python -- redis连接与使用
前面我们简单介绍了redis nosql数据库，现在我们在python里面来使用redis。
一、python连接redis
在python中，要操作redis，目前主要是通过一个python-redis模块来实现
1、在python中安装redis模块
1 pip3 install redis
2、在python中使用redis
跟其他模块一样，在安装好redis模块后，要使用redis模块就要先导入。
python连接redis数据库：
1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- coding:utf8 -*- 3 4 import redis 5 6 ''' 7 这种连接是连接一次就断了，耗资源.端口默认6379，就不用写 8 r = redis.Redis(host='127.0.0.1',port=6379,password='tianxuroot') 9 r.set('name','root') 10 11 print(r.get('name').decode('utf8')) 12 ''' 13 ''' 14 连接池： 15 当程序创建数据源实例时，系统会一次性创建多个数据库连接，并把这些数据库连接保存在连接池中，当程序需要进行数据库访问时， 16 无需重新新建数据库连接，而是从连接池中取出一个空闲的数据库连接 17 ''' 18 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',password='helloworld') #实现一个连接池 19 20 r = redis.Redis(connection_pool=pool) 21 r.set('foo','bar') 22 print(r.get('foo').decode('utf8'))
二、Redis API使用
redis-py 的API的使用可以分类为：
- 连接方式
- 连接池
- 操作
- String 操作
- Hash 操作
- List 操作
- Set 操作
- Sort Set 操作
- 管道
- 发布订阅
前面通过一个连接实例来简述了python用过redis模块连接redis数据库的连接方式和连接池。
接下来主要看如何通过python来操作redis数据库：
1. 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) 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 setnx(name, value) #设置值，只有name不存在时，执行设置操作（添加） setex(name, value, time)
# 设置值 # 参数： # time，过期时间（数字秒 或 timedelta对象） 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 如： mset(k1='v1', k2='v2') 或 mget({'k1': 'v1', 'k2': 'v2'}) get(name) 获取值 mget(keys, *args) 批量获取 如： mget('name', 'root') 或 r.mget(['name', 'root']) 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： "你好" ，0-3表示 "你" (utf8中一个中文字符占三个字节) 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" # 扩展，转换二进制表示： # source = "你好啊" source = "foo" for i in source: num = ord(i) print bin(num).replace('b','') 特别的，如果source是汉字 "你好啊"怎么办？ 答：对于utf-8，每一个汉字占 3 个字节，那么 "人生苦短" 则有 12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 -------------------------- ----------------------------- ----------------------------- 你 好 啊 *用途举例，用最省空间的方式，存储在线用户数及分别是哪些用户在线 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 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 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
2. Hash操作
hash表现形式上有些像pyhton中的dict,可以存储一组关联性较强的数据 ， redis中Hash在内存中的存储格式如下图：
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）， 注意： 在python中，键值对是dict， 这里的name必须是dict格式。eg：xxx[]、 xxx[k]... # 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 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') hgetall(name) #获取name对应hash的所有键值 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 hdel(name,*keys) # 将name对应的hash中指定key的键值对删除 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) Start a full hash scan with: HSCAN myhash 0 Start a hash scan with fields matching a pattern with: HSCAN myhash 0 MATCH order_* Start a hash scan with fields matching a pattern and forcing the scan command to do more scanning with: HSCAN myhash 0 MATCH order_* COUNT 1000 # 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) # 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
3. list
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：
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 # refvalue，标杆值，即：在它前后插入数据 # 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, 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 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 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 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
4.set集合操作
Set操作，Set集合就是不允许重复的列表。这里包括了一般的集合和有序集合。
sadd(name,values) # name对应的集合中添加元素 scard(name) #获取name对应的集合中元素个数 sdiff(keys, *args) #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 sdiffstore(dest, keys, *args) # 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 sinter(keys, *args) # 获取多一个name对应集合的并集 sinterstore(dest, keys, *args) # 获取多一个name对应集合的并集，再讲其加入到dest对应的集合中 sismember(name, value) # 检查value是否是name对应的集合的成员 smembers(name) # 获取name对应的集合的所有成员 smove(src, dst, value) # 将某个成员从一个集合中移动到另外一个集合 spop(name) # 从集合的右侧（尾部）移除一个成员，并将其返回 srandmember(name, numbers) # 从name对应的集合中随机获取 numbers 个元素 srem(name, values) # 在name对应的集合中删除某些值 sunion(keys, *args) # 获取多一个name对应的集合的并集 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 sscan(name, cursor=0, match=None, count=None) 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
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。zadd(name, *args, **kwargs) # 在name对应的有序集合中添加元素 # 如： # zadd('zz', 'n1', 1, 'n2', 2) # 或 # zadd('zz', n1=11, n2=22) zcard(name) # 获取name对应的有序集合元素的数量 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 zincrby(name, value, amount) # 自增name对应的有序集合的 name 对应的分数 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 # 更多： # 从大到小排序 # zrevrange(name, start, end, withscores=False, score_cast_func=float) # 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) # 从大到小排序 # zrevrangebyscore(name, max, min, start=None, num=None, withscores=False, score_cast_func=float) zrank(name, value) # 获取某个值在 name对应的有序集合中的排行（从 0 开始） # 更多： # zrevrank(name, value)，从大到小排序 zrem(name, values) # 删除name对应的有序集合中值是values的成员 # 如：zrem('zz', ['s1', 's2']) zremrangebyrank(name, min, max) # 根据排行范围删除 zremrangebyscore(name, min, max) # 根据分数范围删除 zscore(name, value) # 获取name对应有序集合中 value 对应的分数 zinterstore(dest, keys, aggregate=None) # 获取两个有序集合的交集，如果遇到相同值不同分数，则按照aggregate进行操作 # aggregate的值为: SUM MIN MAX zunionstore(dest, keys, aggregate=None) # 获取两个有序集合的并集，如果遇到相同值不同分数，则按照aggregate进行操作 # aggregate的值为: SUM MIN MAX zscan(name, cursor=0, match=None, count=None, score_cast_func=float) zscan_iter(name, match=None, count=None,score_cast_func=float) # 同字符串相似，相较于字符串新增score_cast_func，用来对分数进行操作
5、其他常用操作
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中src的name重命名为dst 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
三、管道
redis-py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。
1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- coding:utf-8 -*- 3 4 import redis 5 6 pool = redis.ConnectionPool(host='192.168.22.132', port=6379) 7 r = redis.Redis(connection_pool=pool) 8 9 # pipe = r.pipeline(transaction=False) 10 pipe = r.pipeline(transaction=True) 11 12 pipe.set('name', 'root') 13 pipe.set('role', 'root') 14 15 pipe.execute()
四、发布与订阅
发布者：服务器
订阅者：Dashboad和数据处理
redis_helper:
1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- coding:utf8 -*- 3 4 import redis 5 6 class RedisHelper(object): 7 8 def __init__(self): 9 self.__conn = redis.Redis(host='localhost') #连接本机，ip不用写 10 self.chan_sub = 'fm104.5' 11 self.chan_pub = 'fm86' #这个频道没用到啊... 12 13 def public(self,msg): 14 self.__conn.publish(self.chan_sub,msg) 15 return True 16 17 def subscribe(self): 18 pub = self.__conn.pubsub() 19 pub.subscribe(self.chan_sub) #订阅的频道 20 pub.parse_response() #准备好监听(再调用一次就是开始监听) 21 return pub
redis订阅：
1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- coding:utf8 -*- 3 4 from redis_helper import RedisHelper 5 6 obj = RedisHelper() 7 redis_sub = obj.subscribe() 8 9 while True: 10 msg = redis_sub.parse_response() 11 print(msg) #[b'message', b'fm104.5', b'who are you?'] 12 # print(msg[2].decode('utf8'))
redis发布：
1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- coding:utf8 -*- 3 4 ''' 5 发布与订阅是不同于存值取值，存值取值不需要同步，发布与订阅是需要同步的 6 ''' 7 ''' 8 #这样是可以的，为了配套，使用下面的 9 import redis 10 11 obj = redis.Redis(password='helloworld') 12 obj.publish('fm104.5','hello') 13 14 ''' 15 16 from redis_helper import RedisHelper 17 18 obj = RedisHelper() 19 obj.public('hello')
