Redis数据类型之散列表
1、简单连接
import redis
conn = redis.Redis(host='10.0.0.200',port=6379)
conn.set('k1','年后')
print(conn.get('k1'))
2、连接池
如果要连接redis的时候推荐用连接池的方式；如果每次操作都用同一个链接，可以用连接池链接
redis使用connection pool来管理对一个redis服务的所有连接，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链接池。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。
#连接池
import redis
pool = redis.ConnectionPool(host='10.0.0.200',port=6379)
conn = redis.Redis(connection_pool=pool)
conn.set('a','lalla')
print(conn.get('a'))
举例
pool.py
import redis
POOL = redis.ConnectionPool(host='10.0.0.200',port=6379)
view.py
from django.shortcuts import render,HttpResponse
import redis
from app01.pool import POOL
# Create your views here.
def index(request):
pool = redis.Redis(connection_pool=POOL) #连接redis
return HttpResponse('ok')
def home(request):
pool = redis.Redis(connection_pool=POOL)
return HttpResponse('ok')
3、Django-redis组件
安装：pip install django-redis
配置文件
CACHES = {
"default": {
"BACKEND": "django_redis.cache.RedisCache",
"LOCATION": "redis://10.0.0.200:6379",
"OPTIONS": {
"CLIENT_CLASS": "django_redis.client.DefaultClient",
#"PASSWORD": "asdfasdf",
}
}
}
使用：
#利用django-redis组件进行连接
from django.core.cache import caches
import os
import django_redis
os.environ['DJANGO_SETTINGS_MODULE'] = 'redis之集合练习.settings'
conn = django_redis.get_redis_connection()
conn.set('b','666')
二、redis的字符串操作（string）
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。
1、set(name, value, ex=None, px=None, nx=False, xx=False) #设置值
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，岗前set操作才执行
2、setnx(name, value)
设置值，只有name不存在时，执行设置操作（添加） #相当于只是添加，不能进行修改操作
3、setex(name, value, time)
# 设置值
# 参数：
# time，过期时间（数字秒 或 timedelta对象）
4、psetex(name, time_ms, value)
# 设置值
# 参数：
# time_ms，过期时间（数字毫秒 或 timedelta对象）
5、mset(*args, **kwargs)
批量设置值
如：
mset(k1='v1', k2='v2')
或
mset({'k1': 'v1', 'k2': 'v2'})
6、get(name) 获取值
7、mget(keys, *args)
批量获取
如：
mget('ylr', 'zzz')
或
r.mget(['ylr', 'zzz'])
8、getset(name, value) 设置新值并获取原来的值
9、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： "拉销量" ，0-3表示 "拉"
待续。。
三、redis的列表操作（list）
四、redis的散列表操作
Hash操作，也叫做散列表操作。redis中Hash在内存中的存储格式如下图：
1、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）
2、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'})
3、hget(name,key)
# 在name对应的hash中获取根据key获取value
4、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')
5、hgetall(name) 获取name对应的hash中的所有键值
6、hlen(name) 获取name对应的hash中键值对的个数
7、hkeys(name) 获取name对应的hash中所有的key的值
8、hvals(name) 获取name对应的hash中所有的value的值
9、hexists(name, key) 检查name对应的hash是否存在当前传入的key
10、hdel(name,*keys) 将name对应的hash中指定key的键值对删除
11、hincrby(name, key, amount=1) 吧原来的值自加1
hincrby ('xxx','slex',amount=-1) #吧原来的值自减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）
12、hincrbyfloat(name, key, amount=1.0) 支持浮点型的
13、hscan(name, cursor=0, match=None, count=None)
# 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
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
# 如：
# for item in r.hscan_iter('xx'):
# print item
# for item in r.hscan_iter('xx',match='*lx'): #匹配以lx结尾的
# print item
五、redis的集合操作
六、redis的有序集合操作
