Python --Redis Hash操作

一、Redis Hash操作

　　Redis 数据库hash数据类型是一个string类型的key和value的映射表，适用于存储对象。Redis 中每个 hash 可以存储 232 - 1 键值对（40多亿）。 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：

二、Hash命令

# 连接redis

import redis

host = '172.16.200.49'

port = 6379

pool = redis.ConnectionPool(host=host, port=port)

r = redis.Redis(connection_pool=pool)

　　2.1 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）

r.hset('p_info', 'name', 'bigberg')

r.hset('p_info', 'age', '22')

r.hset('p_info', 'gender', 'M')

# 设置了姓名、年龄和性别

　　2.2 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'})

r.hmset('info_2', {'name': 'Jerry', 'species': 'mouse'})

　　2.3 hget(name, key)　

# 在name对应的hash中获取根据key获取value

# 获取的bytes 类型

print(r.hget('p_info', 'name').decode())

# 输出

bigberg

　　2.3 hmget(name, key, *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：

print(r.hmget('p_info', ['name', 'age', 'gender']))

# 输出是一个列表

[b'bigberg', b'22', b'M']

　　2.4 hgetall(name)

获取name对应hash的所有键值

print(r.hgetall('p_info'))

#输出是一个字典

{b'name': b'bigberg', b'gender': b'M', b'age': b'22'}

　　2.5 hlen(name)

# 获取name对应的hash中键值对的个数

print(r.hlen('p_info'))

#输出

3

　　2.6 hkeys(name)

# 获取name对应的hash中所有的key的值

print(r.hkeys('p_info'))

#输出

[b'name', b'age', b'gender']

　　2.7 hvals(name)

# 获取name对应的hash中所有的value的值

print(r.hvals('p_info'))

#输出

 [b'bigberg', b'22', b'M']

　　2.8 hexists(name, key)

# 检查name对应的hash是否存在当前传入的key

print(r.hexists('p_info', 'name'))

print(r.hexists('p_info', 'job'))

#输出

True

False

　　2.9 hdel(name,*keys)　　

# 将name对应的hash中指定key的键值对删除

r.hdel('p_info', 'gender')

print(r.hgetall('p_info'))

# 删除了性别

#输出

{b'name': b'bigberg', b'age': b'22'

　　2.10 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）

r.hincrby('p_info', 'age', 1)

print(r.hget('p_info', 'age'))

#输出，年龄增加1

b'23'

　　2.11 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

　　2.12 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

print(r.hscan('p_info', cursor=0))

print(r.hscan('p_info', cursor=0, match='n*'))

#输出

(0, {b'age': b'23', b'address': b'hz', b'name': b'bigberg'})

(0, {b'name': b'bigberg'})

　　http://redisdoc.com/key/scan.html#scan

　　2.13 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)