安装redis模块
pip3 install redis
Python操做Redis之普通链接
import redis
r = redis.Redis(host='127.0.0.1', port=6379)
r.set('foo', 'Bar')print(r.get('foo'))
Python操做Redis之链接池
redis-py使用connection pool来管理对一个redis server的全部链接，避免每次创建、释放链接的开销。默认，每一个Redis实例都会维护一个本身的链接池。能够直接创建一个链接池，而后做为Redis的参数，这样就能够实现多个Redis实例共享一个链接池
import redis
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)
r = redis.Redis(connection_pool=pool)
r.set('foo', 'Bar')
print(r.get('foo'))
操做之String操做
set(name, value, ex=None, px=None, nx=False, xx=False)
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,值存在，就修改不了，执行没效果
xx，若是设置为True，则只有name存在时，当前set操做才执行，值存在才能修改，值不存在，不会设置新值
setnx(name, value)
设置值，只有name不存在时，执行设置操做（添加）,若是存在，不会修改
setex(name, value, time)
# 设置值# 参数：
# time，过时时间（数字秒 或 timedelta对象）
psetex(name, time_ms, value)
# 设置值# 参数：
# time_ms，过时时间（数字毫秒 或 timedelta对象
mset(*args, **kwargs)
批量设置值
如：
mset(k1='v1', k2='v2')
或
mget({'k1': 'v1', 'k2': 'v2'})
get(name)
获取值
mget(keys, *args)
批量获取
如：
mget('k1', 'k2')
或
r.mget(['k3', 'k4'])
getset(name, value)
设置新值并获取原来的值
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： "刘清政" ，0-3表示 "刘"
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：
# offset，字符串的索引，字节（一个汉字三个字节）
# value，要设置的值
setbit(name, offset, value)
# 对name对应值的二进制表示的位进行操做
# 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
# 注：若是在Redis中有一个对应： n1 = "foo"，
那么字符串foo的二进制表示为：01100110 01101111 01101111
因此，若是执行 setbit('n1', 7, 1)，则就会将第7位设置为1，
那么最终二进制则变成 01100111 01101111 01101111，即："goo"
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）
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
bitop(operation, dest, *keys)
# 获取多个值，并将值作位运算，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，而后讲全部的值作位运算（求并集），而后将结果保存 new_name 对应的值中
strlen(name)
# 返回name对应值的字节长度（一个汉字3个字节）
incr(self, name, amount=1)
# 自增 name对应的值，当name不存在时，则建立name＝amount，不然，则自增。
# 参数：
# name,Redis的name
# amount,自增数（必须是整数）
# 注：同incrby
incrbyfloat(self, name, amount=1.0)
# 自增 name对应的值，当name不存在时，则建立name＝amount，不然，则自增。
# 参数：
# name,Redis的name
# amount,自增数（浮点型）
decr(self, name, amount=1)
# 自减 name对应的值，当name不存在时，则建立name＝amount，不然，则自减。
# 参数：
# name,Redis的name
# amount,自减数（整数）
append(key, value)
# 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
操做之Hash操做
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）
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'})
hget(name,key)
# 在name对应的hash中获取根据key获取value
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')
hgetall(name)
# 获取name对应hash的全部键值print(re.hgetall('xxx').get(b'name'))
hlen(name)
# 获取name对应的hash中键值对的个数
hkeys(name)
# 获取name对应的hash中全部的key的值
hvals(name)
# 获取name对应的hash中全部的value的值
hexists(name, key)
# 检查name对应的hash是否存在当前传入的key
hdel(name,*keys)
# 将name对应的hash中指定key的键值对删除
print(re.hdel('xxx','sex','name'))
hincrby(name, key, amount=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）
hincrbyfloat(name, key, amount=1.0)
# 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（浮点数）
# 自增name对应的hash中的指定key的值，不存在则建立key=amount
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
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
操做之List操做
lpush(name,values)
# 在name对应的list中添加元素，每一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) 表示从右向左操做
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) 表示从右向左操做
llen(name)
# name对应的list元素的个数
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(小写也能够)
# refvalue，标杆值，即：在它先后插入数据（若是存在多个标杆值，以找到的第一个为准）
# value，要插入的数据
r.lset(name, index, value)
# 对name对应的list中的某一个索引位置从新赋值
# 参数：
# name，redis的name
# index，list的索引位置
# value，要设置的值
r.lrem(name, value, num)
# 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
# num， num=0，删除列表中全部的指定值；
# num=2,从前到后，删除2个；
# num=-2,从后向前，删除2个
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) 表示从右向左操做
lindex(name, index)
在name对应的列表中根据索引获取列表元素
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 print(re.lrange('aa',0,re.llen('aa')))
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（大于列表长度，则表明不移除任何）
rpoplpush(src, dst)
# 从一个列表取出最右边的元素，同时将其添加至另外一个列表的最左边# 参数：
# src，要取数据的列表的name
# dst，要添加数据的列表的name
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，当元素全部列表的元素获取完以后，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
爬虫实现简单分布式：多个url放到列表里，往里不停放URL，程序循环取值，可是只能一台机器运行取值，能够把url放到redis中，多台机器从redis中取值，爬取数据，实现简单分布式
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外一个列表的左侧
# 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
自定义增量迭代
# 因为redis类库中没有提供对列表元素的增量迭代，若是想要循环name对应的列表的全部元素，那么就须要：
# 一、获取name对应的全部列表
# 二、循环列表
# 可是，若是列表很是大，那么就有可能在第一步时就将程序的内容撑爆，全部有必要自定义一个增量迭代的功能：
import redis
conn=redis.Redis(host='127.0.0.1',port=6379)
# conn.lpush('test',*[1,2,3,4,45,5,6,7,7,8,43,5,6,768,89,9,65,4,23,54,6757,8,68])
# conn.flushall()
def scan_list(name,count=2):
index=0
while True:
data_list=conn.lrange(name,index,count+index-1)
if not data_list:
return
index+=count
for item in data_list:
yield item
print(conn.lrange('test',0,100))
for item in scan_list('test',5):
print('---')
print(item)
操做之Set操做
Set操做，Set集合就是不容许重复的列表
sadd(name,values)
# name对应的集合中添加元素
scard(name)
获取name对应的集合中元素个数
sdiff(keys, *args)
在第一个name对应的集合中且不在其余name对应的集合的元素集合
sdiffstore(dest, keys, *args)
# 获取第一个name对应的集合中且不在其余name对应的集合，再将其新加入到dest对应的集合中
sinter(keys, *args)
# 获取多一个name对应集合的并集
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
sismember(name, value)
# 检查value是不是name对应的集合的成员
smembers(name)
# 获取name对应的集合的全部成员
smove(src, dst, value)
# 将某个成员从一个集合中移动到另一个集合
spop(name)
# 从集合的右侧（尾部）移除一个成员，并将其返回
srandmember(name, numbers)
# 从name对应的集合中随机获取 numbers 个元素
srem(name, values)
# 在name对应的集合中删除某些值
srem(name, values)
# 在name对应的集合中删除某些值
sunion(keys, *args)
# 获取多一个name对应的集合的并集
sunionstore(dest,keys, *args)
# 获取多一个name对应的集合的并集，并将结果保存到dest对应的集合中
sscan(name, cursor=0, match=None, count=None)
sscan_iter(name, match=None, count=None)
# 同字符串的操做，用于增量迭代分批获取元素，避免内存消耗太大
有序集合，在集合的基础上，为每元素排序；元素的排序须要根据另一个值来进行比较，因此，对于有序集合，每个元素有两个值，即：值和分数，分数专门用来作排序。
zadd(name, *args, **kwargs)
# 在name对应的有序集合中添加元素# 如：
# zadd('zz', 'n1', 1, 'n2', 2)
# 或
# zadd('zz', n1=11, n2=22)
zcard(name)
# 获取name对应的有序集合元素的数量
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
zincrby(name, value, amount)
# 自增name对应的有序集合的 name 对应的分数
r.zrange( name, start, end, desc=False, withscores=False, score_cast_func=float)
# 按照索引范围获取name对应的有序集合的元素
# 参数：
# name，redis的name
# start，有序集合索引发始位置（非分数）
# end，有序集合索引结束位置（非分数）
# desc，排序规则，默认按照分数从小到大排序
# withscores，是否获取元素的分数，默认只获取元素的值
# score_cast_func，对分数进行数据转换的函数
# 更多：
# 从大到小排序
# zrevrange(name, start, end, withscores=False, score_cast_func=float)
# 按照分数范围获取name对应的有序集合的元素
# zrangebyscore(name, min, max, start=None, num=None, withscores=False, score_cast_func=float)
# 从大到小排序
# zrevrangebyscore(name, max, min, start=None, num=None, withscores=False, score_cast_func=float)
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
zrangebylex(name, min, max, start=None, num=None)
# 当有序集合的全部成员都具备相同的分值时，有序集合的元素会根据成员的 值 （lexicographical ordering）来进行排序，而这个命令则能够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# 对集合中的每一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。 若是两个字符串有一部份内容是相同的话， 那么命令会认为较长的字符串比较短的字符串要大
# 参数：
# name，redis的name
# 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
# min，右区间（值）
# start，对结果进行分片处理，索引位置
# num，对结果进行分片处理，索引后面的num个元素
# 如：
# ZADD myzset 0 aa 0 ba 0 ca 0 da 0 ea 0 fa 0 ga
# r.zrangebylex('myzset', "-", "[ca") 结果为：['aa', 'ba', 'ca']
# 更多：
# 从大到小排序
# zrevrangebylex(name, max, min, start=None, num=None)
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'])
zremrangebyrank(name, min, max)
# 根据排行范围删除
zremrangebyscore(name, min, max)
# 根据分数范围删除
zremrangebylex(name, min, max)
# 根据值返回删除
zscore(name, value)
# 获取name对应有序集合中 value 对应的分数
zinterstore(dest, keys, aggregate=None)
# 获取两个有序集合的交集，若是遇到相同值不一样分数，则按照aggregate进行操做# aggregate的值为: SUM MIN MAX
zunionstore(dest, keys, aggregate=None)
# 获取两个有序集合的并集，若是遇到相同值不一样分数，则按照aggregate进行操做# aggregate的值为: SUM MIN MAX
zscan(name, cursor=0, match=None, count=None, score_cast_func=float)
zscan_iter(name, match=None, count=None,score_cast_func=float)
# 同字符串类似，相较于字符串新增score_cast_func，用来对分数进行操做
其它操做
delete(*names)
# 根据删除redis中的任意数据类型
exists(name)
# 检测redis的name是否存在
keys(pattern='*')
# 根据模型获取redis的name
# 更多：
# KEYS * 匹配数据库中全部 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
expire(name ,time)
# 为某个redis的某个name设置超时时间
rename(src, dst)
# 对redis的name重命名为
move(name, db))
# 将redis的某个值移动到指定的db下
randomkey()
# 随机获取一个redis的name（不删除）
type(name)
# 获取name对应值的类型
scan(cursor=0, match=None, count=None)
scan_iter(match=None, count=None)
# 同字符串操做，用于增量迭代获取key
管道
redis-py默认在执行每次请求都会建立（链接池申请链接）和断开（归还链接池）一次链接操做，若是想要在一次请求中指定多个命令，则可使用pipline实现一次请求指定多个命令，而且默认状况下一次pipline 是原子性操做。
import redis
pool = redis.ConnectionPool(host='10.211.55.4', port=6379)
r = redis.Redis(connection_pool=pool)
# pipe = r.pipeline(transaction=False)
pipe = r.pipeline(transaction=True)
pipe.multi()
pipe.set('name', 'alex')
pipe.set('role', 'sb')
pipe.execute()
Django中使用redis
方式一：
utils文件夹下，创建redis_pool.py
import redis
POOL = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379,password='1234',max_connections=1000)
视图函数中使用：
import redisfrom django.shortcuts import render,HttpResponsefrom utils.redis_pool import POOL
def index(request):
conn = redis.Redis(connection_pool=POOL)
conn.hset('kkk','age',18) return HttpResponse('设置成功')def order(request):
conn = redis.Redis(connection_pool=POOL)
conn.hget('kkk','age') return HttpResponse('获取成功')
方式二：
安装django-redis模块
pip3 install django-redis
setting里配置：
# redis配置CACHES = {
"default": {
"BACKEND": "django_redis.cache.RedisCache", #使用redis进行缓存
"LOCATION": "redis://127.0.0.1:6379",
"OPTIONS": {"CLIENT_CLASS": "django_redis.client.DefaultClient",
"CONNECTION_POOL_KWARGS": {"max_connections": 100} ,
# "PASSWORD": "123", }
}
}
from django_redis import get_redis_connection
conn = get_redis_connection('default')
print(conn.hgetall('xxx'))
使用redis缓存
from django.views.decorators.cache import cache_page
@cache_page(5)
def test(request):
import time
ctime=time.time()
return HttpResponse(str(ctime))