python操做Redis缓存

时间 2019-12-20

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python操做Redis缓存

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正文shell

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1、Redis的安装

　　xshell连上服务器，依次输入如下代码：flask

 
    
     
       
       
         wget http: 
         / 
         / 
         download.redis.io 
         / 
         releases 
         / 
         redis 
         - 
         3.0 
         . 
         6.tar 
         .gz 
        
 
         tar xzf redis 
         - 
         3.0 
         . 
         6.tar 
         .gz 
        
 
         cd redis 
         - 
         3.0 
         . 
         6 
        
 
         make 
        
 
     
 
    
  

　　若是不巧发生如下截图中的错误：centos

　　说明未安装gcc，若是是centos系统，输入：yum install gcc安装gcc便可，而后再次输入make执行。缓存

　　输入make后，很不幸，再次发生以下截图错误：服务器

　　推测是由于编译库的问题。

　　将make改成make MALLOC=libc 再次运行！好事多磨。

　终于安装成功了！

　　还有配置文件的修改什么的先不折腾了，此时已然能够启动Redis服务

 
         src 
         / 
         redis 
         - 
         server  
         # 启动服务端 
        
         # 启动客户端的代码以下 
        
         src 
         / 
         redis 
         - 
         cli 
        
         redis>  
         set  
         foo bar 
        
         OK 
        
         redis> get foo 
        
         "bar"

　看到上面的图像，说明服务端已经起来了！

　　可是看到不少WARNING，没错，此时你用pycharm写了链接redis服务端的代码，可是你发现服务端居然没有响应

　　OK，在服务端Ctrl + C ,先把服务断开

　　分别执行下面的语句：

 
    
     
       
       
         echo  
         511  
         >  
         / 
         proc 
         / 
         sys 
         / 
         net 
         / 
         core 
         / 
         somaxconn 
        
 
         echo  
         "vm.overcommit_memory = 1"  
         >>  
         / 
         etc 
         / 
         sysctl.conf 
        
 
         sysctl vm.overcommit_memory 
         = 
         1 
        
 
         echo never >  
         / 
         sys 
         / 
         kernel 
         / 
         mm 
         / 
         transparent_hugepage 
         / 
         enabled 
        
 
     
 
    
  

　　在/etc下的rc.local的最后添加：

 
         echo never >  
         / 
         sys 
         / 
         kernel 
         / 
         mm 
         / 
         transparent_hugepage 
         / 
         enabled

　　最后的重点来了，折腾半天仍是服务器不鸟我，无奈之下试了试临时关闭防火墙：

 
         service iptables stop

　　唉呀呀，终于成功了！

　　我在另外一台服务器用了另外一种搭建方法：传送门也成功了，可是也不要忘记要临时关掉防火墙。

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2、Redis的两种链接方式

1.简单链接

 
    
     
       
       
         import  
         redis 
        
 
         conn  
         =  
         redis.Redis(host 
         = 
         '207.148.120.229' 
         , port 
         = 
         6379 
         ) 
        
 
         conn. 
         set 
         ( 
         'foo' 
         ,  
         'Bar' 
         ) 
        
 
         print 
         (conn.get( 
         'foo' 
         )) 
        
 
         a  
         =  
         input 
         ( 
         '按任意键结束' 
         ) 
        
 
     
 
    
  

2.使用链接池　　

　　为了减小每次创建、释放链接的开销，推荐使用链接池

　　redis使用connection pool来管理对一个redis服务的全部链接。

　　多个redis实例可共享一个链接池。

 
         import  
         redis 
        
         pool  
         =  
         redis.ConnectionPool(host 
         = 
         '207.148.120.229' 
         ,port 
         = 
         6379 
         ) 
        
         conn  
         =  
         redis.Redis(connection_pool 
         = 
         pool) 
        
         conn. 
         set 
         ( 
         'key' 
         ,  
         'Hello World' 
         ) 
        
         print 
         (conn.get( 
         'key' 
         )) 
        
         a  
         =  
         input 
         ( 
         '按任意键结束' 
         )

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3、五大数据类型

1.String操做　　

　　redis中的String在在内存中按照一个key对应一个value来存储。以键值对的方式存储。

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

　 mset(*args, **kwargs) 批量设置值

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　　get(name) 获取值

print(conn.get('k1'))

　　mget(keys, *args) 批量获取值

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　　getset(name, value) 设置新值并获取原来的值

View Code

　　getrange(key, start, end) 获取name对应value的指定字节

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　　setrange(name, offset, value) 从指定字节开始替换新值

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　　strlen(name) 获取name对应的value的长度

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　　incr(self, name, amount=1) name存在，则自增amount，不然设置name的value值为amount

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　　decr(self, name, amount=1) 自减（整数）

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　 append(key, value)

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2.Hash操做

　　hset(name, key, value) 设置值

View Code

　　hmset(name, mapping) 批量设置值

View Code

　　hmget(name, keys, *args) 获取多个值

View Code

　　hgetall(name) 获取name对应hash的全部键值

View Code

　　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

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

　　hincrby(name, key, amount=1) 自增（整数）

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　　hincrbyfloat(name, key, amount=1.0) 自增（浮点数）

　　hscan(name, cursor=0, match=None, count=None) 增量式迭代获取

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　　hscan_iter(name, match=None, count=None)

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3.List操做

　　lpush(name,values)

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　　lpushx(name,value)

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　　llen(name) name对应的list元素的个数

　　linsert(name, where, refvalue, value))

View Code

　　r.lset(name, index, value)

View Code

　　r.lrem(name, value, num)

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　　lpop(name)

View Code

　　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)

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　　ltrim(name, start, end)

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　　rpoplpush(src, dst)

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　　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

　　brpoplpush(src, dst, timeout=0)

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　　自定义增量迭代

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4.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

　　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_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

5.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

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　　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

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　　r.zrange( name, start, end, desc=False, withscores=False, score_cast_func=float)

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　　zrank(name, value)　　

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　　zrangebylex(name, min, max, start=None, num=None)

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　　zrem(name, values)

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　　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)

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　　zunionstore(dest, keys, aggregate=None)

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　　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

6.其余经常使用操做

　　delete(*names) 根据name删除redis中的任意数据类型

　　exists(name) 检测redis的name是否存在

　　keys(pattern='*')

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　　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

　　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

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4、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。

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5、发布和订阅

　　发布者：服务器

　　订阅者：Dashboad和数据处理

　　Demo以下：

RedisHelper

　　订阅者：

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　　发布者：

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