Redis数据库之列表，字典操做，管道

一：List操做

List操做，Redis中的List在内存中按照一个name对应一个list来存储，如图：

1.1 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
#例如：
    # 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

1.2 lpushix(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（也就是最上边）

# 更多：
    # rpushx(name, value) 表示从右向左操做，会添加在数据库的最下边

1.3 llen(name)

# name对应的list元素个数
print(conn.llen('a'))

1.4 linsert(name,where,refvalue,value)

#在name对应的的列表某一个值前或后插入一个新值
#参数：
    #name,redis的name
    #where，before或者after
    #refvalue,标杆值，即：在它前面插入数据（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
conn.linsert('a','before','zyx','love')

1.5 lset(name,index,value)

#在name对应的list中的某一个索引位置从新赋值（替换掉原来的值）

#参数：
    #name，Redis的name
    #index，list的索引位置
    #value，要设置的值
conn.lset('a','3','777')
#将3位置（从0开始）的那个值改成777

1.6 lrem(name,num,value)

#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

conn.lrem('a','0','777')    #删除全部的777

1.7  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，返回值是第一个元素
# 更多：
    # rpop(name) 表示从右向左操做

1.8 lindex(name,index)

#在name对应的列表中获取元素
print(conn.lindex('b','2'))
#获取b中的索引位置为2的元素值

1.9 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(conn.lrange('b','0','2'))
#都是闭区间
#获取的打印的值：[b'6', b'5', b'4']

1.10 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）

print(conn.ltrim('a','0','1'))
#都是闭区间，最后只有两个值

1.11 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

1.12 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

1.13 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

1.14 自定义迭代

# 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)

二：字典操做

Redis中Hash在内存中的存储格式以下：

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）

conn.hset('c','aaa','111')

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,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：
    # r.mget('xx', ['k1', 'k2'])
    # 或
    # print r.hmget('xx', 'k1', 'k2')

print(conn.hmget('n2',['name','age']))
print(conn.hmget('n2','name','age'))
print(conn.hmget('n2','name'))

hgetall(name)

# 获取name对应hash的全部键值
print(re.hgetall('a'))
# 若是不知道字典中存储数据的量，尽可能慎用hgetall

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)

conn.hincrby('n1','age')
for i in range(100000):
    # conn.hset('n1','key%s'%i,'value%s'%i)
    conn.lpush('l1','value%s'%i)

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

hsan_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
例：
ret=conn.hscan('n1',cursor=100,match=None,count=1000)
print(ret)
print(len(ret[1]))
# 迭代把全部数据取出,取出全部数据经过这种方式
for i in conn.hscan_iter('n1',count=10000):
    print(i)

三：其余操做

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

四：管道（也能够说是事务，由于能够经过管道模拟事务原子性）

Redis-py默认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()