参考连接： 

https://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/5132791.html

redis 是什么？

redis是一个软件，帮助开发者对一台机器的内存进行操作.

能干吗？

用于操作内存的软件。

--- 可以做持久化

　　AOF ：则是将Redis执行的每次写命令记录到单独的日志文件中当Redis重启时再次执行AOF文件中的命令来恢复数据。

　　ROB ： RDB持久化是将进程数据写入文件。

-- 相当于大字典

-- 单进程单线程

数据类型

1.字符串

  1. k1：“ 这是个忧伤的故事 “

2.列表

  1. k2：[1,2,3,4,5,6,7,8]

3.集合

  1. k3:{1,2,3,4,5,6}

4.字典

  1. k4:{ name:123, age:666 }

5.有序集合

  1. k5：｛('alex',60),('eva-j'80),('rt',70)｝

操作

redis-py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，

并使用官方的语法和命令，Redis是StrictRedis的子类，用于向后兼容旧版本的redis-py。

普通redis

  1. import redis
  2.  
  3. # 1.创建一个redis连接
  4. r = redis.Redis(host='127.0.0.1',port=6379)
  5.  
  6. # 2.只能设置一个值，放入redis
  7. r.set('foo','Bar')
  8.  
  9. # 3.去redis中取值
  10. print(r.get('foo'))

连接池redis

为什么要用连接池？

redis-py 使用connection pool来管理对一个redis server的所有连接，避免每次建立、释放连接的开销。默认，每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。

可以直接建立一个连接池，然后作为参数Redis，这样就可以实现多个Redis实例共享一个连接池。

  1. # 连接池
  2.  
  3. import redis
  4. # 1.创建一个redis连接池
  5. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379)
  6.  
  7. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  8. r=redis.Redis(connection_pool=pool)
  9.  
  10. # 3.放入值到redis
  11. r.set('foo','Bar')
  12.  
  13. # 4.取值
  14. print(r.get('foo'))

字符串的操作（String）

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。如图：

设置值

1.set

  1. set(name, value, ex=None, px=None, nx=False, xx=False)

在Redis中设置值，默认，不存在则创建，存在则修改

参数：
     ex，过期时间（秒）
     px，过期时间（毫秒）
     nx，如果设置为True，则只有name不存在时，当前set操作才执行
     xx，如果设置为True，则只有name存在时，岗前set操作才执行
  1. import redis
  2. # 1.创建一个redis连接池
  3. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379)
  4.  
  5. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  6. r=redis.Redis(connection_pool=pool)
  7.  
  8. # 3.放入值到redism,3秒后过期
  9. r.set('foo','Bar',ex=3)
  10.  
  11. # 4.取值
  12. print(r.get('foo'))

2.setnx

  1. setnx(name, value)

只有name不存在时，执行设置操作（添加）

  1. import redis
  2. # 1.创建一个redis连接池
  3. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379)
  4.  
  5. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  6. r=redis.Redis(connection_pool=pool)
  7.  
  8. # 3.，只有name不存在时，执行设置操作（添加）
  9. r.setnx('foo','Bar1')
  10.  
  11. # 4.取值
  12. print(r.get('foo'))

3.setex

  1. setex(name,time, value, )

　　　　# name, 设置值.

　　　　# time，过期时间（数字秒 或 timedelta对象）.

　　　　# value, 参数.
　　　
  1. import redis
  2. # 1.创建一个redis连接池
  3. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379)
  4.  
  5. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  6. r=redis.Redis(connection_pool=pool)
  7.  
  8. # 3.设置k 时间 v
  9. r.setex('foo',5,5454)
  10.  
  11. # 4.取值
  12. print(r.get('foo'))

 4.psetex

  1. psetex(name, time_ms, value)

 　　# name :    设置值

　　# time_ms :  参数：
　　# time_ms :  过期时间（数字毫秒 或 timedelta对象）
  1. import redis
  2. # 1.创建一个redis连接池
  3. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379)
  4.  
  5. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  6. r=redis.Redis(connection_pool=pool)
  7.  
  8. # 3.设置k 时间 v 豪秒
  9. r.psetex('foo',5000,5454)
  10.  
  11. # 4.取值
  12. print(r.get('foo'))

5.mset

  1. mset(*args, **kwargs)

批量设置值

  1.  
  1. r.mset({'k1': 'v1', 'k2': 'v2'})
  2. print(r.mget("k1", "k2"))   # 一次取出多个键对应的值
  3. print(r.mget("k1"))
  1.  
  2. r.mset({'k1': 'v1', 'k2': 'v2'})
  1. import redis
  2. # 1.创建一个redis连接池
  3. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379)
  4.  
  5. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  6. r=redis.StrictRedis(connection_pool=pool)
  7.  
  8. # 3.批量设置值
  9. r.mset({'k1':'riven','k2':'mark'})
  10.  
  11. # 4.获取多个值
  12. print(r.mget('k1','k2'))
  1.  

get 获取值

1.mget

  1. mget(keys, *args)

　　批量获取值

  1. import redis
  2. # 1.创建一个redis连接池
  3. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379)
  4.  
  5. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  6. r=redis.StrictRedis(connection_pool=pool)
  7.  
  8. # 3.批量设置值
  9. r.mget({'k1':'riven','k2':'mark'})
  10.  
  11. # 4.获取多个值
  12. print(r.mget('k1','k2'))

2.getset

  1. getset(name, value)

设置新值并获取原来的值

 

3. getrange

  1. getrange(key, start, end)

# 获取子序列（根据字节获取，非字符）

# 参数：
    # name，Redis 的 name
    # start，起始位置（字节）
    # end，结束位置（字节）
# 如： "武沛齐" ，0-3表示 "武" , 相当于切片
 
  1. import redis
  2. # 1.创建一个redis连接池
  3. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379)
  4.  
  5. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  6. r=redis.StrictRedis(connection_pool=pool)
  7.  
  8. # 3.批量设置值
  9. r.mget({'k1':'riven','k2':'mark'})
  10.  
  11. # 4.切片取值
  12. print(r.getrange('k1',1,2))


修改字符串

1.setrange

  1. setrange(name, offset, value)
# 修改字符串内容，从指定字符串索引开始向后替换（新值太长时，则向后添加）

# 参数：
    # offse :  字符串的索引，字节（一个汉字三个字节）。
    # value :  要设置的值。
 
  1. import redis
  2. # 1.创建一个redis连接池
  3. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379)
  4.  
  5. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  6. r=redis.StrictRedis(connection_pool=pool)
  7.  
  8. # 3.批量设置值
  9. r.mget({'k1':'riven','k2':'mark'})
  10.  
  11. # 4.索引指定位置 修改替换成新值
  12. r.setrange('k1',5,'')
  13.  
  14. # 5.获取值
  15. print(r.mget('k1'))

2.setbit

  1. setbit(name, offset, value)

# 对name对应值的二进制表示的位进行操作

 
# 参数：
    # name :   redis的name 。
    # offset :  位的索引（将值变换成二进制后再进行索引）。
    # value :   值只能是 1 或 0 。
 
  1. # 注：如果在Redis中有一个对应： n1 = "foo"，
  2.     那么字符串foo的二进制表示为：01100110 01101111 01101111
  3.     所以，如果执行 setbit('n1', 7, 1)，则就会将第7位设置为1，
  4.     那么最终二进制则变成 01100111 01101111 01101111，即："goo"

# 扩展，转换二进制表示：

  1.  # source = "武沛齐"
  2.     source = "foo"
  4.     for i in source:
  5.         num = ord(i)
  6.         print bin(num).replace('b','')
  1. 特别的，如果source是汉字 "武沛齐"怎么办？
  2.     答：对于utf-8，每一个汉字占 3 个字节，那么 "武沛齐" 则有 9个字节
  3.        对于汉字，for循环时候会按照 字节 迭代，那么在迭代时，将每一个字节转换 十进制数，然后再将十进制数转换成二进制
  4.        11100110 10101101 10100110 11100110 10110010 10011011 11101001 10111101 10010000

查（bit）

1.getbit

  1. getbit(name, offset)

# 获取name对应的值的二进制表示中的某位的值 （0或1）

  1. import redis
  2. # 1.创建一个redis连接池
  3. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379)
  5. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  6. r=redis.StrictRedis(connection_pool=pool)
  8. # 3.批量设置值
  9. r.mget({'k1':'riven','k2':'mark'})
  11. # 4.获取2进制中索引的0或者1
  12. print(r.getbit('k1',8))

2.bitcount

  1. bitcount(key, start=None, end=None)

# 获取name对应的值的二进制表示中 1 的个数

# 参数：
    # key，Redis的name
    # start，位起始位置
    # end，位结束位置
 
  1. import redis
  2. # 1.创建一个redis连接池
  3. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379)
  4.  
  5. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  6. r=redis.StrictRedis(connection_pool=pool)
  7.  
  8. # 3.批量设置值
  9. r.mget({'k1':'riven','k2':'mark'})
  10.  
  11. # 4.获取对应的值的二进制表示中 1 的个数
  12. print(r.bitcount('k1',1,2))

3.bitop

  1. bitop(operation, dest, *keys)

# 获取多个值，并将值做位运算，将最后的结果保存至新的name对应的值

 
# 参数：
    # operation,AND（并） 、 OR（或） 、 NOT（非） 、 XOR（异或）
    # dest, 新的Redis的name
    # *keys,要查找的Redis的name
 
# 如：
    bitop("AND", 'new_name', 'n1', 'n2', 'n3')
    # 获取Redis中n1,n2,n3对应的值，然后讲所有的值做位运算（求并集），然后将结果保存 new_name 对应的值中
 

4.strlen

  1. strlen(name)

# 返回name对应值的字节长度（一个汉字3个字节）

  1. import redis
  2. # 1.创建一个redis连接池
  3. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379)
  4.  
  5. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  6. r=redis.StrictRedis(connection_pool=pool)
  7.  
  8. # 3.批量设置值
  9. r.mget({'k1':'riven','k2':'mark'})
  10.  
  11. # 4.# 返回name对应值的字节长度（一个汉字3个字节）
  12. print(r.strlen('k1'))

5.incr

  1. incr(self, name, amount=1)

# 自增 name对应的值，当name不存在时，则创建name＝amount，否则，则自增。

 
# 参数：
    # name,Redis的name
    # amount,自增数（必须是整数）
 
# 注：同incrby
 

6.incrbyfloat

  1. incrbyfloat(self, name, amount=1.0)
1
2
3
4
5
# 自增 name对应的值，当name不存在时，则创建name＝amount，否则，则自增。
 
# 参数：
    # name,Redis的name
    # amount,自增数（浮点型）

7.decr

  1. decr(self, name, amount=1)
1
2
3
4
5
# 自减 name对应的值，当name不存在时，则创建name＝amount，否则，则自减。
 
# 参数：
    # name,Redis的name
    # amount,自减数（整数）

8.append

  1. append(key, value)
1
2
3
4
5
# 在redis name对应的值后面追加内容
 
# 参数：
    key, redis的name
    value, 要追加的字符串
 
 

Hash（字典）操作

设置值

1.hset

  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）
  1. import redis
  2. # 1.创建一个redis连接池
  3. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379)
  4.  
  5. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  6. r=redis.StrictRedis(connection_pool=pool)
  7.  
  8. # 3.# name对应的hash中设置一个键值对（不存在，则创建；否则，修改）  单个
  9. r.hset('xx', 'name','riven')
  10.  
  11. # 4. 批量获取值
  12. print(r.hgetall('xx'))

2.hmset

  1. 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'})
  1. import redis
  2. # 1.创建一个redis连接池
  3. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379)
  4.  
  5. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  6. r=redis.StrictRedis(connection_pool=pool)
  7.  
  8. # 3. # 在name对应的hash中批量设置键值对
  9. r.hmset('xx', {'name':'riven','age':''})
  10.  
  11. # 4. 批量获取值
  12. print(r.hgetall('xx'))

按位置获取值（数据量大的时候）

1.hscan

  1. hscan(name, cursor=0, match=None, count=None)
  1. # 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
  2.  
  3. # 参数：
  4.     # name，redis的name
  5.     # cursor，游标（基于游标分批取获取数据）
  6.     # match，匹配指定key，默认None 表示所有的key
  7.     # 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
  8.  
  9. # 如：
  10.     # 第一次：cursor1, data1 = r.hscan('xx', cursor=0, match=None, count=None)
  11.     # 第二次：cursor2, data1 = r.hscan('xx', cursor=cursor1, match=None, count=None)
  12.     # ...
  13.     # 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

ps: field数量应该大于某个值时，分页命令才会生效

  1. import redis
  2. # 1.创建一个redis连接池
  3. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379)
  4.  
  5. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  6. r=redis.StrictRedis(connection_pool=pool)
  7.  
  8. # 3. # 在name对应的hash中批量设置键值对
  9. r.hmset('xx', {
  10.     'name':'riven','age':'18.00','hogby':'gril','name2':'mark','age2':'','hogby2':'littlgril',
  11. 'name11':'riven','age11':'18.00','hogby11':'gril','name211':'mark','age211':'','hogby211':'littlgril',
  12. 'name222':'riven','age222':'18.00','hogby222':'gril','name2222':'mark','age2222':'','hogby2222':'littlgril',
  13. 'name333':'riven','age333':'18.00','hogby333':'gril','name2333':'mark','age2333':'','hogby2333':'littlgril',
  14. })
  15.  
  16. # 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
  17. cursor1, data1 = r.hscan('xx', cursor=0, match=None, count=10)
  18.  
  19. print(r.hscan('xx'))

2.hscan_iter

  1. 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
  1. import redis
  2.  
  3. # 1.创建一个redis连接池
  4. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)
  5.  
  6. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  7. r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)
  8.  
  9. # 3. # 在name对应的hash中批量设置键值对
  10. r.hmset('xx', {
  11.     'name': 'riven', 'age': '18.00', 'hogby': 'gril', 'name2': 'mark', 'age2': '', 'hogby2': 'littlgril',
  12.     'name11': 'riven', 'age11': '18.00', 'hogby11': 'gril', 'name211': 'mark', 'age211': '', 'hogby211': 'littlgril',
  13.     'name222': 'riven', 'age222': '18.00', 'hogby222': 'gril', 'name2222': 'mark', 'age2222': '',
  14.     'hogby2222': 'littlgril',
  15.     'name333': 'riven', 'age333': '18.00', 'hogby333': 'gril', 'name2333': 'mark', 'age2333': '',
  16.     'hogby2333': 'littlgril',
  17. })
  18.  
  19. # # 利用yield封装hscan创建生成器，实现分批去redis中获取数据
  20. ret = r.hscan_iter('xx',match=None,count=10)
  21.  
  22. #获取数据
  23. for item in ret:
  24.     print(item)

获取值

1.hget

hget(name,key)

# 在name对应的hash中获取根据key获取value

  1. import redis
  2. # 1.创建一个redis连接池
  3. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379)
  4.  
  5. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  6. r=redis.StrictRedis(connection_pool=pool)
  7.  
  8. # 3. # 在name对应的hash中批量设置键值对
  9. r.hmset('xx', {'name':'riven','age':''})
  10.  
  11. # 4. 指定获取字典某个key值
  12. print(r.hget('xx','name'))

2.hmget

  1. 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')
  1. import redis
  2. # 1.创建一个redis连接池
  3. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379)
  4.  
  5. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  6. r=redis.StrictRedis(connection_pool=pool)
  7.  
  8. # 3. # 在name对应的hash中批量设置键值对
  9. r.hmset('xx', {'name':'riven','age':'','hogby':'gril'})
  10.  
  11. # 4. 指定获取多个字典某个key值
  12. print(r.hmget('xx',['name','hogby']))

3.hgetall

  1. hgetall(name)

获取name对应hash的所有键值。

  1. import redis
  2. # 1.创建一个redis连接池
  3. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379)
  4.  
  5. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  6. r=redis.StrictRedis(connection_pool=pool)
  7.  
  8. # 3. # 在name对应的hash中批量设置键值对
  9. r.hmset('xx', {'name':'riven','age':'','hogby':'gril'})
  10.  
  11. # 4. 指定获取xx字典中所有的key值
  12. print(r.hgetall('xx'))

4.hlen

  1. hlen(name)

# 获取name对应的hash中键值对的个数

  1. import redis
  2. # 1.创建一个redis连接池
  3. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379)
  4.  
  5. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  6. r=redis.StrictRedis(connection_pool=pool)
  7.  
  8. # 3. # 在name对应的hash中批量设置键值对
  9. r.hmset('xx', {'name':'riven','age':'','hogby':'gril'})
  10.  
  11. # 4. 指定获取xx字典中所有键值对的个数
  12. print(r.hlen('xx'))

5.hkeys

  1. hkeys(name)

# 获取name对应的hash中所有的key的值

  1. import redis
  2. # 1.创建一个redis连接池
  3. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379)
  4.  
  5. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  6. r=redis.StrictRedis(connection_pool=pool)
  7.  
  8. # 3. # 在name对应的hash中批量设置键值对
  9. r.hmset('xx', {'name':'riven','age':'','hogby':'gril'})
  10.  
  11. # 4. 单独获取 xx 中的key值
  12. print(r.hkeys('xx'))

6.hvals

  1. hvals(name)

# 获取name对应的hash中所有的value的值

  1. import redis
  2. # 1.创建一个redis连接池
  3. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379)
  4.  
  5. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  6. r=redis.StrictRedis(connection_pool=pool)
  7.  
  8. # 3. # 在name对应的hash中批量设置键值对
  9. r.hmset('xx', {'name':'riven','age':'','hogby':'gril'})
  10.  
  11. # 4. 单独获取 xx 中的key值
  12. print(r.hvals('xx'))

判断值

1.hexists

  1. hexists(name, key)

# 检查name对应的hash是否存在当前传入的key

  1. import redis
  2. # 1.创建一个redis连接池
  3. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379)
  4.  
  5. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  6. r=redis.StrictRedis(connection_pool=pool)
  7.  
  8. # 3. # 在name对应的hash中批量设置键值对
  9. r.hmset('xx', {'name':'riven','age':'','hogby':'gril'})
  10.  
  11. # 4. 检查 xx hash中是否有value age
  12. print(r.hexists('xx','age'))

删除字典

1.hdel

  1. hdel(name,*keys)

# 将name对应的hash中指定key的键值对删除

  1. import redis
  2. # 1.创建一个redis连接池
  3. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379)
  4.  
  5. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  6. r=redis.StrictRedis(connection_pool=pool)
  7.  
  8. # 3. # 在name对应的hash中批量设置键值对
  9. r.hmset('xx', {'name':'riven','age':'','hogby':'gril'})
  10.  
  11. # 4. 将xx对应的hash中指定age的键值对删除
  12. r.hdel('xx','age')
  13.  
  14. # 5. 检查 xx hash中是否有value age
  15. print(r.hgetall('xx'))

自增

1.hincrby

  1. 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）。
  1. import redis
  2. # 1.创建一个redis连接池
  3. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379)
  4.  
  5. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  6. r=redis.StrictRedis(connection_pool=pool)
  7.  
  8. # 3. # 在name对应的hash中批量设置键值对
  9. r.hmset('xx', {'name':'riven','age':'','hogby':'gril'})
  10.  
  11. # 4. 自增xx对应的hash中的指定age的值(只能是整数)，不存在则创建key=amount
  12. r.hincrby('xx','age',amount=10)
  13.  
  14. # 5. 检查 xx hash中是否有value age
  15. print(r.hgetall('xx'))

2.hincrbyfloat

  1. 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
  1. import redis
  2. # 1.创建一个redis连接池
  3. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379)
  4.  
  5. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  6. r=redis.StrictRedis(connection_pool=pool)
  7.  
  8. # 3. # 在name对应的hash中批量设置键值对
  9. r.hmset('xx', {'name':'riven','age':'18.00','hogby':'gril'})
  10.  
  11. # 4. 自增xx对应的hash中的指定age的值(浮点数)，不存在则创建key=amount
  12. r.hincrbyfloat('xx','age',amount=10.15)
  13.  
  14. # 5. 检查 xx hash中是否有value age
  15. print(r.hgetall('xx'))

List(列表操作)

List操作，redis中的List在在内存中按照一个name对应一个List来存储。如图：

增加值

1.lpush

  1. lpush(name,values)

# 在name对应的list中添加元素，每个新的元素都添加到列表的最左边

 
# 如：
    # r.lpush('oo', 11,22,33)
    # 保存顺序为: 33,22,11
 
# 扩展：
    # rpush(name, values) 表示从右向左操作
  1. import redis
  2.  
  3. # 1.创建一个redis连接池
  4. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)
  5.  
  6. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  7. r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)
  8.  
  9. # 3. 相当于创建了一个 k1:['riven','riven','riven'], 从左边插入一条数据
  10. r.lpush('k1', 'riven1')
  11.  
  12. # 4.切片取数据
  13. result = r.lrange('k1', 0, 100)
  14. print(result)

2.lpushx

  1. lpushx(name,value)

# 在name对应的list中添加元素，只有name已经存在时，值添加到列表的最左边

 
# 更多：
    # rpushx(name, value) 表示从右向左操作
  1. import redis
  2.  
  3. # 1.创建一个redis连接池
  4. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)
  5.  
  6. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  7. r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)
  8.  
  9. # 3.  在name对应的list中添加元素，只有name已经存在时，值添加到列表的最左边
  10. r.lpushx('k1', 'riven11')
  11.  
  12. # 4.切片取数据
  13. result = r.lrange('k1', 0, 100)
  14. print(result)

3.linsert

  1. linsert(name, where, refvalue, value))

# 在name对应的列表的某一个值前或后插入一个新值。

 
# 参数：
    # name ：redis的name。
    # where ：BEFORE或AFTER。
    # refvalue ：标杆值，即：在它前后插入数据。
    # value ：要插入的数据。
 
  1. import redis
  2.  
  3. # 1.创建一个redis连接池
  4. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)
  5.  
  6. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  7. r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)
  8.  
  9. # 3.  # # 在name对应的列表的某一个值前或后插入一个新值
  10. r.linsert('k1',where='before',refvalue='riven11',value='')
  11.  
  12. # 4.切片取数据
  13. result = r.lrange('k1', 0, 100)
  14. print(result)

4.lset

  1. r.lset(name, index, value)

# 对name对应的list中的某一个索引位置重新赋值

 
# 参数：
    # name，redis的name
    # index，list的索引位置
    # value，要设置的值
  1. import redis
  2.  
  3. # 1.创建一个redis连接池
  4. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)
  5.  
  6. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  7. r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)
  8.  
  9. # 3.  # 对name对应的list中的某一个索引位置重新赋值
  10. r.lset('k1', 0, value='')
  11.  
  12. # 4.切片取数据
  13. result = r.lrange('k1', 0, 100)
  14. print(result)

5.rpoplpush

  1. rpoplpush(src, dst)

# 从一个列表取出最右边的元素，同时将其添加至另一个列表的最左边

# 参数：
    # src，要取数据的列表的name
    # dst，要添加数据的列表的name
  1. import redis
  2.  
  3. # 1.创建一个redis连接池
  4. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)
  5.  
  6. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  7. r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)
  8.  
  9. # 从一个列表取出最右边的元素，同时将其添加至另一个列表的最左边
  10. r.rpoplpush('k1','k2')
  11.  
  12. # 3.# 在name对应的列表分片获取数据
  13. result = r.lrange('k1', 0,100)
  14. result1 = r.lrange('k2', 0,100)
  15. print(result)
  16. print(result1)

6.brpoplpush

  1. brpoplpush(src, dst, timeout=0)

# 从一个列表的右侧移除一个元素并将其添加到另一个列表的左侧

 
# 参数：
    # src，      取出并要移除元素的列表对应的name。
    # dst，      要插入元素的列表对应的name。
    # timeout，   当src对应的列表中没有数据时，阻塞等待其有数据的超时时间（秒），0 表示永远阻塞。
  1. import redis
  2.  
  3. # 1.创建一个redis连接池
  4. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)
  5.  
  6. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  7. r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)
  8.  
  9. #  从一个列表的右侧移除一个元素并将其添加到另一个列表的左侧
  10. # timeout，当src对应的列表中没有数据时，阻塞等待其有数据的超时时间（秒），0 表示永远阻塞
  11. r.brpoplpush('k1','k2',timeout=50)
  12.  
  13. # 3.# 在name对应的列表分片获取数据
  14. result = r.lrange('k1', 0,100)
  15. result1 = r.lrange('k2', 0,100)
  16. print(result)
  17. print(result1)

删除

1.lrem

  1. r.lrem(name, value, count)
# 在name对应的list中删除指定的值
 
# 参数：
    # name，redis的name
    # value，要删除的值
    # count，  count=0，删除列表中所有的指定值；
           # count=2,从前到后，删除2个；
           # count=-2,从后向前，删除2个
  1. import redis
  2.  
  3. # 1.创建一个redis连接池
  4. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)
  5.  
  6. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  7. r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)
  8.  
  9. # 3. 在name对应的list中删除指定的相同的值
  10. r.lrem('k1', value='riven1',count=2)
  11.  
  12. # 4.切片取数据
  13. result = r.lrange('k1', 0, 100)
  14. print(result)

2.lpop

  1. lpop(name)
# 在name对应的列表的左侧获取第一个元素并在列表中移除，返回值则是第一个元素
 
# 更多：
    # rpop(name) 表示从右向左操作
 
  1. import redis
  2.  
  3. # 1.创建一个redis连接池
  4. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)
  5.  
  6. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  7. r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)
  8.  
  9. # 3. 在name对应的列表的左侧获取第一个元素并在列表中移除，返回值则是第一个元素
  10. r.lpop('k1',)
  11.  
  12. # 4.切片取数据
  13. result = r.lrange('k1', 0, 100)
  14. print(result)

3.ltrim

  1. ltrim(name, start, end)
# 在name对应的列表中移除没有在start-end索引之间的值
# 参数：
    # name，redis的name
    # start，索引的起始位置
    # end，索引结束位置
  1. import redis
  2.  
  3. # 1.创建一个redis连接池
  4. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)
  5.  
  6. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  7. r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)
  8.  
  9. # 3.# 在name对应的列表中移除没有在start-end索引之间的值
  10. result = r.ltrim('k1', 1,3)
  11. print(result)

4.blpop

  1. blpop(keys, timeout)

# 将多个列表排列，按照从左到右去pop对应列表的元素

 
# 参数：
    # keys，redis的name的集合
    # timeout，超时时间，当元素所有列表的元素获取完之后，阻塞等待列表内有数据的时间（秒）, 0 表示永远阻塞
 
# 更多：
    # r.brpop(keys, timeout)，从右向左获取数据
  1. import redis
  2.  
  3. # 1.创建一个redis连接池
  4. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)
  5.  
  6. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  7. r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)
  8.  
  9. # 3.将多个列表排列，按照从左到右去pop对应列表的元素
  10. # timeout，当src对应的列表中没有数据时，阻塞等待其有数据的超时时间（秒），0 表示永远阻塞
  11. r.blpop('k1', timeout=10)
  12.  
  13. # 4.# 在name对应的列表分片获取数据
  14. result = r.lrange('k1', 0, 100)

获取值

1.lindex

  1. lindex(name, index)

 #在name对应的列表中根据索引获取列表元素

  1. import redis
  2.  
  3. # 1.创建一个redis连接池
  4. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)
  5.  
  6. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  7. r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)
  8.  
  9. # 3.在name对应的列表中根据索引获取列表元素
  10. result = r.lindex('k1', 4,)
  11. print(result)

2.lrange

  1. lrange(name, start, end)
# 在name对应的列表分片获取数据
# 参数：
    # name，redis的name
    # start，索引的起始位置
    # end，索引结束位置
  1. import redis
  2.  
  3. # 1.创建一个redis连接池
  4. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)
  5.  
  6. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  7. r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)
  8.  
  9. # 3.# 在name对应的列表分片获取数据
  10. result = r.lrange('k1', 0,4)
  11. print(result)

3.自定义增量迭代

  1.  # 由于redis类库中没有提供对列表元素的增量迭代，
       如果想要循环name对应的列表的所有元素，那么就需要：
  2.  
  3.     # 1、获取name对应的所有列表
  4.     # 2、循环列表
  5. # 但是，如果列表非常大，那么就有可能在第一步时就将程序的内容撑爆，所以有必要自定义一个增量迭代的功能：
  1. def list_iter(name):
  2.     """
  3.     自定义redis列表增量迭代
  4.     :param name: redis中的name，即：迭代name对应的列表
  5.     :return: yield 返回 列表元素
  6.     """
  7.     # 我计算出 当前的k1 中值得数量
  8.     list_count = r.llen(name)
  9.     # 我range 循环的数量
  10.     for index in range(list_count):
  11.         # 按照索引值 一个一个获取值
  12.         yield r.lindex(name, index)
  13.  
  14. # 使用
  15. for item in list_iter('k1'):
  16.     # 一个一个取值
  17.     print(item)

统计个数

1.llen

  1. lpushx(name,value)

# name对应的list元素的个数

  1. import redis
  2.  
  3. # 1.创建一个redis连接池
  4. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)
  5.  
  6. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  7. r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)
  8.  
  9. # 3.  # name对应的list元素的个数
  10. print(r.llen('k1', ))
  11.  
  12. # 4.切片取数据
  13. result = r.lrange('k1', 0, 100)
  14. print(result)

Set操作

Set集合就是不允许重复的列表

添加

1.sadd

  1. sadd(name,values)

# name对应的集合中添加元素

  1. import redis
  2.  
  3. # 1.创建一个redis连接池
  4. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)
  5.  
  6. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  7. r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)
  8.  
  9. # 3. # name对应的集合中添加元素
  10. r.sadd('k5','riven3')
  11.  
  12. # 4.# 获取name对应的集合的所有成员
  13. result = r.smembers('k5',)
  14. print(result)

查询个数

1.scard

  1. scard(name)

获取name对应的集合中元素个数。

  1. import redis
  2.  
  3. # 1.创建一个redis连接池
  4. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)
  5.  
  6. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  7. r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)
  8.  
  9. # 3. # name对应的集合中添加元素
  10. r.sadd('k5','riven3')
  11.  
  12. # 4.# 获取name对应的集合中元素个数
  13. result = r.scard('k5',)
  14. print(result)

2.sdiff

  1. sdiff(keys, *args)
  1. 在第一个name对应的集合中且不在其他name对应的集合的元素集合(我要去第一个name中 与第二个name不一样的元素集合)
  • 使用交互方式来合并文件
  • 返回两个集合中第一个的差集
  1. import redis
  2.  
  3. # 1.创建一个redis连接池
  4. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)
  5.  
  6. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  7. r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)
  8.  
  9. # 3. # name对应的集合中添加元素
  10. r.sadd('k5', '')
  11. r.sadd('k6', '')
  12.  
  13. # 4.在第一个name对应的集合中且不在其他name对应的集合的元素集合(我要去第一个name中 与第二个name不一样的元素集合)
  14. print(r.sdiff('k5','k6'))
  15.  
  16. # 5.# 获取name对应的集合中元素个数
  17. result = r.sinter('k5', )
  18. print(result)
  19.  
  20. result1 = r.sinter('k6', )
  21. print(result1)

3.sdiffstore

  1. sdiffstore(dest, keys, *args)

# 获取第一个name对应的集合中且不在其他name对应的集合，再将其新加入到dest对应的集合中

  1. import redis
  2.  
  3. # 1.创建一个redis连接池
  4. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)
  5.  
  6. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  7. r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)
  8.  
  9. # 3. # name对应的集合中添加元素
  10. r.sadd('k5', '')
  11. r.sadd('k6', '')
  12.  
  13. # 4. 获取第一个name对应的集合中且不在其他name对应的集合，再将其新加入到dest对应的集合中
  14.     # 获取第一个name  k5和k6的差集 然后加入一个新建的k2 中
  15. r.sdiffstore('k2','k5','k6')
  16.  
  17. # 5.获取name对应的集合中元素个数
  18. result = r.sinter('k5', )
  19. print(result,111)
  20.  
  21. result1 = r.sinter('k6', )
  22. print(result1,222)
  23.  
  24. result1 = r.sinter('k2', )
  25. print(result1,333)

4.sinter

  1. sinter(keys, *args)
  1. import redis
  2.  
  3. # 1.创建一个redis连接池
  4. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)
  5.  
  6. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  7. r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)
  8.  
  9. # 3. # name对应的集合中添加元素
  10. r.sadd('k5', '')
  11. r.sadd('k6', '')
  12.  
  13. # 4. # 获取多个name对应集合的并集(也就是 相同的元素)
  14. print(r.sinter('k5','k6'))
  15.  
  16. # # 5.获取name对应的集合中元素个数
  17. result = r.sinter('k5', )
  18. print(result,111)
  19.  
  20. result1 = r.sinter('k6', )
  21. print(result1,222)

5.sinterstore

  1. sinterstore(dest, keys, *args)

# 获取多一个name对应集合的并集，再讲其加入到dest对应的集合中

  1. import redis
  2.  
  3. # 1.创建一个redis连接池
  4. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)
  5.  
  6. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  7. r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)
  8.  
  9. # 3. # name对应的集合中添加元素
  10. r.sadd('k5', '')
  11. r.sadd('k6', '')
  12.  
  13. # 4. # 获取多name对应集合的并集，再讲其加入到dest对应的集合中
  14. r.sinterstore('k2','k5','k6')
  15.  
  16. # 5.获取name对应的集合中元素个数
  17. result = r.sinter('k5', )
  18. print(result,111)
  19.  
  20. result1 = r.sinter('k6', )
  21. print(result1,222)
  22.  
  23. result1 = r.sinter('k2', )
  24. print(result1,333)

判断

1.sismember

  1. sismember(name, value)

# 检查value是否是name对应的集合的成员

  1. import redis
  2.  
  3. # 1.创建一个redis连接池
  4. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)
  5.  
  6. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  7. r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)
  8.  
  9. # 3. # name对应的集合中添加元素
  10. r.sadd('k6', '')
  11.  
  12. # 4. # 检查value是否是name对应的集合的成员
  13. print(r.sismember('k6','riven1'))
  14.  
  15. # 5.获取name对应的集合中元素个数
  16. result1 = r.sinter('k6', )
  17. print(result1,222)

获取值

1.smembers

  1. smembers(name)

# 获取name对应的集合的所有成员

  1. import redis
  2.  
  3. # 1.创建一个redis连接池
  4. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)
  5.  
  6. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  7. r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)
  8.  
  9. # 3. # name对应的集合中添加元素
  10. r.sadd('k6', '')
  11.  
  12. # 4.获取name对应的集合中元素个数
  13. result1 = r.sinter('k6', )
  14. print(result1,222)

2.srandmember

  1. srandmember(name, numbers)

# 从name对应的集合中随机获取 numbers 个元素

  1. import redis
  2.  
  3. # 1.创建一个redis连接池
  4. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)
  5.  
  6. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  7. r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)
  8.  
  9. # 3. # name对应的集合中添加元素
  10. r.sadd('k6', 'riven55')
  11.  
  12. # 4.# 从name对应的集合中随机获取 numbers 个元素
  13. result1 = r.srandmember('k6', 2)
  14. print(result1, 222)

3.sunion

  1. sunion(keys, *args)

# 获取多二个name对应的集合的并集

  1. import redis
  2.  
  3. # 1.创建一个redis连接池
  4. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)
  5.  
  6. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  7. r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)
  8.  
  9. # 获取多一个name对应的集合的差集
  10. result0 = r.sunion('k5','k6')
  11. print(result0, 000)
  12.  
  13. # 4.# 获取所有值
  14. result1 = r.smembers('k6')
  15. print(result1, 111)
  16.  
  17. result2 = r.smembers('k5')
  18. print(result2, 222)

4.sunionstore

  1. sunionstore(dest,keys, *args)

#  Redis Sunionstore 将k6和k5 中相同元素合并成一个，后与不同的元素 一起放入k2中

  1. import redis
  2.  
  3. # 1.创建一个redis连接池
  4. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)
  5.  
  6. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  7. r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)
  8.  
  9. # Redis Sunionstore 将k6和k5 中相同元素合并成一个，后与不同的元素 一起放入k2中
  10. r.sunionstore('k2','k6','k5')
  11.  
  12. # 4.# 获取所有值
  13. result1 = r.smembers('k6')
  14. print(result1, 111)
  15.  
  16. result2 = r.smembers('k5')
  17. print(result2, 222)
  18.  
  19. result3 = r.smembers('k2')
  20. print(result3, 333)

  1. sscan(name, cursor=0, match=None, count=None)(貌似不好用)
  2. sscan_iter(name, match=None, count=None)
  3.  
  4. # 用法同字符串的操作，用于增量迭代分批获取元素，避免内存消耗太大

5.sscan_iter

  1. sscan_iter(name, match=None, count=None)

# 同字符串的操作，用于增量迭代分批获取元素，避免内存消耗太大

 # name，redis的name
    # 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
 
  1. import redis
  2.  
  3. # 1.创建一个redis连接池
  4. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)
  5.  
  6. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  7. r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)
  8.  
  9. # 3.用于增量迭代分批获取元素，避免内存消耗太大
  10. ret = r.sscan_iter('k6', match=None, count=10)
  11.  
  12. # 4.# 迭代获取获取所有值
  13. for i in ret:
  14.     print(i)

集合之间移动

1.smove

  1. smove(src, dst, value)

# 将某个成员从一个集合中移动到另外一个集合

  1. import redis
  2.  
  3. # 1.创建一个redis连接池
  4. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)
  5.  
  6. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  7. r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)
  8.  
  9. # 3. # name对应的集合中添加元素
  10. r.sadd('k6', '')
  11.  
  12. # 将某个成员从一个集合中移动到另外一个集合
  13. r.smove('k5','k6','')
  14.  
  15. # 4.获取name对应的集合中元素个数
  16. result1 = r.sinter('k6', )
  17. print(result1,222)
  18.  
  19. result1 = r.sinter('k5', )
  20. print(result1,222)

删除

1.spop

  1. spop(name)

# 从集合的右侧（尾部）移除一个成员，并将其返回

  1. import redis
  2.  
  3. # 1.创建一个redis连接池
  4. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)
  5.  
  6. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  7. r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)
  8.  
  9. # 3. # name对应的集合中添加元素
  10. r.sadd('k6', '')
  11.  
  12. # # 从集合的右侧（尾部）移除一个成员，并将其返回
  13. print(r.spop('k6'))
  14.  
  15. # 4.获取name对应的集合中元素个数
  16. result1 = r.sinter('k6', )
  17. print(result1,222)

2.srem

  1. srem(name, values)

# 在name对应的集合中删除某些值

  1. import redis
  2.  
  3. # 1.创建一个redis连接池
  4. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)
  5.  
  6. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  7. r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)
  8.  
  9. # 3. # 在name对应的集合中删除某些值(指定删除某个值)
  10. r.srem('k6', '')
  11.  
  12. # 4.# 从name对应的集合中随机获取 numbers 个元素
  13. result1 = r.smembers('k6')
  14. print(result1, 222)

有序集合

在集合的基础上，为每元素排序；元素的排序需要根据另外一个值来进行比较，

所以，对于有序集合，每一个元素有两个值，即：值和分数，分数专门用来做排序.

增

1.zadd

  1. zadd(name, *args, **kwargs)

# 在name对应的有序集合中添加元素

# 如：
  　　r.zadd('xset1', {'m1': 10, 'm2': 20, 'riven': 18, })
  1. import redis
  2.  
  3. # 1.创建一个redis连接池
  4. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)
  5.  
  6. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  7. r = redis.Redis(connection_pool=pool)
  8.  
  9. # 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序(也就是后面的数字)。
  10. r.zadd('xset1', {'m1': 10, 'm2': 20, 'riven': 18, })
  11.  
  12. # 4.# 迭代获取获取所有值
  13. print(r.zrange('xset1', 0, 100))

2.zincrby

  1. zincrby(name, value, amount)

# 自增name对应的有序集合的 name 对应的分数

  1. import redis
  2.  
  3. # 1.创建一个redis连接池
  4. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)
  5.  
  6. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  7. r = redis.Redis(connection_pool=pool)
  8.  
  9. # 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序()。
  10. r.zadd('xset1', {'m1': 10, 'm2': 20, 'riven': 18, })
  11.  
  12. # 4.# 自增name对应的有序集合的 name 对应的分数
  13. r.zincrby('xset1',amount=2,value='riven')
  14.  
  15. # 5.# 迭代获取获取所有值
  16. print(r.zrange('xset1', 0, 100))

获取数量

1.zcard

  1. zcard(name)

# 获取name对应的有序集合元素的数量

  1. import redis
  2.  
  3. # 1.创建一个redis连接池
  4. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)
  5.  
  6. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  7. r = redis.Redis(connection_pool=pool)
  8.  
  9. # 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序(也就是后面的数字)。
  10. r.zadd('xset1', {'m1': 10, 'm2': 20, 'riven': 18, })
  11.  
  12. # 4.# 获取name对应的有序集合元素的数量
  13. print(r.zcard('xset1'))

获取值

1.zcount

  1. zcount(name, min, max)

# 获取name对应的有序集合中分数 在 [min,max] 之间的个数

  1. import redis
  2.  
  3. # 1.创建一个redis连接池
  4. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)
  5.  
  6. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  7. r = redis.Redis(connection_pool=pool)
  8.  
  9. # 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序()。
  10. r.zadd('xset1', {'m1': 10, 'm2': 20, 'riven': 18, })
  11.  
  12. # 4.## 获取name对应的有序集合中分数 在 [min,max] 之间的个数
  13. print(r.zcount('xset1', 0, 100))

2.zrange

  1. r.zrange( name, start, end, desc=False, withscores=False, score_cast_func=float)
  1. # 按照索引范围获取name对应的有序集合的元素
  2.  
  3. # 参数：
  4.     # name，redis的name
  5.     # start，有序集合索引起始位置（非分数）
  6.     # end，有序集合索引结束位置（非分数）
  7.     # desc，排序规则，默认按照分数从小到大排序
  8.     # withscores，是否获取元素的分数，默认只获取元素的值
  9.     # score_cast_func，对分数进行数据转换的函数
  10.  
  11. # 更多：
  12.     # 从大到小排序
  13.     # zrevrange(name, start, end, withscores=False, score_cast_func=float)
  14.  
  15.     # 按照分数范围获取name对应的有序集合的元素
  16.     # zrangebyscore(name, min, max, start=None, num=None, withscores=False, score_cast_func=float)
  17.     # 从大到小排序
  18.     # zrevrangebyscore(name, max, min, start=None, num=None, withscores=False, score_cast_func=float)
  1. import redis
  2.  
  3. # 1.创建一个redis连接池
  4. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)
  5.  
  6. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  7. r = redis.Redis(connection_pool=pool)
  8.  
  9. # 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序()。
  10. r.zadd('xset1', {'m1': 10, 'm2': 20, 'riven': 18, 'marke':8,'mimi':9})
  11.  
  12. # 4.# 按照索引范围获取name对应的有序集合的元素
  13. ret = r.zrange( 'xset1', 0, 2, desc=False, withscores=True, score_cast_func=float)
  14. print(ret)
  15.  
  16. # 5.# 迭代获取获取所有值
  17. print(r.zrange('xset1', 0, 100))

从大到小排序

  1. import redis
  2.  
  3. # 1.创建一个redis连接池
  4. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)
  5.  
  6. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  7. r = redis.Redis(connection_pool=pool)
  8.  
  9. # 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序()。
  10. r.zadd('xset1', {'m1': 10, 'm2': 20, 'riven': 18, 'marke':8,'mimi':9})
  11.  
  12. # 4.# 按照索引范围获取name对应的有序集合的元素
  13. ret = r.zrevrange( 'xset1', 0, 2,  withscores=True, score_cast_func=float)
  14. print(ret)
  15.  
  16. # 5.# 迭代获取获取所有值
  17. print(r.zrange('xset1', 0, 100))

# 按照分数范围获取name对应的有序集合的元素

  1.   # zrangebyscore(name, min, max, start=None, num=None, 
    　　　　　　　　withscores=False, score_cast_func=float)
  1. import redis
  2.  
  3. # 1.创建一个redis连接池
  4. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)
  5.  
  6. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  7. r = redis.Redis(connection_pool=pool)
  8.  
  9. # 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序()。
  10. r.zadd('xset1', {'m1': 10, 'm2': 20, 'riven': 18, 'marke':8,'mimi':9})
  11.  
  12. # 4.# 按照分数范围获取name对应的有序集合的元素
  13. ret = r.zrangebyscore( 'xset1', 9, 25, start=None, num=None, withscores=True, score_cast_func=float)
  14. print(ret)
  15.  
  16. # 5.# 迭代获取获取所有值
  17. print(r.zrange('xset1', 0, 100))

 # 分数从大到小排序

  1.  zrevrangebyscore(name, max, min, start=None, 
    　　　　　　　　num=None, withscores=False, score_cast_func=float)
  1. import redis
  2.  
  3. # 1.创建一个redis连接池
  4. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)
  5.  
  6. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  7. r = redis.Redis(connection_pool=pool)
  8.  
  9. # 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序()。
  10. r.zadd('xset1', {'m1': 10, 'm2': 20, 'riven': 18, 'marke':8,'mimi':9})
  11.  
  12. # 4.# 按照分数范围获取name对应的有序集合的元素 # 从大到小排序
  13. ret = r.zrevrangebyscore( 'xset1', 25, 9, start=None, num=None, withscores=True, score_cast_func=float)
  14. print(ret)
  15.  
  16. # 5.# 迭代获取获取所有值
  17. print(r.zrange('xset1', 0, 100))

3.zrank

  1. zrank(name, value)

# 获取某个值在 name对应的有序集合中的排行（从 0 开始）

 
# 更多：
    # zrevrank(name, value)，从大到小排序
  1. import redis
  2.  
  3. # 1.创建一个redis连接池
  4. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)
  5.  
  6. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  7. r = redis.Redis(connection_pool=pool)
  8.  
  9. # 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序()。
  10. r.zadd('xset1', {'m1': 10, 'm2': 20, 'riven': 18, 'marke':8,'mimi':9})
  11.  
  12. # 4.# 获取某个值在 name对应的有序集合中的排行（从 0 开始）
  13. ret = r.zrank( 'xset1','m1')
  14. print(ret)
  15.  
  16. # 5.# 迭代获取获取所有值
  17. print(r.zrange('xset1', 0, 100))

zrevrank(name, value)，从大到小排序

  1. import redis
  2.  
  3. # 1.创建一个redis连接池
  4. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)
  5.  
  6. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  7. r = redis.Redis(connection_pool=pool)
  8.  
  9. # 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序()。
  10. r.zadd('xset1', {'m1': 10, 'm2': 20, 'riven': 18, 'marke':8,'mimi':9})
  11.  
  12. # 4.# 获取某个值在 name对应的有序集合中的排行（从 0 开始）应该没啥区别
  13. ret = r.zrevrank( 'xset1','marke')
  14. print(ret)
  15.  
  16. # 5.# 迭代获取获取所有值
  17. print(r.zrange('xset1', 0, 100))

4.zrangebylex

  1. zrangebylex(name, min, max, start=None, num=None)
  1. # 当有序集合的所有成员都具有相同的分值时，有序集合的元素会根据成员的 
    值 （lexicographical ordering）来进行排序，而这个命令则可以返回给定的有序集合键 key 中，
     元素的值介于 min 和 max 之间的成员。
  2. # 对集合中的每个成员进行逐个字节的对比（byte-by-byte compare），
     并按照从低到高的顺序， 返回排序后的集合成员。 如果两个字符串有一部分内容是相同的话，
     那么命令会认为较长的字符串比较短的字符串要大。
  3.  
  4. # 参数：
  5.     # name，redis的name
  6.     # min，左区间（值）。 + 表示正无限； - 表示负无限； ( 表示开区间； [ 则表示闭区间
  7.     # min，右区间（值）
  8.     # start，对结果进行分片处理，索引位置
  9.     # num，对结果进行分片处理，索引后面的num个元素
  10.  
  11. # 如：
  12.     # ZADD myzset 0 aa 0 ba 0 ca 0 da 0 ea 0 fa 0 ga
  13.     # r.zrangebylex('myzset', "-", "[ca") 结果为：['aa', 'ba', 'ca']
  14.  
  15. # 更多：
  16.     # 从大到小排序
  17.     # zrevrangebylex(name, max, min, start=None, num=None)
  1. import redis
  2.  
  3. # 1.创建一个redis连接池
  4. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)
  5.  
  6. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  7. r = redis.Redis(connection_pool=pool)
  8.  
  9. # 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序()。
  10. r.zadd('xset1', {'m1': 20, 'm2': 20, 'riven': 20, 'marke': 20, 'mimi': 20})
  11.  
  12. # 4.# min，左区间（值）。 + 表示正无限； - 表示负无限； ( 表示开区间（不包含本身）； [ 则表示闭区间 （包含本身）
  13. ret = r.zrangebylex('xset1', '-', '(riven', start=None, num=None)
  14. print(ret)
  15.  
  16. # 5.# 迭代获取获取所有值
  17. print(r.zrange('xset1', 0, 100))

4.zscore

  1. zscore(name, value)

# 获取name对应有序集合中 value 对应的分数

  1. import redis
  2.  
  3. # 1.创建一个redis连接池
  4. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)
  5.  
  6. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  7. r = redis.Redis(connection_pool=pool)
  8.  
  9. # 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序()。
  10. r.zadd('xset1', {'m1': 10, 'm2': 20, 'riven': 30, 'marke': 40, 'mimi': 50})
  11.  
  12. #  # 根据值返回删除
  13. ret = r.zscore('xset1','m2')
  14. print(ret)
  15.  
  16. # 5.# 迭代获取获取所有值
  17. print(r.zrange('xset1', 0, 100))

5.zinterstore

  1. zinterstore(dest, keys, aggregate=None)

# 获取两个有序集合的交集，如果遇到相同值不同分数，则按照aggregate进行操作

# aggregate的值为:  SUM  MIN  MAX
  1. import redis
  2.  
  3. # 1.创建一个redis连接池
  4. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)
  5.  
  6. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  7. r = redis.Redis(connection_pool=pool)
  8.  
  9. # 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序()。
  10. r.zadd('xset4', {'m1': 10, 'm2': 20, 'riven': 30, 'marke': 40, 'mimi': 50})
  11. r.zadd('xset5', {'m2': 12, 'm3': 25, 'riven': 35, 'marke': 45, 'mimi': 51})
  12.  
  13. #  获取两个有序集合的交集，如果遇到相同值不同分数，则按照aggregate进行操作
  14. ret = r.zinterstore('xset4','xset5',aggregate=None)
  15. print(ret)
  16.  
  17. # 5.# 迭代获取获取所有值
  18. print(r.zrange('xset4', 0, 100))
  19. print(r.zrange('xset5', 0, 100))

用的少

  1. zunionstore(dest, keys, aggregate=None)
  2.  
  3. 1
  4. 2
  5. # 获取两个有序集合的并集，如果遇到相同值不同分数，则按照aggregate进行操作
  6. # aggregate的值为:  SUM  MIN  MAX
  7. zscan(name, cursor=0, match=None, count=None, score_cast_func=float)
  8. zscan_iter(name, match=None, count=None,score_cast_func=float)
  9.  
  10. 1
  11. # 同字符串相似，相较于字符串新增score_cast_func，用来对分数进行操作

删除

1.zrem

  1. zrem(name, values)

# 删除name对应的有序集合中值是values的成员

 
# 如：zrem('zz', ['s1', 's2'])
  1. import redis
  2.  
  3. # 1.创建一个redis连接池
  4. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)
  5.  
  6. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  7. r = redis.Redis(connection_pool=pool)
  8.  
  9. # 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序()。
  10. r.zadd('xset1', {'m1': 20, 'm2': 20, 'riven': 20, 'marke': 20, 'mimi': 20})
  11.  
  12. # 删除name对应的有序集合中值是values的成员
  13. ret = r.zrem('xset1', 'm1','m2')
  14.  
  15. # 5.# 迭代获取获取所有值
  16. print(r.zrange('xset1', 0, 100))

2.zremrangebyrank

  1. zremrangebyrank(name, min, max)

# 根据排行范围删除

  1. import redis
  2.  
  3. # 1.创建一个redis连接池
  4. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)
  5.  
  6. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  7. r = redis.Redis(connection_pool=pool)
  8.  
  9. # 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序()。
  10. r.zadd('xset1', {'m1': 20, 'm2': 20, 'riven': 20, 'marke': 20, 'mimi': 20})
  11.  
  12. # # 根据排行范围删除
  13. ret = r.zremrangebyrank('xset1', 0,2)
  14.  
  15. # 5.# 迭代获取获取所有值
  16. print(r.zrange('xset1', 0, 100))

3.zremrangebyscore

  1. zremrangebyscore(name, min, max)

## 根据分数范围删除

  1. import redis
  2.  
  3. # 1.创建一个redis连接池
  4. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)
  5.  
  6. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  7. r = redis.Redis(connection_pool=pool)
  8.  
  9. # 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序()。
  10. r.zadd('xset1', {'m1': 10, 'm2': 20, 'riven': 30, 'marke': 40, 'mimi': 50})
  11.  
  12. #  # 根据分数范围删除
  13. ret = r.zremrangebyscore('xset1', 20,30)
  14.  
  15. # 5.# 迭代获取获取所有值
  16. print(r.zrange('xset1', 0, 100))

4.zremrangebylex(目前无法使用)

  1. zremrangebylex(name, min, max)

# 根据值返回删除

其他常用操作（全能）

删

1.delete

  1. delete(*names)

# 根据删除redis中的任意数据类型

  1. import redis
  2.  
  3. # 1.创建一个redis连接池
  4. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)
  5.  
  6. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  7. r = redis.Redis(connection_pool=pool)
  8.  
  9. # 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序()。
  10. r.zadd('xset4', {'m1': 10, 'm2': 20, 'riven': 30, 'marke': 40, 'mimi': 50})
  11.  
  12. # 根据删除redis中的任意数据类型
  13. ret = r.delete('xset4')
  14.  
  15. # 5.# 迭代获取获取所有值
  16. print(r.zrange('xset4', 0, 100))

检测

1.exists

  1. exists(name)

# 检测redis的name是否存在

  1. import redis
  2.  
  3. # 1.创建一个redis连接池
  4. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)
  5.  
  6. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  7. r = redis.Redis(connection_pool=pool)
  8.  
  9. # 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序()。
  10. r.zadd('xset4', {'m1': 10, 'm2': 20, 'riven': 30, 'marke': 40, 'mimi': 50})
  11.  
  12. # # 检测redis的name是否存在
  13. ret = r.exists('xset4')
  14. print(ret)
  15.  
  16. # 5.# 迭代获取获取所有值
  17. print(r.zrange('xset4', 0, 100))

查询

keys

  1. keys(pattern='*')

# 根据模型获取redis的name

 
# 更多：
    # KEYS * 匹配数据库中所有 key 。
    # KEYS h?llo 匹配 hello ， hallo 和 hxllo 等。
    # KEYS h*llo 匹配 hllo 和 heeeeello 等。
    # KEYS h[ae]llo 匹配 hello 和 hallo ，但不匹配 hillo

 

  1. import redis
  2.  
  3. # 1.创建一个redis连接池
  4. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)
  5.  
  6. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  7. r = redis.Redis(connection_pool=pool)
  8.  
  9. # 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序()。
  10. r.zadd('xset4', {'m1': 10, 'm2': 20, 'riven': 30, 'marke': 40, 'mimi': 50})
  11.  
  12. # # 检测redis的name是否存在
  13. ret = r.keys('*')
  14. print(ret)
  15.  
  16. # 5.# 迭代获取获取所有值
  17. print(r.zrange('xset4', 0, 100))

设置超时时间

1.expire

  1. expire(name ,time)

# 为某个redis的某个name设置超时时间

  1. import redis
  2.  
  3. # 1.创建一个redis连接池
  4. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)
  5.  
  6. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  7. r = redis.Redis(connection_pool=pool)
  8.  
  9. # 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序()。
  10. r.zadd('xset4', {'m1': 10, 'm2': 20, 'riven': 30, 'marke': 40, 'mimi': 50})
  11.  
  12. # 为某个redis的某个name设置超时时间
  13. ret = r.expire('xset4', 10)
  14.  
  15. # 5.# 迭代获取获取所有值
  16. print(r.zrange('xset4', 0, 100))

重命名

1.rename

  1. rename(src, dst)

# 对redis的name重命名为

  1. import redis
  2.  
  3. # 1.创建一个redis连接池
  4. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)
  5.  
  6. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  7. r = redis.Redis(connection_pool=pool)
  8.  
  9. # 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序()。
  10. r.zadd('xset4', {'m1': 10, 'm2': 20, 'riven': 30, 'marke': 40, 'mimi': 50})
  11.  
  12. # 4. # 对redis的name重命名为
  13. ret = r.rename('xset4', 'xset10')
  14.  
  15. # 5.# 迭代获取获取所有值
  16. print(r.zrange('xset10', 0, 100))

随机获取一个redis的name

1.randomkey

  1. randomkey()

# 随机获取一个redis的name（不删除）

  1. import redis
  2.  
  3. # 1.创建一个redis连接池
  4. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)
  5.  
  6. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  7. r = redis.Redis(connection_pool=pool)
  8.  
  9. # 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序()。
  10. r.zadd('xset4', {'m1': 10, 'm2': 20, 'riven': 30, 'marke': 40, 'mimi': 50})
  11.  
  12. # 4. # 随机获取一个redis的name（不删除）
  13. ret = r.randomkey()
  14. print(ret)
  15.  
  16. # 5.# 迭代获取获取所有值
  17. print(r.zrange('xset10', 0, 100))

获取name对应值的类型

1.type

  1. type(name)
  1. import redis
  2.  
  3. # 1.创建一个redis连接池
  4. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)
  5.  
  6. # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
  7. r = redis.Redis(connection_pool=pool)
  8.  
  9. # 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序()。
  10. r.zadd('xset4', {'m1': 10, 'm2': 20, 'riven': 30, 'marke': 40, 'mimi': 50})
  11.  
  12. # 4. # 获取name对应值的类型
  13. ret = r.type('xset4')
  14. print(ret)
  15.  
  16. # 5.# 迭代获取获取所有值
  17. print(r.zrange('xset10', 0, 100))

  1. scan(cursor=0, match=None, count=None)
  2. scan_iter(match=None, count=None)
  4. # 同字符串操作，用于增量迭代获取key

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