python使用redis缓存数据库

Redis

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Windows下直接解压可用，链接：https://pan.baidu.com/s/1rD4ujoN7h96TtHSu3sN_hA 密码：t02c

一、简介

• redis是一种高速高性能的内存数据库，存储的是键值对数据；
• 由于极高的存储和访问速度，redis常被用来作为数据缓存服务器；
• 另外redis是支持数据持久化的（即redis会自动将数据写入磁盘）——这是redis大杀四方的重要原因；
• redis支持多个slave端同时向master端进行写入，这经常被用在分布式爬虫等场景中；
• 2010年以后redis开始大面积流行，关系型数据库（核心数据）+redis（缓存）是常规的、常见的数据解决方案；

1 Redis的数据类型

• 字符串string
  • 单个值最大512M
• 哈希hash
  • 用于存储对象
• 列表list
• 集合set
• 有序集合zset

二、Redis管理基本操作

• redis-server.exe redis.windows.conf // 使用配置启动redis服务
• redis-cli.exe // 打开客户端
• redis-cli --help // 查看客户端帮助
• redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379 -a 123456 // 使用密码访问远程redis
• redis-cli --stat -a 123456 // 查看服务状态
• help @xxx // 分类帮助信息
• help @connection
  • select 15 // 选择最后一个数据库（共提供16个数据库）
  • quit // 退出客户端
• help @server
  • flushdb //清空当前库数据，谨慎使用
  • flushall // 清空所有数据库，谨慎使用
  • monitor // 监视服务端收到的信息
• auth 123456 // 使用密码登录
• ping // 测试服务端连接状态

三、Redis数据基本操作

1、 key

• keys * //显示所有键，慎用，数据量大时导致卡死
• keys a* // 显示所有以a开头的键
• exists name age //判断name和age这两个键存在几个
• type name //查看值的类型
• del name age //删除键
• expire name 30 //name键值30秒过期
• ttl name //查看键值的过期时间
• persist name // 取消键的过期时间
• rename name nickname // 重命名键（这样做不安全，容易覆盖已有数据）
• renamenx name nickname // 确保不会覆盖其它键才重命名（nx=not exists,x后缀=exists）

2、 字符串string

• 设置
  • set name bill //设置键值
  • setex name 20 bill //键值20秒后过期
  • mset age 60 gender male //一次性存储多个键值
• 获取
  • get name //不存在则返回null
  • mget name age //一次性拿取多个键值
• 运算
  • incr/decr age //将age加减1
  • incrby/decrby age 20 //将age加减20
• 其它
  • append name gates //向原有value拼接字符串，不存在时等同于set
  • strlen key //获取值长度

3、 哈希hash

• hset p1 name bill // 设置p1对象的name为bill
• hset p1 age 18 // 设置p1对象的age为18
• hmset p2 name jobs age -1 //设置p2对象的name为jobs，age为-1
• hget p1 name // 获取p1的name属性值
• hmget p1 name age // 同时获取p1的name和age
• hgetall p1 // 获取p1的全部键值
• hkeys p1 // 获取p1的全部键
• hvals p1 // 获取p1的全部值
• hlen p1 // 获取p1中所有字段的数量
• hexists p1 name // 判断p1中是否有name字段
• hdel p1 name // 删除p1中的name字段
• hdel p2 name age // 删除p2中的name和age字段
• hstrlen p1 age // p1中的age的长度

4、 列表list

• lpush mlist 2 // 从左侧向列表mlist追加元素2
• rpush mlist 3 // 从右侧向列表mlist追加元素3
• linsert mlist after 3 4 // 在列表mlist中3的后边追加元素4
• lset mlist 1 200 // 设置列表mlist中的第1个元素为200（下标从0开始）
• lrange mlist 0 3 // 查看列表mlist中下标[0到3]的元素
• lrange mlist 0 -1 //从头看到尾
• lpop mlist // 从列表左侧弹出一个值
• rpop mlist // 从列表右侧弹出一个值
• ltrim mlist 0 1 // 修剪掉mlist下标[0,1]以外的元素
• llen mlist // 列表元素个数
• lindex mlist 0 // 获取mlist中下标0的元素

5、 集合set

• sadd mset 1 2 3 4 // 向集合mset中添加元素1,2,3,4
• smembers mset // 查看集合mset中的元素
• scard mset // 查询集合元素个数
• sinter mset mset2 //求mset和mset2的交集
• sunion mset mset2 // 求mset和mset2的并集
• sdiff mset mset2 //求mset相比mset2的差集（mset有而mset2无的部分）
• sismember mset 3 //判断3是否是mset中的元素

6、 有序集合zset

• zadd mzset 10 bill 9 jobs 6 jackma // 添加多个值及相应权重
• zrange mzset 0 -1 // 返回第一个到最后一个之间所有的元素，按权重升序排列
• zcard mzset // 元素个数
• zcount mzset 6 10 // 下标6-10之间的元素个数
• zscore mzset jackma // 返回 jackma在mzset中的权重

四、图形界面客户端

链接：https://pan.baidu.com/s/1Ndt61mEK2IFIugUkfdlzuw 密码：q8i5

五、与Python的交互

方法一：
模块引入参考
中的安装第三方模块

方法二：

pip install redis

模块名称：redis。

• rClient = redis.Redis(…)
  • host,port
  • db
  • password
  • …
• rClient.set(‘name’,‘bill’)

import redis

client = redis.Redis(
    host='localhost',
    port=6379,
    db=5,
    password='123456'
)

ret = client.set("name", "bill")
print(client.get('name'))#b'bill'
print(ret, type(ret))#True <class 'bool'>
client.mset({'age': 60, 'gender': 'male'})
print(client.mget('name', 'age', 'gender'))#[b'bill', b'60', b'male']

client.hmset("p1", {'name': 'jobs', 'age': -1, 'gender': 'male'})
print(client.hgetall('p1'))#{b'name': b'jobs',
 b'age': b'-1',
 b'gender': b'male'}

client.lpush('mlist', 2, 3, 4)
print(client.lrange('mlist', 0, -1))#[b'4', b'3', b'2']

client.sadd('mset', 'bill', 'steve', '被KO的艺龙')
print(client.smembers('mset'))#{b'steve',
b'\xe8\xa2\xabKO\xe7\x9a\x84\xe8\x89\xba\xe9\xbe\x99',
 b'bill'}

client.zadd('mzset', 'bill', 10, 'steve', 11, jack=8)
print(client.zrange('mzset',0,-1))#[b'jack', b'bill', b'steve']

print('GAME OVER!')
输出：
Connected to pydev debugger (build 173.4674.54)
b'bill'
True <class 'bool'>
[b'bill', b'60', b'male']
{b'name': b'jobs', b'age': b'-1', b'gender': b'male'}
[b'4', b'3', b'2']
{b'bill', b'\xe8\xa2\xabKO\xe7\x9a\x84\xe8\x89\xba\xe9\xbe\x99', b'steve'}
[b'jack', b'bill', b'steve']
GAME OVER!

六、redis事务

• redis支持事务的方式
  • 将批量数据操作逐个加入队列
  • 如果批量操作过程中发生异常，不提交事务即可
  • 提交事务，执行队列中的所有操作，并保证其原子性
  • 注意事项
    • 数据操作在加入队列时不会进行语法检查
    • 如果数据操作存在语法错误，会造成只有部分数据提交的BUG
    • 此时redis也并不支持事务回滚
      • 处处拍摄快照会导致效率的下降
    • 所以语法错误必须在上线前自行完成检查和修正
• 主要事务操作
  • 监控要保障【并发安全】的数据
  • 开启事务
  • 提交事务
    • 如果被监控的数据发生了并发修改，则提交不成功
• 命令行执行事务
  • WATCH key1 key2 key3
    • 观察本次事务要修改的key，如果该key在事务执行过程中被其它事务修改，则当前事务提交不能成功
    • 目的：保证并发安全
  • multi
    • 开启事务
  • 执行具体事务操作（增删改查）
    • 这些操作会被加入队列
  • exec
    • 提交事务，如果观察的key被其它事务并发修改，则本次事务提交无效
• Python中执行事务
  • API
    • pipe = client.pipiline()
      • 创建事务管道
    • pipe.watch(‘a’, ‘b’, ‘c’)
      • 监控要保障【并发安全】的数据
    • pipe.multi()
      • 开启事务
    • CRUD…
    • except WatchError as we:…
      • 被监控的数据被其它事务所修改时执行
    • pipe.reset()
      • 清空管道内容
    • pipe.execute()
      • 提交事务

'''
redis事务
·redis事务机制保证【正确事务代码】的原子性（全部执行或全部放弃）
·对于语法错误的代码，redis不支持异常和回滚
·redis的态度：语法错误应该在上线之前自行发现并修正
'''
import redis

txClient = redis.Redis(
	 host='localhost',
	port=6379,
	db=7,
	password='123456' )
pipe = txClient.pipeline(transaction=True)
try:
    pipe.watch('who', 'a', 'b', 'c')
    pipe.multi()
    pipe.set('who', 'leijun', ex=60 * 5)
    print(pipe.get('who'))
    pipe.hmset('p1', {'who': 'leijun', 'age': 50, 'word': 'are you ok'})
    print(pipe.hgetall('p1'))      # print(5 / 0)
    #  普通业务异常，被try所捕获，事务不会提交
    #  pipe.incr("p1")
    #  redis语法错误，只有提交时才会发生异常且无法回滚，必须在上线前予以修正
    pipe.incr('a')
    pipe.incr('b')
    pipe.incr('c')
except WatchError as we:
    pipe.reset()#清空管道
    print('监控数据被外界污染，事务已取消！we=',we)
except Exception as e:
    print("bad luck:e=", e)
    print('事务未提交')
else:
    try:
        pipe.execute()
        print('事务已提交')
    except Exception as e:
        print('事务提交异常，请检查代码语法！e=',e)
输出：
Connected to pydev debugger (build 173.4674.54)
Pipeline<ConnectionPool<Connection<host=localhost,port=6379,db=7>>>
Pipeline<ConnectionPool<Connection<host=localhost,port=6379,db=7>>>
事务已提交

后记

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