到字典中

hlen(name)

# 获取name对应的hash中键值对的个数
print(conn.hlen('hash1'))

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'))

print(conn.hdel('hash1','k1','k2')) hash1就是hash1这张表，表中的看,k2键值对

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)（了解）

# 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)（推荐使用）

# 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

源码：👀

一开始游标设为0，然后字符串的0不等于整型的0，count是views.py中调用hscan时传入的count数量，就是一次需要取出的数量如100，然后等到元组，cursor,data, 再for循环将这100条数据取出，然后再走while循环，然后cursor就是元组中的cursor就是光标不再是0, 而是取100条后的光标位置再往后取100条

 

redis之列表操作

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：

redis只支持一层的5大数据类型，也就是说字典的value值只能是字符串，列表的value值只能是字符串

左插入就是在第一条插入，右插入就是在末尾插入

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('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

 

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

 

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

 

r.lrem(name, count,value )

 

# 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

 

lpop(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)(前后都是闭区间)

 

# 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')))

 

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）

 

rpoplpush(src, dst)

 

# 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

 

blpop(keys, timeout)（重点掌握）（相当于生产者与消费者模型）

 

# 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

 

 

brpoplpush(src, dst, timeout=0)

 

# 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

 

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：
    # 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：
import redis
conn=redis.Redis(host='127.0.0.1',port=6379)
# 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)

 

from redis import Redis
conn=Redis()
print(conn.blpop('list1'))

 

s1.py👆

from redis import Redis
conn=Reids()
conn.lpush('list1',10)

s2.py☝

两个py文件同时开启，list1这个key对应的value，也就是列表里的值是空的，而我现在是要从list1中获取值，所以s1.py就一直在等着，然后s2.py中放入一个值，s1.py就会打印一个值

以上就是相当于生产者与消费者模型，实现队列，blp op实现分布式

redis之其他操作

delete(*names)

# 根据删除redis中的任意数据类型

exists(name)

# 检测redis的name是否存在

keys(pattern='*')

# 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 

expire(name ,time)

# 为某个redis的某个name设置超时时间

rename(src, dst)

# 对redis的name重命名为

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

django中使用redis

 事务：

redis有事务，是通过管道去执行，批量打包，可以是三条命令或两条命令等，那么同时执行要么同时不执行，只有执行了execute才算执行

 

conn=Redis()
pipe = conn.pipeline(transaction=True)
pipe.multi()
pipe.set('name','yaya')
pipe.set('role','sb')
pipe.execute()

-在django中使用redis
   -所有框架都能用的方式：
      -先新建一个py文件，生成一个redis连接池
      -在哪用，导过来，
         conn=Redis(connection_pool=POOL)
         conn.set('xxx','yyyy')

from django.shortcuts import render,HttpResponse

# Create your views here.



from app01.redispool import pool
from redis import Redis
def  index(request):
    conn = Redis(connection_pool=pool)
    conn.set('xxx','yyy')
    name = conn.get('name')
    return HttpResponse(name)

from redis import ConnectionPool
pool=ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379,max_connections=100)

from django.conf.urls import url
from django.contrib import admin
from app01 import views
urlpatterns = [
    url(r'^admin/', admin.site.urls),
    url(r'^index/',views.index)
]

-django中使用：django-redis模块
   -在setting中配置：
      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",
            }
         }
      }
   -使用
      在使用的位置：
      from django_redis import get_redis_connection
      conn=get_redis_connection()
      conn.set

from django_redis import get_redis_connection
def index(request):
    conn=get_redis_connection()
    print(conn.get('name'))
    return HttpResponse('ok')

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",
        }
    }
}

from django.conf.urls import url
from django.contrib import admin
from app01 import views
urlpatterns = [
    url(r'^admin/', admin.site.urls),
    url(r'^index/',views.index)
]