redis数据类型与操作

redis数据类型

String（字符串）

用途：存储字符串类型的数据，例如缓存数据、用户会话、简单的键值对等。

Hash（哈希）

用途：以键值对的形式存储数据，适合存储对象、用户属性等结构化数据。比如存储用户信息、文章信息等。

List（列表）

用途：有序存储多个字符串元素，适合实现消息队列、任务列表等场景。例如存储聊天消息记录、新闻队列等。

Set（集合）

用途：存储不重复、无序的字符串集合，适合进行成员关系判断、去重等操作。比如存储用户的兴趣标签、社交关系等。

Sorted Set（有序集合）

用途：类似 Set，但每个元素都关联一个分数，使得集合中的元素可以按照分数进行排序。适合按分数范围获取元素、排行榜等场景。例如存储用户积分排行榜、帖子的热度排行等。

Bitmap（位图）

用途：可以进行位操作的数据结构，适合存储布尔值数组、统计数据等场景。如存储用户签到信息、在线状态等。

HyperLogLog（基数估计）

用途：用于基数统计的数据结构，适合统计独立用户访问数量、页面浏览次数等。比如统计网站的独立访客数、活跃用户数等。

Geo（地理位置）

用途：存储地理位置信息，并支持距离计算、位置范围查询等操作。适合实现周边搜索、地理位置距离计算等。例如存储商家位置、附近的人等。

操作之String操作

from redis import Redis
conn = Redis(host='192.168.0.2', port=6379)

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,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
# 例
conn.set('name', 'jsd')

setnx(name, value)

# 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
# 等同于
conn.set('name', 'jsd', nx=True)

setex(name, value, time)

# 设置值
# 参数：
    # time，过期时间（数字秒 或 timedelta对象）
# 例
conn.setex('name', 3, 'jsd')
# 等同于：
conn.set('name', 'jsd', ex=3)

psetex(name, time_ms, value)

# 设置值
# 参数：
    # time_ms，过期时间（数字毫秒 或 timedelta对象）
# 就是把过期时间由秒改为以毫秒为单位

mset(*args, **kwargs)

批量设置值
如：
    conn.mset(k1='v1', k2='v2')
    或
    conn.mset({'k1': 'v1', 'k2': 'v2'})

get(name)

# 获取保存在redis中的值，如果取不到返回None
# 返回格式为bytes类型、
conn.set('name', '好好学习', 3)
print(str(conn.get('name'), encoding='utf-8'))  # 可以使用str直接转换

mget(keys, *args)

# 批量获取多个值
# 如：
    conn.mget('k1', 'k2')
    或
    conn..mget(['k3', 'k4'])
# 上面两种返回的结果是一样的，并且都是bytes类型

getset(name, value)

# 设置新值并获取原来的值
conn.set('name', 'jsd')
print(conn.getset('name', 'dsj'))   # 先获取到 'jsd' 再把dsj设置进去
print(conn.get('name'))  # 此时再获取的值就变为了 'jsd'

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： "彭于晏" ，0-3表示 "彭"

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

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）

# 注：同incrby
# 可以用来计数

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）(可以为负数)

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

操作之List操作

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：
    # conn.lpush('key1', 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
# 如：
conn.lpush('key1', '0', '1', '2', '3')
print(conn.lrange('key1', 0, conn.llen('key1')))
# 返回值为：[b'3', b'2', b'1', b'0']
conn.linsert('key1', 'before', '1', 'a') # 标杆值为  1
# before代表在  数字1前添加一个a
print(conn.lrange('key1', 0, conn.llen('key1')))
# 返回值为： [b'3', b'2', b'a', b'1', b'0']
conn.linsert('key1', 'after', '1', 'b')
# after代表在，数字1后添加一个b
print(conn.lrange('key1', 0, conn.llen('key1')))
# 返回值为：[b'3', b'2', b'a', b'1', b'b', b'0']

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

lrem(name, value, num)

# 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)

# 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(conn.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，则代表不移除任何值）

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)

# 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)

操作之Hash操作

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

# 两种方法添加，如下：
conn.hset('key1', 'name', 'jsd')
conn.hset('key1', mapping={'name': 'dsj', 'age': 19})

# 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)

目前版本已弃用

hget(name,key)

# 在name对应的hash中获取根据key获取value
conn.hget('name')

*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：
    # conn.mget('xx', ['k1', 'k2'])
    # 或
    # print conn.hmget('xx', 'k1', 'k2')

hgetall(name)

# 获取name对应hash的所有键值
conn.hset('key1', mapping={'name': 'dsj', 'age': 19})
print(conn.hgetall('key1')
print(conn.hgetall('key1').get(b'name'))  # 取出来后可以使用字典的取值方法
# 注：如果数据量太多，会导致服务器内存占用过高

hlen(name)

# 获取name对应的hash中键值对的个数

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
# 返回值为True和False

hdel(name,*keys)

# 将name对应的hash中指定key的键值对删除
print(conn.hdel('key1','age'))
# 返回值为0 或 1
#  - 0 代表删除失败（比如对应的值没有）
#  - 1 代表删除成功

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）
# 如：
conn.hincrby('key1', 'age', 2)  # 在key1中的age键，自增2

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)

# 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，从而防止内存被撑爆

# 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

# 注：返回的数据数量不准确，所以这个只作了解，一般使用hscan_iter

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

操作之Set操作

未来补充

操作之其它操作

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，存在返回1，不存在返回0

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。注意，? 符号只匹配一次，如果要匹配两次就写两个 ? 符号
    # 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
conn.move('name', 8)  # 将name移动到8号库下

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