Redis数据类型之散列表

一.redis的两种链接方式 二.redis的字符串操作(string) 三.redis的列表操作(list) 四.redis的散列表操作(类似于字典里面嵌套字典) 五.redis的集合操作(set) 六.redis的有序集合操作(zset)       一、redis的两种链接方式

1、简单连接

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

2、连接池

如果要连接redis的时候推荐用连接池的方式;如果每次操作都用同一个链接,可以用连接池链接

redis使用connection pool来管理对一个redis服务的所有连接,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链接池。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。

《Redis数据类型之散列表》

#连接池
import redis
pool = redis.ConnectionPool(host='10.0.0.200',port=6379) conn = redis.Redis(connection_pool=pool) conn.set('a','lalla') print(conn.get('a'))

《Redis数据类型之散列表》

举例

pool.py

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

view.py

《Redis数据类型之散列表》

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

《Redis数据类型之散列表》

3、Django-redis组件

安装:pip install django-redis

配置文件

《Redis数据类型之散列表》

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

《Redis数据类型之散列表》

使用:

《Redis数据类型之散列表》

#利用django-redis组件进行连接
from django.core.cache import caches
import os import django_redis os.environ['DJANGO_SETTINGS_MODULE'] = 'redis之集合练习.settings' conn = django_redis.get_redis_connection() conn.set('b','666')

《Redis数据类型之散列表》

二、redis的字符串操作(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。

《Redis数据类型之散列表》

1、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

2、setnx(name, value)

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

3、setex(name, value, time)

# 设置值
# 参数:
    # time,过期时间(数字秒 或 timedelta对象)

4、psetex(name, time_ms, value)

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

5、mset(*args, **kwargs)

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

6、get(name)  获取值

7、mget(keys, *args)

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

8、getset(name, value) 设置新值并获取原来的值

9、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。。

三、redis的列表操作(list)

四、redis的散列表操作

Hash操作,也叫做散列表操作。redis中Hash在内存中的存储格式如下图:

《Redis数据类型之散列表》

1、hset(name, key, value)

《Redis数据类型之散列表》

# 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)

《Redis数据类型之散列表》

2、hmset(name, mapping)

《Redis数据类型之散列表》

# 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'})

《Redis数据类型之散列表》

3、hget(name,key)

# 在name对应的hash中获取根据key获取value

4、hmget(name, keys, *args)

《Redis数据类型之散列表》

# 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')

《Redis数据类型之散列表》

5、hgetall(name)  获取name对应的hash中的所有键值

6、hlen(name)  获取name对应的hash中键值对的个数

7、hkeys(name) 获取name对应的hash中所有的key的值

8、hvals(name) 获取name对应的hash中所有的value的值

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

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

11、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,不存在则创建key=amount
# 参数:
    # name,redis中的name
    # key, hash对应的key
    # amount,自增数(整数)

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

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

《Redis数据类型之散列表》

# 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
 
# 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:
    # 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,表示数据已经通过分片获取完毕

《Redis数据类型之散列表》

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

《Redis数据类型之散列表》

# 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
  # for item in r.hscan_iter('xx',match='*lx'):  #匹配以lx结尾的
    #     print item
 

《Redis数据类型之散列表》

五、redis的集合操作

六、redis的有序集合操作

 参考博客

 ,

1、简单连接

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

2、连接池

如果要连接redis的时候推荐用连接池的方式;如果每次操作都用同一个链接,可以用连接池链接

redis使用connection pool来管理对一个redis服务的所有连接,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链接池。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。

《Redis数据类型之散列表》

#连接池
import redis
pool = redis.ConnectionPool(host='10.0.0.200',port=6379) conn = redis.Redis(connection_pool=pool) conn.set('a','lalla') print(conn.get('a'))

《Redis数据类型之散列表》

举例

pool.py

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

view.py

《Redis数据类型之散列表》

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

《Redis数据类型之散列表》

3、Django-redis组件

安装:pip install django-redis

配置文件

《Redis数据类型之散列表》

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

《Redis数据类型之散列表》

使用:

《Redis数据类型之散列表》

#利用django-redis组件进行连接
from django.core.cache import caches
import os import django_redis os.environ['DJANGO_SETTINGS_MODULE'] = 'redis之集合练习.settings' conn = django_redis.get_redis_connection() conn.set('b','666')

《Redis数据类型之散列表》

二、redis的字符串操作(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。

《Redis数据类型之散列表》

1、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

2、setnx(name, value)

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

3、setex(name, value, time)

# 设置值
# 参数:
    # time,过期时间(数字秒 或 timedelta对象)

4、psetex(name, time_ms, value)

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

5、mset(*args, **kwargs)

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

6、get(name)  获取值

7、mget(keys, *args)

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

8、getset(name, value) 设置新值并获取原来的值

9、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。。

三、redis的列表操作(list)

四、redis的散列表操作

Hash操作,也叫做散列表操作。redis中Hash在内存中的存储格式如下图:

《Redis数据类型之散列表》

1、hset(name, key, value)

《Redis数据类型之散列表》

# 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)

《Redis数据类型之散列表》

2、hmset(name, mapping)

《Redis数据类型之散列表》

# 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'})

《Redis数据类型之散列表》

3、hget(name,key)

# 在name对应的hash中获取根据key获取value

4、hmget(name, keys, *args)

《Redis数据类型之散列表》

# 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')

《Redis数据类型之散列表》

5、hgetall(name)  获取name对应的hash中的所有键值

6、hlen(name)  获取name对应的hash中键值对的个数

7、hkeys(name) 获取name对应的hash中所有的key的值

8、hvals(name) 获取name对应的hash中所有的value的值

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

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

11、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,不存在则创建key=amount
# 参数:
    # name,redis中的name
    # key, hash对应的key
    # amount,自增数(整数)

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

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

《Redis数据类型之散列表》

# 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
 
# 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:
    # 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,表示数据已经通过分片获取完毕

《Redis数据类型之散列表》

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

《Redis数据类型之散列表》

# 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
  # for item in r.hscan_iter('xx',match='*lx'):  #匹配以lx结尾的
    #     print item
 

《Redis数据类型之散列表》

五、redis的集合操作

六、redis的有序集合操作

 参考博客

    原文作者:WXX琛
    原文地址: https://www.cnblogs.com/kcwxx/p/10145737.html
    本文转自网络文章,转载此文章仅为分享知识,如有侵权,请联系博主进行删除。
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