redis的两种连接方式

简单连接

import redis
conn = redis.Redis(host='10.0.0.200',port=6379)
conn.set('k1','value')
print(conn.get('k1'))

链接池

若是要连接redis的时候推荐用链接池的方式；若是每次操做都用同一个连接，可使用链接池python

redis使用connection_poll来管理对一个redis服务的全部连接，避免每次创建，释放连接的开销
默认每一个redis实例都会维护一个本身的连接池。能够直接创建一个链接池，而后做为参数redis，这样
就能够实现多个redis实例共享一个链接池redis

#链接池
import redis
pool = redis.ConnectionPool(host='10.0.0.200',port=6379)
conn = redis.Redis(connection_pool=pool)

conn.set('a','python')
print(conn.get('a'))

例子

pool.py

1 2	import redis POOL = redis.ConnectionPool(host='10.0.0.200',port=6379)

view.py

from django.shortcuts import render,HttpResponse
import redis
from app01.pool import POOL
# Create your views here.
def index(request):
 pool = redis.Redis(connection_pool=POOL) #链接redis
 return HttpResponse('ok') 

def home(request):
 pool = redis.Redis(connection_pool=POOL)
 return HttpResponse('ok')

Django-redis组件

安装： pip install django-redisdjango

配置文件app

CACHES = {
 "default": {
 "BACKEND": "django_redis.cache.RedisCache",
 "LOCATION": "redis://10.0.0.200:6379",
 "OPTIONS": {
 "CLIENT_CLASS": "django_redis.client.DefaultClient",
 #"PASSWORD": "123456",
 }
 }
}

使用ide

#利用django-redis组件进行链接
from django.core.cache import caches
import os
import django_redis
os.environ['DJANGO_SETTINGS_MODULE'] = 'redis_use.settings'

conn = django_redis.get_redis_connection()
conn.set('b','666')

redis的字符串操做(string)

Sting操做，redis中的String在内存中按照一个name对应一个value来存储post

一、set(name, value, ex=None, px=None, nx=False, xx=False) # 设置值
在Redis中设置值，默认，不存在则建立，存在则修改
参数：
ex，过时时间（秒）
px，过时时间（毫秒）
nx，若是设置为True，则只有name不存在时，当前set操做才执行
xx，若是设置为True，则只有name存在时，岗前set操做才执行
二、setnx(name, value)大数据

设置值，只有name不存在时，执行设置操做（添加）  #至关于只是添加，不能进行修改操做

三、setex(name, value, time)spa

# 设置值
# 参数：
    # time，过时时间（数字秒 或 timedelta对象）

四、psetex(name, time_ms, value)code

# 设置值
# 参数：
    # time_ms，过时时间（数字毫秒 或 timedelta对象）

五、mset(*args, **kwargs)对象

批量设置值
如：
    mset(k1='v1', k2='v2')
    或
    mset({'k1': 'v1', 'k2': 'v2'})

六、get(name) 获取值

七、mget(keys, *args)

批量获取
如：
    mget('ylr', 'zzz')
    或
    r.mget(['ylr', 'zzz'])

八、getset(name, value) 设置新值并获取原来的值

九、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： "拉销量" ，0-3表示 "拉"

待续。。

redis的列表操做(list)

redis的散列表操做(相似于字典里面嵌套字典)

Hash操做，也叫作散列表操做。redis中Hash在内存中的存储格式以下

一、hset(name, key, value)

# name对应的hash中设置一个键值对（不存在，则建立；不然，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时则建立（至关于添加）

二、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'})

三、hget(name,key)

# 在name对应的hash中获取根据key获取value

四、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')

五、hgetall(name) 获取name对应的hash中的全部键值

六、hlen(name) 获取name对应的hash中键值对的个数

七、hkeys(name) 获取name对应的hash中全部的key的值

八、hvals(name) 获取name对应的hash中全部的value的值

九、hexists(name, key) 检查name对应的hash是否存在当前传入的key

十、hdel(name,*keys) 将name对应的hash中指定key的键值对删除

十一、hincrby(name, key, amount=1) 吧原来的值自加1

hincrby ('xxx','slex',amount=-1) #吧原来的值自减1

# 自增name对应的hash中的指定key的值，不存在则建立key=amount
# 参数：
    # name，redis中的name
    # key， hash对应的key
    # amount，自增数（整数）

十二、hincrbyfloat(name, key, amount=1.0) 支持浮点型的

1三、hscan(name, cursor=0, match=None, count=None)

# 增量式迭代获取，对于数据大的数据很是有用，hscan能够实现分片的获取数据，并不是一次性将数据所有获取完，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 表示全部的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：
    # 第一次：cursor1, data1 = r.hscan('xx', cursor=0, match=None, count=None)
    # 第二次：cursor2, data1 = r.hscan('xx', cursor=cursor1, match=None, count=None)
    # ...
    # 直到返回值cursor的值为0时，表示数据已经经过分片获取完毕

1四、hscan_iter(name, match=None, count=None)

# 利用yield封装hscan建立生成器，实现分批去redis中获取数据

# 参数：
    # match，匹配指定key，默认None 表示全部的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
　　# for item in r.hscan_iter('xx',match='*lx'):  #匹配以lx结尾的
    #     print item

redis之五大数据类型