python-redis

Posted 2020-10-25 Cool

数据量非常大时想向数据库中保存的时候，可以在中间加一个队列（队列的长度可以控制），可能数据库一个个取会效率慢一些，但是不会服务端不会蹦


redis： 端口6379
        
    1.本质：向内存中存数据
    
    2.对内存的整理策略：  存贮：会把内存分成很多块，大的数据存一块，一些小的数据存一块
                        删除：过期的数据就删除掉
                        
    3.特性之一：可以做持久化（配置文件设置）
    
    4.允许存储的数据格式多：有五种
            {
                "k1": "oldboyedu" # "666"
                "k2": [11,22,33,44,11],
                "k3": {11,22,33,44},
                "k4": {
                    "n1":‘xxx‘,
                    "n2":"iii",
                    ‘k1‘:‘v1‘,
                    ‘k2‘: ‘v2‘,
                    ‘num‘: 1,
                }, # 可以迭代取值
                "k5": {(11,1),("alex",5)}
            }
            在redis中不区分字符串和数字，统一都叫字符串，因为正在存储的时候都是""方式存
            列表
            集合
            字典/哈希散列表
            有序集合
        
    5.数据格式字典/哈希散列表的操作：
        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
             
            # 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)
    
            # 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
        
    6.连接池
        普通的连接：
            import redis

            conn = redis.Redis(host=‘47.93.4.198‘,port=6379)
            
            一些对字典/散列表/哈希的操作：

                # conn.hset(‘k4‘,‘n1‘,‘xxx‘)
                # data = conn.hget(‘k4‘,‘n1‘)
                # print(data)
                # conn.hset(‘oldboyedu‘, ‘alex‘,16)
                # conn.hincrby(‘oldboyedu‘, ‘alex‘, amount=-1)
                # data = conn.hget(‘oldboyedu‘, ‘alex‘)
                # print(data)
                # conn.hset(‘oldboyedu‘, ‘oldboy‘,56)

                for k,v in conn.hscan_iter(‘oldboyedu‘,match="*lx"):
                    print(k,v)
        连接池：

            import redis

            pool = redis.ConnectionPool(host=‘10.211.55.4‘, port=6379)
            conn = redis.Redis(connection_pool=pool)
            
            一些对字典/散列表/哈希的操作：
                # conn.hset(‘k4‘,‘n1‘,‘xxx‘)
                # data = conn.hget(‘k4‘,‘n1‘)
                # print(data)
                # conn.hset(‘oldboyedu‘, ‘alex‘,16)
                # conn.hincrby(‘oldboyedu‘, ‘alex‘, amount=-1)
                # data = conn.hget(‘oldboyedu‘, ‘alex‘)
                # print(data)
                # conn.hset(‘oldboyedu‘, ‘oldboy‘,56)

                for k,v in conn.hscan_iter(‘oldboyedu‘,match="*lx"):
                    print(k,v)
        django的 django_redis组件
            - 需要配置文件，调用方法
            
            pip3 install django-redis 
                    
            配置文件：
                CACHES = {
                    "default": {
                        "BACKEND": "django_redis.cache.RedisCache",
                        "LOCATION": "redis://47.93.4.198:6379",
                        "OPTIONS": {
                            "CLIENT_CLASS": "django_redis.client.DefaultClient",
                            #"PASSWORD": "asdfasdf",
                        }
                    }
                }
            
            # 使用
            import django_redis
            conn = django_redis.get_redis_connection()