Python使用Redis数据库
Redis 简介
Redis是开源的高性能Key-Value数据库,可以用于缓存等用途.
Redis可以提供事务和持久化支持保证并发安全性,并提供TTL(time to life)服务.
使用Redis
Ubuntu系统可以用包管理器安装Redis服务:
sudo apt-get install redis-server
并安装客户端:
sudo apt-get install redis-tools
进入Redis客户端
redis-cli
登录远程Redis服务
redis-cli -h host -p port -a password
Redis基本操作指令
Redis的Key-Value均为大小写敏感的,但是Redis指令对大小写不敏感.
Redis使用字符串作为Key,常用操作命令有:
SET key val
设置键值对,无则新建有则更新
127.0.0.1:6379> set user name
OK
DEL key
删除键值对, 返回删除的条数
127.0.0.1:6379> del user
(integer) 1
GET key
返回Value
127.0.0.1:6379> get user
"name"
EXISTS key
检查指定键值对是否存在
127.0.0.1:6379> exists user
(integer) 1
KEYS pattern
使用通配符筛选显示所有符合条件的键
127.0.0.1:6379> keys *
1) "playing_yichya"
2) "playing_yy"
3) "online_yichya"
4) "user"
5) "online_yy"
127.0.0.1:6379> keys *_*
1) "playing_yichya"
2) "playing_yy"
3) "online_yichya"
4) "online_yy"
RANDOMKEY
随机返回一个键
127.0.0.1:6379> randomkey
"hm1"
RENAME key newname
重命名键
127.0.0.1:6379> set user2 234
OK
127.0.0.1:6379> set user 233
OK
127.0.0.1:6379> rename user user2
OK
127.0.0.1:6379> get user
(nil)
RENAMEX key newname
重命名键, 不允许新名与已有的键名重复
QUIT
退出redis客户端
Redis TTL服务命令
EXPIRE key seconds
以秒为单位,指定键值对的生存周期
127.0.0.1:6379> expire user 10000
(integer) 1
PEXIRE key mseconds
以毫秒为单位,指定键值对的生存周期
TTL key
以秒为单位,返回键值对的剩余生存周期
127.0.0.1:6379> ttl user
(integer) 9996
PTTL key
以毫秒为单位,返回键值对的剩余生存周期
127.0.0.1:6379> pttl user
(integer) 9991684
PERSIST key
将键值对的生存周期设为永久
127.0.0.1:6379> persist user
(integer) 1
EXPIREAT key timestamp
使用Unix时间戳指定过期时间
Redis哈希命令
Redis哈希命令以Hash表作为数据结构, Hash表中所有键值对共享同样的TTL,并有着比通常键值对更快的操作速度.
HSET table key val
示例:
127.0.0.1:6379> hset hml yichya 233
(integer) 1
执行keys和hkeys命令,可以看出hash表的数据结构
127.0.0.1:6379> keys *
1) "hml"
2) "user"
127.0.0.1:6379> hkeys hml
1) "yichya"
HDEL table key
删除键
HGET table key
得到键值对
HKEYS tabel
得到哈希表上所有键
HGETALL table
返回所有key和value
127.0.0.1:6379> hgetall hml
1) "yichya"
2) "233"
Redis事务支持
MULTI
开启事务块
127.0.0.1:6379> multi
OK
EXEC
提交事务执行
DISCARD
放弃事务
WATCH key [key ...]
WATCH命令在事务执行之前监控Keys.
若在WATCH之后有任何Key的值发生了变化,EXEC命令执行的事务都将被放弃,同时返回Null multi-bulk
UNWATCH
放弃所有WATCH
Python使用Redis数据库
redis-py是常用的python-redis连接器,使用python包管理器安装此模块:
pip install redis
在Python环境下导入redis模块
>>> from redis import Redis
>>> r = Redis()
Redis是封装了Redis数据库操作的类,并提供了类似的API.
使用JSON存储
除Redis-Hash表之外,redis-py将键值都作为字符串处理
>>> r.set('user', 233)
True
>>> r.get('user')
'233'
对于复杂数据类型,处理返回的字符串非常不便:
>>> r.set('user', [1,[{'name':'yichya'}]])
True
>>> r.get('user')
"[1, [{'name': 'yichya'}]]"
>>> result = r.get('user')
>>> list(result)
['[', '1', ',', ' ', '[', '{', "'", 'n', 'a', 'm', 'e', "'", ':', ' ', "'", 'y', 'i', 'c', 'h', 'y', 'a', "'", '}', ']', ']']
可以选择使用JSON作为存储类型,并以python内置json模块进行编码和解码.
另外,一个redis实例只维护一个数据表而应用中经常出现需要维护多个字典的情况.
草民建议使用prefix+key作为redis的键来模拟多个数据表.
草民写了一个简单的Redis-dict适配器,允许以类似字典的方式操作Redis数据库:
from redis import Redis
import json
class RedisDict:
def __init__(self, prefix=''):
self.data = Redis()
self.prefix = prefix
def get(self, key):
redis_key = self.prefix + '_' + key
redis_val = self.data.get(redis_key)
if redis_val is None:
return None
else:
return json.loads(redis_val)
def set(self, key, val):
redis_key = self.prefix + '_' + key
redis_val = json.dumps(val)
self.data.set(redis_key, redis_val)
def pop(self, key):
redis_key = self.prefix + '_' + key
self.data.delete(redis_key)
def __iter__(self):
for item in self.data.keys(self.prefix + '*'):
prefix, key = decode(item)
yield key
def decode(redis_key):
sep = redis_key.find('_')
prefix = redis_key[:sep]
key = redis_key[sep+1:]
return prefix, key
if __name__ == '__main__':
r = RedisCache('online')
r.set('user', [1,[{'name':'yichya'}]])
for item in r:
print(item)
print(r.get(item))
hash表操作
redis-py的hash操作与redis命令类似:
from redis import Redis
import json
class RedisDict:
def __init__(self, table):
self.session = Redis()
self.table = table
self.session.delete(table)
def get(self, key):
redis_val = self.session.hget(self.table, key)
if redis_val is None:
return None
else:
return json.loads(redis_val)
def set(self, key, val):
redis_val = json.dumps(val)
self.session.hset(self.table, key, redis_val)
def pop(self, key):
self.session.hdel(self.table, key)
def __iter__(self):
for key in self.session.hkeys(self.table):
yield key
用hash表模拟dict,这个实现比用前缀区分高效得多.
pipeline操作
Redis-Server是一个TCP服务器,使用pipline维护消息队列可以提高批量处理的效率.
>>> p = r.pipeline()
>>> p.set('yichya', 2333)
Pipeline<ConnectionPool<Connection<host=localhost,port=6379,db=0>>>
>>> p.get('yichya')
Pipeline<ConnectionPool<Connection<host=localhost,port=6379,db=0>>>
>>> p.execute()
[True, '2333']
参考链接:
Python使用Redis数据库的更多相关文章
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原文章于此:https://www.cnblogs.com/cnkai/p/7642787.html 有个人修改与改正 Python操作Redis数据库 连接数据库 StrictRedisfrom ...
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