redis的基础使用等相关内容-123
0 cs架构，key-value存储（没有表，各种关系）
1 redis--->是存储数据的软件，跟语言无关，纯内存数据库（所有数据都放在内存中）
2 速度非常快，支持的数据类型多样（5 大数据类型：字符串，列表，字典，集合，有序集合）
3 Memcached和redis比较
-redis是单线程，单进程，数据类型丰富（只针对于 redis 6.0以下）
-memcache多线程多进程，数据类型单一，
3.1 redis为什么单线程，单进程速度这么快？（不会有人问了）
-10w，生产单机6w左右
-1 纯内存数据库
-2 io多路复用，epoll模型（linux上支持），windows上支持select
-3 单线程单进程，避免了线程间切换
4 redis：开源软件，c语言写的，早起版本2w3千行，对windows不支持 6.0.6
-在不同平台编译---》可执行文件---》执行
-windows官方：又有大神把源码，在windows上编译--》可以允许在windows上（3.x）
2 redis的windows安装和配置
1 https://github.com/microsoftarchive/redis/releases
Redis-x64-3.2.100.msi：一路下一步，安装完成
2 6379:端口号
3 自动创建服务，服务运行
本质是一条命令：redis-server redis.windows-service.conf
redis-server 配置文件 ：以这个配置文件启动服务
4 手动启动redis的服务端
redis-server：服务端
redis-server：就启动了，但是使用的是默认配置
redis-server 配置文件：以该配置文件启动
redis-cli：客户端
redis-cli:默认连接到本地的6379端口
redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379
图形化客户端：
redis-desktop-manager:图形化客户端（收费）
3 普通链接和连接池
1 使用python连接redis
2 pip3 install redis
3 使用python代码连接redis服务端，python代码就是客户端，跟使用图形化界面是一样的
GUI---》可以开发出图形化界面的redis客户端
3.1 代码
# 1 普通连接
# from redis import Redis
# # 拿到一个redis连接
# # conn=Redis()
# conn=Redis(host='127.0.0.1', port=6379)
#
# # 使用连接操作
# conn.set('age','18')
# conn.close()
# 2 连接池
# import redis
# # 创建出一个连接池
# pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379,max_connections=100)
# # 从连接池中拿一个连接
# conn = redis.Redis(connection_pool=pool)
# conn.set('foo', 'Bar')
#
# conn.close()
# 实际应用
import redis
from redis_pool import POOL # Pool是单例，
conn=redis.Redis(connection_pool=POOL)
conn.set('age',18)
conn.close()
3.2 redis_pool.py
import redis
POOL=redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379,max_connections=100)
4 redis之string操作
# 字符串，列表，字典
import redis
conn=redis.Redis()
### 1 set 的使用
# name:key值
# value：value值
# ex:过期时间，按秒记
# 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
# conn.set('name','egon')
# conn.set('name','lqz',nx=True)
# conn.set('name','lqz',xx=True)
# conn.set('age','18',xx=True)
## 2 get
# res=conn.get('name')
# print(res) # 返回的数据是byte格式
##3 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
# conn.setnx('name','egon')
##4 setex(name, time,value, )
# conn.setex('name',3,'egon')
## 5 mset
# conn.mset({'name':'lqz','age':19,'sex':'男'})
## 6 mget
# res=conn.mget('name','age')
# res=conn.mget(['name','age'])
# print(res)
## 7 getset(name, value)
# 一次网络io，完成了取值和设置
# res=conn.getset('name','egon')
# print(res)
## 8 getrange(key, start, end)
# 前闭后闭区间
# res=conn.getrange('name',0,4)
# 最终效果跟上面一样
# res=conn.get('name').decode('utf-8')
# print(res[0:5])
# print(res)
# setrange(name, offset, value)
# conn.setrange('name',0,'tt')
# conn.setrange('name',5,'tt')
# conn.setrange('name',7,'ttttttttttttttttttttttttt')
# setbit(name, offset, value)
# conn.set('n1','foo')
#那么字符串foo的二进制表示为：01100110 01101111 01101111
# conn.setbit('n1',7,1)
# #那么字符串foo的二进制表示为：01100111 01101111 01101111
# res=conn.get('n1')
# getbit(name, offset)
# 获取bit位的第几个位置，看是1还是0
# res=conn.getbit('n1',7)
# print(res)
# bitcount(key, start=None, end=None)
# end:指的是bytes，前闭后闭区间
# res=conn.bitcount('n1',0,1)
# print(res)
### incr 重点
# 每次自增1
# 统计网页访问量，文章阅读量，粉丝数量，计数相关（不会存在并发安全的问题）
# conn.incr('age',-2)
# res=conn.get('age')
# conn.decr('age')
# res=conn.get('age')
# print(res)
# append
# conn.append('name','lqz')
#
# res=conn.get('name')
# print(res)
#
# conn.close()
## 总结
# set:超时时间，nx，xx
# get
# mset
# mget
# incr
# decr
# getrange
# setrange
# append
字典（字典，在内存中如何存储的），hash类型
import redis
conn=redis.Redis()
# hset
# conn.hset('userinfo','name','lqz')
# conn.hset('userinfo','age','18')
# conn.hset('userinfo','sex','男')
# hmset
# conn.hmset('userinfo_2',{'name':'egon','age':18,'sex':'男'})
#hget
# res=conn.hget('userinfo','name')
# hmget
# res=conn.hmget('userinfo','age','name')
# res=conn.hmget('userinfo',['age','name'])
# hgetall
# res=conn.hgetall('userinfo')
# hlen(name)
# res=conn.hlen('userinfo')
# hkeys(name)
# res=conn.hkeys('userinfo')
# hvals(name)
# res=conn.hvals('userinfo')
# hexists(name, key)
# res=conn.hexists('userinfo','hobby')
# res=conn.hexists('userinfo','name')
#hdel
# res=conn.hdel('userinfo','name','age')
#hincrby
# res=conn.hset('userinfo','age',19)
# conn.hincrby('userinfo','age')
# res=conn.hget('userinfo','age')
# hscan
# for i in range(1000):
# conn.hset('test','test_'+str(i),str(i))
# 不建议使用
# res=conn.hgetall('test')
# 不怎么用
# 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
res=conn.hscan('test',cursor=478,count=500)
print(res)
# print(len(res[1]))
# hscan_iter
# res=conn.hscan_iter('test',count=10)
# 以后要使用hgetall的时候，要使用如下方式
for item in conn.hscan_iter('test',count=10):
print(item)
# print(res)
conn.close()
## 总结
'''
hset
hget
hmset
hmget
hincrby
hdel
hexists
hscan_iter/hgetall 区分
'''
