Python操作Redis数据库

连接数据库

  • StrictRedis
from redis import StrictRedis

# 使用默认方式连接到数据库
redis = StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0) # 使用url方式连接到数据库
redis = StrictRedis.from_url('redis://@localhost:6379/1')
  • ConnectionPool
from redis import StrictRedis,ConnectionPool

# 使用默认方式连接到数据库
pool = ConnectionPool(host='localhost', port=6379, db=0)
redis = StrictRedis(connection_pool=pool) # 使用url方式连接到数据库
pool = ConnectionPool.from_url('redis://@localhost:6379/1')
redis = StrictRedis(connection_pool=pool)

构造url方式连接到数据库,有以下三种模式:

redis://[:password]@host:port/db    # TCP连接
rediss://[:password]@host:port/db # Redis TCP+SSL 连接
unix://[:password]@/path/to/socket.sock?db=db # Redis Unix Socket 连接

String操作

方法 作用 示例 示例结果
set(name, value) 给name赋值为value redis.set('name', 'Bob') True
get(name) 返回数据库中key为name的string的value redis.get('name') b'Bob'
getset(name, value) 给数据库中key为name的string赋予值value并返回上次的value redis.getset('name', 'Mike') b'Bob'
mget(keys, *args) 返回多个key对应的value redis.mget(['name', 'nickname']) [b'Mike', b'Miker']
setnx(name, value) 如果key不存在才设置value redis.setnx('newname', 'James') 第一次运行True,第二次False
setex(name, time, value) 设置可以对应的值为string类型的value,并指定此键值对应的有效期 redis.setex('name', 1, 'James') True
setrange(name, offset, value) 设置指定key的value值的子字符串 redis.set('name', 'Hello') redis.setrange('name', 6, 'World') 11,修改后的字符串长度
mset(mapping) 批量赋值 redis.mset({'name1': 'Durant', 'name2': 'James'}) True
msetnx(mapping) key均不存在时才批量赋值 redis.msetnx({'name3': 'Smith', 'name4': 'Curry'}) True
incr(name, amount=1) key为name的value增值操作,默认1,key不存在则被创建并设为amount redis.incr('age', 1) 1,即修改后的值
decr(name, amount=1) key为name的value减值操作,默认1,key不存在则被创建并设置为-amount redis.decr('age', 1) -1,即修改后的值
append(key, value) key为name的string的值附加value redis.append('nickname', 'OK') 13,即修改后的字符串长度
substr(name, start, end=-1) 返回key为name的string的value的子串 redis.substr('name', 1, 4) b'ello'
getrange(key, start, end) 获取key的value值从start到end的子字符串 redis.getrange('name', 1, 4) b'ello'

Key操作

方法 作用 示例 示例结果
exists(name) 判断一个key是否存在 redis.exists('name') True
delete(name) 删除一个key redis.delete('name') 1
type(name) 判断key类型 redis.type('name') b'string'
keys(pattern) 获取所有符合规则的key redis.keys('n*') [b'name']
randomkey() 获取随机的一个key randomkey() b'name'
rename(src, dst) 将key重命名 redis.rename('name', 'nickname') True
dbsize() 获取当前数据库中key的数目 dbsize() 100
expire(name, time) 设定key的过期时间,单位秒 redis.expire('name', 2) True
ttl(name) 获取key的过期时间,单位秒,-1为永久不过期 redis.ttl('name') -1
move(name, db) 将key移动到其他数据库 move('name', 2) True
flushdb() 删除当前选择数据库中的所有key flushdb() True
flushall() 删除所有数据库中的所有key flushall() True

List操作

方法 作用 示例 示例结果
rpush(name, *values) 在key为name的list尾添加值为value的元素,可以传多个 redis.rpush('list', 1, 2, 3) 3,list大小
lpush(name, *values) 在key为name的list头添加值为value的元素,可以传多个 redis.lpush('list', 0) 4,list大小
llen(name) 返回key为name的list的长度 redis.llen('list') 4
lrange(name, start, end) 返回key为name的list中start至end之间的元素 redis.lrange('list', 1, 3) [b'3', b'2', b'1']
ltrim(name, start, end) 截取key为name的list,保留索引为start到end的内容 ltrim('list', 1, 3) True
lindex(name, index) 返回key为name的list中index位置的元素 redis.lindex('list', 1) b'2'
lset(name, index, value) 给key为name的list中index位置的元素赋值,越界则报错 redis.lset('list', 1, 5) True
lrem(name, count, value) 删除count个key的list中值为value的元素 redis.lrem('list', 2, 3) 1,即删除的个数
lpop(name) 返回并删除key为name的list中的首元素 redis.lpop('list') b'5'
rpop(name) 返回并删除key为name的list中的尾元素 redis.rpop('list') b'2'
blpop(keys, timeout=0) 返回并删除名称为在keys中的list中的首元素,如果list为空,则会一直阻塞等待 redis.blpop('list') [b'5']
brpop(keys, timeout=0) 返回并删除key为name的list中的尾元素,如果list为空,则会一直阻塞等待 redis.brpop('list') [b'2']
rpoplpush(src, dst) 返回并删除名称为src的list的尾元素,并将该元素添加到名称为dst的list的头部 redis.rpoplpush('list', 'list2') b'2'

Set操作

方法 作用 示例 示例结果
sadd(name, *values) 向key为name的set中添加元素 redis.sadd('tags', 'Book', 'Tea', 'Coffee') 3,即插入的数据个数
srem(name, *values) 从key为name的set中删除元素 redis.srem('tags', 'Book') 1,即删除的数据个数
spop(name) 随机返回并删除key为name的set中一个元素 redis.spop('tags') b'Tea'
smove(src, dst, value) 从src对应的set中移除元素并添加到dst对应的set中 redis.smove('tags', 'tags2', 'Coffee') True
scard(name) 返回key为name的set的元素个数 redis.scard('tags') 3
sismember(name, value) 测试member是否是key为name的set的元素 redis.sismember('tags', 'Book') True
sinter(keys, *args) 返回所有给定key的set的交集 redis.sinter(['tags', 'tags2']) {b'Coffee'}
sinterstore(dest, keys, *args) 求交集并将交集保存到dest的集合 redis.sinterstore('inttag', ['tags', 'tags2']) 1
sunion(keys, *args) 返回所有给定key的set的并集 redis.sunion(['tags', 'tags2']) {b'Coffee', b'Book', b'Pen'}
sunionstore(dest, keys, *args) 求并集并将并集保存到dest的集合 redis.sunionstore('inttag', ['tags', 'tags2']) 3
sdiff(keys, *args) 返回所有给定key的set的差集 redis.sdiff(['tags', 'tags2']) {b'Book', b'Pen'}
sdiffstore(dest, keys, *args) 求差集并将差集保存到dest的集合 redis.sdiffstore('inttag', ['tags', 'tags2']) 3
smembers(name) 返回key为name的set的所有元素 redis.smembers('tags') {b'Pen', b'Book', b'Coffee'}
srandmember(name) 随机返回key为name的set的一个元素,但不删除元素 redis.srandmember('tags')  

Sorted Set操作

方法 作用 示例 示例结果
zadd(name, args, *kwargs) 向key为name的zset中添加元素member,score用于排序。如果该元素存在,则更新其顺序 redis.zadd('grade', 100, 'Bob', 98, 'Mike') 2,即添加的元素个数
zrem(name, *values) 删除key为name的zset中的元素 redis.zrem('grade', 'Mike') 1,即删除的元素个数
zincrby(name, value, amount=1) 如果在key为name的zset中已经存在元素value,则该元素的score增加amount,否则向该集合中添加该元素,其score的值为amount redis.zincrby('grade', 'Bob', -2) 98.0,即修改后的值
zrank(name, value) 返回key为name的zset中元素的排名(按score从小到大排序)即下标 redis.zrank('grade', 'Amy') 1
zrevrank(name, value) 返回key为name的zset中元素的倒数排名(按score从大到小排序)即下标 redis.zrevrank('grade', 'Amy') 2
zrevrange(name, start, end, withscores=False) 返回key为name的zset(按score从大到小排序)中的index从start到end的所有元素 redis.zrevrange('grade', 0, 3) [b'Bob', b'Mike', b'Amy', b'James']
zrangebyscore(name, min, max, start=None, num=None, withscores=False) 返回key为name的zset中score在给定区间的元素 redis.zrangebyscore('grade', 80, 95) [b'Amy', b'James']
zcount(name, min, max) 返回key为name的zset中score在给定区间的数量 redis.zcount('grade', 80, 95) 2
zcard(name) 返回key为name的zset的元素个数 redis.zcard('grade') 3
zremrangebyrank(name, min, max) 删除key为name的zset中排名在给定区间的元素 redis.zremrangebyrank('grade', 0, 0) 1,即删除的元素个数
zremrangebyscore(name, min, max) 删除key为name的zset中score在给定区间的元素 redis.zremrangebyscore('grade', 80, 90) 1,即删除的元素个数

Hash操作

方法 作用 示例 示例结果
hset(name, key, value) 向key为name的hash中添加映射 hset('price', 'cake', 5) 1,即添加的映射个数
hsetnx(name, key, value) 向key为name的hash中添加映射,如果映射键名不存在 hsetnx('price', 'book', 6) 1,即添加的映射个数
hget(name, key) 返回key为name的hash中field对应的value redis.hget('price', 'cake') 5
hmget(name, keys, *args) 返回key为name的hash中各个键对应的value redis.hmget('price', ['apple', 'orange']) [b'3', b'7']
hmset(name, mapping) 向key为name的hash中批量添加映射 redis.hmset('price', {'banana': 2, 'pear': 6}) True
hincrby(name, key, amount=1) 将key为name的hash中映射的value增加amount redis.hincrby('price', 'apple', 3) 6,修改后的值
hexists(name, key) key为namehash中是否存在键名为key的映射 redis.hexists('price', 'banana') True
hdel(name, *keys) key为namehash中删除键名为key的映射 redis.hdel('price', 'banana') True
hlen(name) 从key为name的hash中获取映射个数 redis.hlen('price') 6
hkeys(name) 从key为name的hash中获取所有映射键名 redis.hkeys('price') [b'cake', b'book', b'banana', b'pear']
hvals(name) 从key为name的hash中获取所有映射键值 redis.hvals('price') [b'5', b'6', b'2', b'6']
hgetall(name) 从key为name的hash中获取所有映射键值对 redis.hgetall('price') {b'cake': b'5', b'book': b'6', b'orange': b'7', b'pear': b'6'}

RedisDump

  • redis-load
    将数据导入到数据库中
redis-load -h   # 获取帮助信息

< redis_data.json redis-load -u redis://@localhost:6379  # 将json数据导入数据库中
  • redis-dump
    将数据库信息导出
redis-dump -h  # 获取帮助信息

redis-dump -u redis://@localhost:6379 -d 1 > ./redis.data.jl  # 导出到json文件
redis-dump -u redis://@localhost:6379 -f adsl:* > ./redis.data.jl # 导出adsl开头的数据

转载一篇:出处https://www.cnblogs.com/cnkai/p/7642787.html

 

Python 操作Redis 转载篇的更多相关文章

  1. 数据库之redis篇(3)—— Python操作redis

    虽然前面两篇已经说了redis的一些配置安装什么的,篇幅有点长,可能看完了也不知道怎么操作,这里再浓缩一下: 什么是redis redis完全开源免费的,遵守BSD协议,是一个高性能的非关系型key- ...

  2. python操作redis用法详解

    python操作redis用法详解 转载地址 1.redis连接 redis提供两个类Redis和StrictRedis用于实现Redis的命令,StrictRedis用于实现大部分官方的命令,并使用 ...

  3. Python—操作redis

    Python操作redis 连接方式:点击 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 set() #在Redis中设置值,默认不存在则创建, ...

  4. python——操作Redis

    在使用django的websocket的时候,发现web请求和其他当前的django进程的内存是不共享的,猜测django的机制可能是每来一个web请求,就开启一个进程去与web进行交互,一次来达到利 ...

  5. Python操作Redis、Memcache、RabbitMQ、SQLAlchemy

    Python操作 Redis.Memcache.RabbitMQ.SQLAlchemy redis介绍:redis是一个开源的,先进的KEY-VALUE存储,它通常被称为数据结构服务器,因为键可以包含 ...

  6. Python操作redis系列之 列表(list) (四)

    # -*- coding: utf- -*- import redis r =redis.Redis(host=,password="ZBHRwlb1608") 1. Lpush ...

  7. python操作redis命令

    Python操作redis from redis import StrictRedis, ConnectionPoolredis_url="redis://:xxxx@112.27.10.1 ...

  8. Python操作Redis及连接方式

    前沿:随着互联网的高速发展,数据变得越来越重要,Python成为了人工智能的热门语言,而Nosql数据库已成为日常开发用品. 今天要写的是Python操作Redis Redis的安装我就不介绍了,你可 ...

  9. python操作Redis安装、支持存储类型、普通连接、连接池

    一.python操作redis安装和支持存储类型 安装redis模块 pip3 install redis 二.Python操作Redis之普通连接 redis-py提供两个类Redis和Strict ...

随机推荐

  1. Python Flask框架之页面跳转

    IDE用的PyCharm(还是vs强大啊). 项目结构: 2:页面: <!doctype html> <html lang="zh"> <head&g ...

  2. PIE.NET-SDK组件式二次开发文档

    一.PIE.Net开发环境及目录说明 1.   开发环境 确保Win7系统已安装SP1 安装Visual Studio2013(支持VS2010/2012/2013/2015) 安装PIESDK.ex ...

  3. PIE SDK 坐标系创建、定义、对比

    1.    坐标系创建 1.1    从WKT字符串导入空间参考 ISpatialReference接口是一个任何空间参考对象都实现的接口,它包含了所有空间参考对象都公有的方法和属性,如获得空间参考对 ...

  4. PIE SDK栅格拉伸渲染

    1. 功能简介 栅格数据拉伸渲染是对指定的波段进行图像拉伸,并设置拉伸之后的颜色带,根据像元值和颜色带进行数据渲染. 2. 功能实现说明 2.1. 实现思路及原理说明 第一步 实例化拉伸渲染对象示例 ...

  5. 文献综述二:UML技术在行业资源平台系统建模中的应用

    一.基本信息 标题:UML技术在行业资源平台系统建模中的应用 时间:2015 出版源:Hans汉斯 文件分类:uml技术的应用 二.研究背景 为方便行业人员高效率地搜集专业知识,实现知识的共享.采用计 ...

  6. spark第二篇:Application Submission Guide

    提交应用 Spark的bin目录中的spark-submit脚本用于启动集群上的应用程序.它可以通过一个统一的接口使用所有Spark支持的集群管理器. 绑定应用程序的依赖 如果你的代码依赖其他项目,你 ...

  7. jenkins +gitlab 自动化代码秒级上线

    一,配置脚本 #!/bin/bash #目标服务器IP地址 host=$ #job名称 job_name=$ #包名 name=web-$(date +)) #打包 cd /var/lib/jenki ...

  8. ode45求解微分方程(MATLAB)

    首先介绍一下ode45的格式: [t,y] = ode45(odefun,tspan,y0) [t,y] = ode45(odefun,tspan,y0,options) [t,y,te,ye,ie] ...

  9. SpringBoot | 第三十四章:CXF构建WebService服务

    前言 上一章节,讲解了如何使用Spring-WS构建WebService服务.其实,创建WebService的方式有很多的,今天来看看如何使用apache cxf来构建及调用WebService服务. ...

  10. 利用pandas生成csv文件

    # -*- coding:UTF-8 -*- import json from collections import OrderedDict with open('dns_status.json',' ...