您现在的位置是：首页 > Python

当前栏目

使用Python操作redis

Python Redis 集合连接

2023-03-02 11:23:49 时间

**目录**

安装redis

连接redis

直接连接

连接池连接

哨兵连接

常用操作

String操作

Hash操作

List操作

Set操作

Zset操作

Key操作

Pipeline操作

参考文章：

--------------------

# 安装redis #

在python中操作Redis数据库需要先安装redis模块。

pip install redis

# 连接redis #

redis提供Redis和StrictRedis两个类用于操作Redis，StrictRedis用于实现大部分官方的命令，并使用官方的语法和命令，Redis是StrictRedis的子类，用于向后兼容旧版本的redis-py。

redis连接实例是线程安全的，可以直接将redis连接实例设置为一个全局变量，直接使用。如果需要另一个Redis实例（or Redis数据库）时，就需要重新创建redis连接实例来获取一个新的连接。同理，python的redis没有实现select命令。

## 直接连接 ##

连接redis时，加上 decode\_responses=True，使得写入的键值对中的value为str类型，不加这个参数写入的则为字节类型。

import redis
    
    # host redis主机名称或IP地址，port redis端口 
    r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, decode_responses=True)

## 连接池连接 ##

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。

import redis
    
    pool = redis.ConnectionPool(host='localhost', port=6379, decode_responses=True)  
    r = redis.Redis(connection_pool=pool)

## 哨兵连接  ##

# coding:utf-8
    
    import redis
    from redis.sentinel import Sentinel
    
    # 连接哨兵服务器(主机名也可以用域名)
    sentinel = Sentinel([('172.16.250.233', 26379),
                         ('172.16.250.234', 26379),
                         ('172.16.250.237', 26379)
                         ],
                        socket_timeout=0.5)
    
    # 获取主服务器地址
    master = sentinel.discover_master('sentinel-monitor')
    print(master)
    # 输出：('172.16.250.233', 6379)
    
    # 获取从服务器地址
    slave = sentinel.discover_slaves('sentinel-monitor')
    print(slave)
    # 输出：[('172.16.250.237', 6379), ('172.16.250.234', 6379)]
    
    # 获取主服务器进行写入
    master = sentinel.master_for('sentinel-monitor', socket_timeout=0.5, password='sentinel_auth_pass', db=15)
    w_ret = master.set('foo', 'bar')
    # 输出：True
    
    # 获取从服务器进行读取（默认是round-roubin）
    slave = sentinel.slave_for('sentinel-monitor', socket_timeout=0.5, password='sentinel_auth_pass', db=15)
    r_ret = slave.get('foo')
    print(r_ret)
    # 输出：b'bar'

# 常用操作 #

## String操作 ##

'''
    get(name)
    获取name键对应的值
    '''
    print(r.get('book'))
    
    '''
    set(name, value, ex=None, px=None, nx=False, xx=False)
    设置name键对应的值，不存在则创建，存在则更新
    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键不存在时，才会执行当前set操作
    xx，如果设置为True，则只有name键存在时，才会执行当前set操作
    '''
    r.set('book','A Long Story') # 为 book 设置值,若已存在则更新
    r.set('book','Three Stones',xx=True) # 当 book 存在时才为其设置值
    r.set('book','Mastering Redis',ex=5,nx=True) # 当 book 不存在时才为其设置值，并设定键的过期时间为5秒
    r.set('book','Mastering MongoDB',px=5000) # 为 book 设置值，并设定键的过期时间为5000毫秒
    
    '''
    setnx(name, value)
    只在name键不存在时，才设置name键对应的值
    '''
    r.setnx('book','Mastering Redis') # 当 book 不存在时才为其设置值
    
    '''
    setex(name, time, value)
    只在name键存在时，才设置name键对应的值
    参数：
    time，过期时间（数字秒 或 timedelta对象）
    '''
    r.setex('book',5,'Mastering MongoDB') # 更新 book 的值，并将其过期时间设为 5 秒
    
    '''
    psetex(name, time_ms, value)
    只在name键存在时，才设置name键对应的值
    参数：
    time_ms，过期时间（数字毫秒 或 timedelta对象）
    '''
    r.psetex('book',5000,'Mastering MongoDB') # 更新 book 的值，并将其过期时间设为 5000 毫秒
    
    '''
    mset(*args, **kwargs)
    批量设置指定键对应的值
    '''
    r.mset({'book1':'Mastering Redis','book2':'Mastering MongoDB'})
    
    '''
    mget(keys, *args)
    批量获取指定键对应的值
    '''
    r.mget('book1','book2')
    r.mget(['book1','book2'])
    
    '''
    getset(name, value)
    为name键设置新值并获取原来的旧值
    '''
    r.getset('book','Three Stones')
    
    '''
    getrange(key, start, end)
    按字节截取字符串（一个汉字三个字节）
    参数：
    start，起始位置（字节）
    end，结束位置（字节）
    '''
    r.set('book','Mastering Redis')
    r.getrange('book',0,5)  # 结果 Master
    r.getrange('book',-5,-1)  # 结果 Redis
    r.getrange('book',0,-7)  # 结果 Mastering
    
    '''
    setrange(name, offset, value)
    按字节替换字符串指定位置的内容（一个汉字三个字节）
    参数：
    offset，起始位置（字节）
    value，替换内容
    '''
    r.set('book','Mastering Redis')
    r.setrange('book',10,'MongoDB')  # 结果 Mastering MongoDB
    r.setrange('book',20,'2017')  # 结果 Mastering MongoDB   2017，空白处被"\x00"填充
    
    '''
    getbit(name, offset)
    获取name键指定偏移位上的值
    setbit(name, offset, value)
    设置name键指定偏移位上的值
    参数：
    offset，偏移位置
    value，值只能是 1 或 0
    '''
    r.setbit('bits',100,1)
    r.getbit('bits',100)  # 结果 1
    
    '''
    bitcount(name, start=None, end=None)
    统计name中值为1的位的数量
    参数：
    start，起始位置
    end，结束位置
    '''
    r.bitcount('bits',0,100)  # 结果 1
    
    '''
    bitop(operation, dest, *keys)
    对指定的键进行位操作
    参数：
    operation，AND（并） 、 OR（或） 、 NOT（非） 、 XOR（异或）
    dest，用于存放结果
    *keys,要操作的键
    '''
    r.setbit('bits1',0,1)  # 0001
    r.setbit('bits1',3,1)  # 1001
    
    r.setbit('bits2',0,1)  # 0001
    r.setbit('bits2',1,1)  # 0011
    
    r.bitop('AND','bits_res1','bits1','bits2')  # 0001
    r.bitop('OR','bits_res2','bits1','bits2')  # 1011
    r.bitop('XOR','bits_res3','bits1','bits2')  # 1010
    r.bitop('NOT','bits_res4','bits1')  # 11110110
    
    '''
    strlen(name)
    返回name键对应值的字节长度（一个汉字3个字节）
    '''
    r.set('book','思想品德')
    print(r.strlen('book')) # 结果 12
    
    r.set('book','Halo')
    print(r.strlen('book')) # 结果 4
    
    '''
    incr(self, name, amount=1)
    name键对应值自增，当name键不存在时，会先将其值初始化为 0，再执行操作
    decr(self, name, amount=1)
    name键对应值自减，当name键不存在时，会先将其值初始化为 0，再执行操作
    参数：
    amount,自增数/自减数（必须是整数）
    '''
    r.set('total',8)
    r.incr('total',amount=2) # 结果 10
    r.decr('total',amount=1) # 结果 9
    
    r.set('price',8.8)
    r.incrbyfloat('price',amount=1.1) # 结果 9.9
    
    '''
    append(name, value)
    向name键对应值中追加内容
    参数：
    value, 要追加的字符串
    '''
    r.set('book_name','Mastering')
    r.append('book_name',' Redis') # 结果 Mastering Redis

## Hash操作  ##

'''
    hget(name,key)
    获取name键对应Hash表中key字段的值
    '''
    r.hget('user','weight')
    
    '''
    hset(name,key,value)
    设置name键对应Hash表中key字段的值为value，不存在则创建，存在则更新
    '''
    r.hset('user','name',"Smith Lee") # 当 name 不存在时，会新建一个哈希表并设置域的值
    r.hset('user','height',180)
    r.hset('user','height',179) # 当 key 域已经存在于哈希表时，会用新值覆盖旧值
    
    '''
    hsetnx(name,key,value)
    当name键对应Hash表中key字段不存在时，才将其值设置为value
    '''
    r.hsetnx('user','weight',70.2)
    
    '''
    hmset(name, mapping)
    批量设置值
    hmget(name, keys, *args)
    批量获取值
    hgetall(name)
    获取全部键值对
    hlen(name)
    获取name键对应Hash表中的字段数量
    hkeys(name)
    获取name键对应Hash表中的所有字段名
    hvals(name)
    获取name键对应Hash表中的所有字段值
    hexists(name, key)
    判断name键对应Hash表中是否存在key字段
    hdel(name,*keys)
    '''
    r.hmset('user',{'name':'Huang','height':175,'weight':69})
    r.hmget('user',['name','height']) # 结果 ['Huang', '175']
    r.hmget('user','name','height') # 结果 ['Huang', '175']
    r.hgetall('user') # 结果 {'name': 'Huang', 'height': '175', 'weight': '69'}
    r.hlen('user') # 结果 3
    r.hkeys('user') # 结果 ['name', 'height', 'weight']
    r.hvals('user') # 结果 ['Huang', '175', '69']
    r.hexists('user','weight') # 结果 True
    r.hdel('user','weight')
    r.hexists('user','weight') # 结果 False
    
    '''
    hincrby(name, key, amount=1)
    对name键对应Hash表中key字段进行自增或自减，amount 为正数则自增，amount为负数则自减
    参数：
    amount，自增数/自减数（必须是整数）
    '''
    r.hset('user','age',28)
    r.hincrby('user','age',amount=2) # 结果 30
    r.hincrby('user','age',amount=-1) # 结果 29
    
    '''
    hincrbyfloat(name, key, amount=1.0)
    对name键对应Hash表中key字段进行浮点数自增或自减，amount 为正数则自增，amount为负数则自减
    参数：
    amount，自增数/自减数（必须是浮点数或整数）
    '''
    r.hset('user','weight',70.5)
    r.hincrbyfloat('user','weight',amount=-0.1) # 结果 70.400000000000006

## List操作  ##

Redis列表是简单的字符串列表，按照插入顺序排序。你可以添加一个元素到列表的头部（左边）或者尾部（右边）。

'''
    lpush(name,values)
    向name键对应的列表头部（左侧）插入数据
    rpush(name,values)
    向name键对应的列表尾部（右侧）插入数据
    lpushx(name,values)
    只有当 name 键存在时，向头部（左侧）插入数据
    rpushx(name,values)
    只有当 name 键存在时，向尾部（右侧）插入数据
    '''
    r.delete('books')
    r.lpush('books','book0')
    r.lpush('books','book1')
    r.rpush('books','book2')
    r.lrange('books',0,-1) # 结果 ['book1', 'book0', 'book2']
    r.lpushx('books','book3')
    r.rpushx('books','book4')
    r.lrange('books',0,-1) # 结果 ['book3', 'book1', 'book0', 'book2', 'book4']
    
    '''
    linsert(name, where, refvalue, value))
    在name键对应的列表中的指定值的前面（左侧）或后面（右侧）插入数据
    参数：
    where，BEFORE或AFTER
    refvalue，参考值，将在它前后插入数据
    value，要插入的数据
    '''
    r.linsert('books','BEFORE','book1','book5')
    r.linsert('books','AFTER','book2','book6')
    r.lrange('books',0,-1) # 结果 ['book3', 'book5', 'book1', 'book0', 'book2', 'book6', 'book4']
    
    '''
    lset(name, index, value)
    修改name键对应的列表中指定索引处的值
    '''
    r.lset('books',1,'book8')
    r.lrange('books',0,-1) # 结果 ['book3', 'book8', 'book1', 'book0', 'book2', 'book6', 'book4']
    
    '''
    lrem(name,count,value)
    删除name键对应的列表中num个值为value的元素
    参数：
    count， 要删除的元素个数，0表示删除所有
    value，要删除的值
    '''
    r.lrem('books',0,'book0')
    r.lrange('books',0,-1) # 结果 ['book3', 'book8', 'book1', 'book2', 'book6', 'book4']
    
    '''
    rpop(name)
    从列表左侧弹出一个元素
    '''
    r.lpop('books') # 结果 'book3'
    r.lrange('books',0,-1) # 结果 ['book8', 'book1', 'book2', 'book6', 'book4']
    
    '''
    ltrim(name, start, end)
    修剪列表，仅保留start-end索引之间的元素
    参数：
    start，索引的起始位置
    end，索引结束位置
    '''
    r.ltrim('books',1,3)
    r.lrange('books',0,-1) # 结果 ['book1', 'book2', 'book6']
    '''
    lindex(name, index)
    获取index索引处的元素
    '''
    r.lindex('books',1) # 结果 'book2'
    
    '''
    rpoplpush(src, dst)
    从src列表右侧移出一个元素返回，并将其添加到dst列表左侧
    brpoplpush(src, dst, timeout=0)
    以阻塞模式，从src列表右侧移出一个元素返回，并将其添加到dst列表左侧
    参数：
    src，要取数据的列表的name
    dst，要添加数据的列表的name
    timeout，阻塞超时时间
    '''
    r.lpush('hot_books','book7')
    r.rpoplpush('books','hot_books')
    r.lrange('books',0,-1) # 结果 ['book1', 'book2']
    r.lrange('hot_books',0,-1) # 结果 ['book6', 'book7']
    
    '''
    blpop(keys, timeout)
    以阻塞模式，从左侧弹出
    brpop(keys, timeout)
    以阻塞模式，从右侧弹出
    如果给定 key 内至少有一个非空列表，那么弹出遇到的第一个非空列表的头元素，并和被弹出元素所属的列表的名字一起，组成结果返回给调用者。 
    '''
    r.rpush('books','book3','book4')
    r.lrange('books',0,-1) # 结果 ['book1', 'book2', 'book3', 'book4']
    r.blpop(['books','hot_books'],timeout=2) # 结果 ('books', 'book1')

## Set操作  ##

Redis 的 Set 是 String 类型的无序集合。集合成员是唯一的，这就意味着集合中不能出现重复的数据。

Redis 中集合是通过哈希表实现的，所以添加，删除，查找的复杂度都是 O(1)。

'''
    sadd(name,values)
    向name键对应的集合中添加元素
    scard(name)
    获取name键对应的集合中的元素个数
    smembers(name)
    获取name键对应的集合中所有的元素
    sscan(name, cursor=0, match=None, count=None)
    以元组形式，获取name键对应的集合中所有的元素
    '''
    r.delete('books')
    r.sadd('books','book0')
    r.sadd('books','book1')
    r.sadd('books','book2')
    r.sadd('books','book0') # 元素已存在，则不会再次添加
    r.scard('books') # 结果 3
    r.smembers('books') # 结果 {'book1', 'book2', 'book0'}
    r.sscan('books',cursor=0,match=None,count=None) # 结果 (0, ['book1', 'book0', 'book2'])
    
    '''
    sdiff(keys, *args)
    求差集，返回在第一个集合中，却不在其他集合中的元素
    sdiffstore(dest, keys, *args)
    求差集，并将结果保存到dest中
    '''
    r.delete('hot_books')
    r.sadd('hot_books','book1')
    r.sadd('hot_books','book2')
    r.sadd('hot_books','book8')
    
    r.sdiff('books','hot_books') # 结果 {'book0'}
    r.sdiffstore('diff_books','books','hot_books')
    r.smembers('diff_books') # 结果 {'book0'}
    
    '''
    sinter(keys, *args)
    求交集，返回所有集合中都包含的元素
    sinterstore(dest, keys, *args)
    求交集，并将结果保存到dest中
    '''
    r.sinter('books','hot_books') # 结果 {'book1', 'book2'}
    r.sinterstore('inter_books','books','hot_books') # 结果 2
    
    
    '''
    sunion(keys, *args)
    求并集
    sunionstore(dest,keys, *args)
    求并集，并将结果保存到dest中
    '''
    r.sunion('books','hot_books') # 结果 {'book1', 'book0', 'book8', 'book2'}
    r.sunionstore('union_books','books','hot_books') # 结果 4
    r.smembers('union_books') # 结果 {'book1', 'book0', 'book8', 'book2'}
    
    '''
    sismember(name, value)
    判断value是否是name集合中的成员
    smove(src, dst, value)
    将value从src移动到dst
    spop(name)
    从集合中随机弹出一个元素
    srem(name, values)
    删除指定的元素
    '''
    r.sismember('union_books','book8') # 结果 True
    r.smove('union_books','inter_books','book8')
    r.sismember('union_books','book8') # 结果 False
    r.smembers('inter_books') # 结果 {'book1', 'book8', 'book2'}
    
    r.spop('inter_books')
    r.smembers('inter_books') # 结果 {'book1', 'book2'} 或者 {'book8', 'book2'} 或者{'book8', 'book1'}
    
    r.srem('hot_books','book1','book2')
    r.smembers('hot_books') # 结果 {'book8'}

## Zset操作  ##

Redis 有序集合和集合一样也是string类型元素的集合,且不允许重复的成员。

不同的是每个元素都会关联一个double类型的分数。redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。

有序集合的成员是唯一的,但分数(score)却可以重复。

'''
    zadd(name,mapping,nx=False,xx=False)
    向name键对应的有序集合中添加元素
    参数：
    mapping，要插入的元素字典
    nx，如果设置为True，则只有当name键不存在时，才会执行当前set操作
    xx，如果设置为True，则只有当name键存在时，才会执行当前set操作
    
    zcard(name)
    获取name键对应的有序集合中元素的个数
    '''
    r.delete('books')
    r.zadd('books',{'Mastering Redis':80,'A Long Story':90,'Three Stones':70})
    r.zcard('books') # 结果 2
    
    '''
    zrange( name, start, end, desc=False, withscores=False, score_cast_func=float)
    获取索引在start-end之间的元素
    zrevrange(name, start, end, withscores=False, score_cast_func=float)
    对集合中的元素按照分数降序排列后，获取索引在start-end之间的元素
    zrangebyscore(name, min, max, start=None, num=None, withscores=False, score_cast_func=float)
    返回集合中分数范围在 min-max 之间的 num 个元素
    zrevrangebyscore(name, max, min, start=None, num=None, withscores=False, score_cast_func=float)
    对集合中的元素按照分数降序排列后，返回分数范围在 min-max 之间的 num 个元素
    参数：
    start，起始索引
    end，结束索引
    min，最小分数
    max，最大分数
    desc，是否降序排列
    withscores，是否返回分数
    score_cast_func，分数的类型转换函数
    '''
    r.zrange('books',0,-1,desc=True,withscores=True) # 结果 [('A Long Story', 90.0), ('Mastering Redis', 80.0), ('Three Stones', 70.0)]
    r.zrange('books',0,-1,desc=False,withscores=False) # 结果 ['Three Stones', 'Mastering Redis', 'A Long Story']
    
    r.zrevrange('books',0,-1,withscores=True) # 结果 [('A Long Story', 90.0), ('Mastering Redis', 80.0), ('Three Stones', 70.0)]
    r.zrangebyscore('books',70,80,0,2,withscores=True) # 结果 [('Three Stones', 70.0), ('Mastering Redis', 80.0)]
    r.zrevrangebyscore('books',80,70,0,2,withscores=True) # 结果 [('Mastering Redis', 80.0), ('Three Stones', 70.0)]
    
    '''
    zscan(name, cursor=0, match=None, count=None, score_cast_func=float)
    迭代集合中的元素
    zscan_iter(name, match=None, count=None,score_cast_func=float)
    迭代集合中的元素
    '''
    r.zscan('books') # 结果 (0, [('Three Stones', 70.0), ('Mastering Redis', 80.0), ('A Long Story', 90.0)])
    
    for book in r.zscan_iter('books'):
        print(book)                # 结果 ('Three Stones', 70.0) ('Mastering Redis', 80.0) ('A Long Story', 90.0)
    
    '''
    zcount(name, min, max)
    获取分数在 min-max 之间的元素个数
    zincrby(name, amount, value)
    将name键对应的有序集合中的value元素自增或自减 amount
    zscore(name, value)
    获取name键对应的有序集合中的value元素的分数
    zrank(name, value)
    获取name键对应的有序集合中的value元素的索引，按分数从小到大排序
    zrevrank(name, value)
    获取name键对应的有序集合中的value元素的索引，按分数从大到小排序
    '''
    r.zrange('books',0,-1,desc=True,withscores=True) # 结果 [('A Long Story', 90.0), ('Mastering Redis', 80.0), ('Three Stones', 70.0)]
    r.zcount('books',70,80) # 结果 2
    r.zincrby('books',amount=1,value='Mastering Redis')
    r.zscore('books','Mastering Redis') # 结果 81.0
    r.zrank('books','A Long Story') # 结果 2
    r.zrevrank('books','A Long Story') # 结果 0
    
    '''
    zrem(name, values)
    删除指定值的元素
    zremrangebyrank(name, min, max)
    根据索引范围删除元素，按分数从小到大排序
    zremrangebyscore(name, min, max)
    根据分数范围删除元素，按分数从小到大排序
    '''
    # r.zrem('books','Mastering Redis','Three Stones')
    # r.zremrangebyrank('books',0,1)
    # r.zremrangebyscore('books',70,80)

## Key操作 ##

'''
    delete(*names)
    删除指定的键
    exists(name)
    检验name键是否存在
    expire(name,time)
    设置name键的过期时间
    rename(src, dst)
    重命名
    randomkey()
    随机取一个key
    type(name)
    获取name键对应数据的类型
    keys(pattern='')
    根据模式匹配键
    dbsize()
    获取redis中的记录数
    flushdb()
    清空redis中的记录
    '''
    r.delete('books','hot_books')
    r.exists('books')
    r.randomkey()
    r.type("book1")
    # r.expire('book2',5)
    # r.rename('book2','new_book')
    r.keys('*book?') # 结果 ['diff_books', 'inter_books', 'union_books', 'book2', 'book1']
    r.dbsize()
    # r.flushdb()

## Pipeline操作 ##

redis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。

管道（pipeline）是redis在提供单个请求中缓冲多条服务器命令的基类的子类。它通过减少服务器-客户端之间反复的TCP数据库包，从而大大提高了执行批量命令的功能。

import redis
    
    r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, decode_responses=True)
    # r.pipeline(transaction=False)
    pipe = r.pipeline(transaction=True)  # 创建一个管道 ，transaction=True 启用事务，保证管道中执行命令的原子性
    pipe.set("stock",1000)
    pipe.incr('stock',amount=-1).incr('stock',amount=-1).incr('stock',amount=-1)
    pipe.execute()
    print(r.get('stock')) # 997

# 参考文章： #

[https://www.jianshu.com/p/2639549bedc8][https_www.jianshu.com_p_2639549bedc8]

[https_www.jianshu.com_p_2639549bedc8]: https://www.jianshu.com/p/2639549bedc8

猜你喜欢

学习 Linux 后的九个优秀职业选择
Linux 闹钟指南：如何设置提醒或唤醒时间
中小企业能负担得起大数据解决方案的成本吗?
八个鲜为人知但很实用的Web API
六个已弃用的 Linux 命令和您应该使用的替代工具
TestOps完全手册：工作流、生命周期、团队和流程
用 CSS 新特性直接实现虚拟列表？JS 往后稍稍
互联网时代，游戏和数据中心协同发展
怎样在 YAML 中添加注释
甲骨文发布 Oracle Alloy服务
不要在 Python 中使用循环，这些方法其实更棒！
TIOBE 8 月编程语言排行榜：没有一门语言能比得上它！
Cloudera扩大合作伙伴机会，加速产品上市
你可以尝试的五个 NeoVim GUI 编辑器
17种面试前你需要知道的JavaScript 数组方法
lnav: 用于 Linux 的高级日志文件浏览器
从0到1，认识结构分析法
微软 Windows 1122H2 Build 22621.1192 Release 预览版发布，将减少升级的重启次数
Pandas实用技巧：SAC机制！
微软 Windows 11Build 22000.1515 (KB5019274) Release 预览版发布（附更新内容大全）

zl程序教程

当前栏目

使用Python操作redis

相关文章