Python之Redis操作

Redis簡單介紹

如果簡單地比較Redis與Memcached的區別，大多數都會得到以下觀點：
1 Redis不僅僅支持簡單的k/v類型的數據，同時還提供list，set，zset，hash等數據結構的存儲。
2 Redis支持數據的備份，即master-slave模式的數據備份。
3 Redis支持數據的持久化，可以將內存中的數據保持在磁盤中，重啟的時候可以再次加載進行使用。
在Redis中，並不是所有的數據都一直存儲在內存中的。這是和Memcached相比一個最大的區別（我個人是這么認為的）。

Redis只會緩存所有的key的信息，如果Redis發現內存的使用量超過了某一個閥值，將觸發swap的操作，Redis根據“swappability = age*log(size_in_memory)”計算出哪些key對應的value需要swap到磁盤。然后再將這些key對應的value持久化到磁盤中，同時在內存中清除。這種特性使得Redis可以保持超過其機器本身內存大小的數據。當然，機器本身的內存必須要能夠保持所有的key，畢竟這些數據是不會進行swap操作的。

同時由於Redis將內存中的數據swap到磁盤中的時候，提供服務的主線程和進行swap操作的子線程會共享這部分內存，所以如果更新需要swap的數據，Redis將阻塞這個操作，直到子線程完成swap操作后才可以進行修改。

當從Redis中讀取數據的時候，如果讀取的key對應的value不在內存中，那么Redis就需要從swap文件中加載相應數據，然后再返回給請求方。這里就存在一個I/O線程池的問題。在默認的情況下，Redis會出現阻塞，即完成所有的swap文件加載后才會相應。這種策略在客戶端的數量較小，進行批量操作的時候比較合適。但是如果將Redis應用在一個大型的網站應用程序中，這顯然是無法滿足大並發的情況的。所以Redis運行我們設置I/O線程池的大小，對需要從swap文件中加載相應數據的讀取請求進行並發操作，減少阻塞的時間。

Redis、memcache、mongoDB 對比

1、性能
都比較高，性能對我們來說應該都不是瓶頸
總體來講，TPS方面redis和memcache差不多，要大於mongodb

2、操作的便利性
memcache數據結構單一
redis豐富一些，數據操作方面，redis更好一些，較少的網絡IO次數
mongodb支持豐富的數據表達，索引，最類似關系型數據庫，支持的查詢語言非常豐富

3、內存空間的大小和數據量的大小
redis在2.0版本后增加了自己的VM特性，突破物理內存的限制；可以對key value設置過期時間（類似memcache）
memcache可以修改最大可用內存,采用LRU算法
mongoDB適合大數據量的存儲，依賴操作系統VM做內存管理，吃內存也比較厲害，服務不要和別的服務在一起

4、可用性（單點問題）
對於單點問題:
redis，依賴客戶端來實現分布式讀寫；主從復制時，每次從節點重新連接主節點都要依賴整個快照,無增量復制，因性能和效率問題，所以單點問題比較復雜；不支持自動sharding,需要依賴程序設定一致hash 機制。一種替代方案是，不用redis本身的復制機制，采用自己做主動復制（多份存儲），或者改成增量復制的方式（需要自己實現），一致性問題和性能的權衡
Memcache本身沒有數據冗余機制，也沒必要；對於故障預防，采用依賴成熟的hash或者環狀的算法，解決單點故障引起的抖動問題。
mongoDB支持master-slave,replicaset（內部采用paxos選舉算法，自動故障恢復）,auto sharding機制，對客戶端屏蔽了故障轉移和切分機制。

5、可靠性（持久化）
對於數據持久化和數據恢復:
redis支持（快照、AOF）：依賴快照進行持久化，aof增強了可靠性的同時，對性能有所影響
memcache不支持，通常用在做緩存,提升性能；
MongoDB從1.8版本開始采用binlog方式支持持久化的可靠性

6、數據一致性（事務支持）
Memcache 在並發場景下，用cas保證一致性
redis事務支持比較弱，只能保證事務中的每個操作連續執行
mongoDB不支持事務

7、數據分析
mongoDB內置了數據分析的功能(mapreduce),其他不支持

8、應用場景
redis：數據量較小的更性能操作和運算上
memcache：用於在動態系統中減少數據庫負載，提升性能;做緩存，提高性能（適合讀多寫少，對於數據量比較大，可以采用sharding）
MongoDB:主要解決海量數據的訪問效率問題

Redis安裝和基本使用

Redis的安裝很簡單:

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

啟動服務端:

src/redis-server &

啟動客戶端並操作:

src/redis-cli
redis> set foo bar
OK
redis> get foo
"bar"

Redis中的數據操作

Redis中的數據類型都支持push/pop、add/remove及取交集並集和差集及更豐富的操作，而且這些操作都是原子性的。在此基礎上，redis支持各種不同方式的排序。

python安裝redis接口

pip3 install redis
#或者
easy_install redis

API使用

redis-py可以分為:

• 連接方式
• 連接池
• 操作
  • 字符串操作
  • hash操作
  • list操作
  • set操作
  • zset操作
• 管道操作
• 發布訂閱

操作模式

redis-py提供了兩個類:Redis,StrictRedis用於實現Redis的命令,StrictRedis用於實現大部分官方的命令，並使用官方的語法和命令，Redis是StrictRedis的子類，用於向前兼容舊版本的redis-py。

import redis

r=redis.Redis(host='192.168.4.193',port=6379)
print(r.get('foo')) #注意,get到的是字節類型,如果需要字符串需要decoded()
print(r.get('foo').decode())

連接池

大家都知道,創建一個連接要比直接使用一個連接的服務器開銷大,所以redis-py內置了一個連接池的概念.redis-py使用ConnectionPool來管理對一個redis-server的所有連接，避免每次建立、釋放連接的開銷。默認，每個Redis實例都會維護一個自己的連接池。可以直接建立一個連接池，然后作為參數Redis，這樣就可以實現多個Redis實例共享一個連接池。

import redis

pool = redis.ConnectionPool(host='192.168.4.193', port=6379)
r = redis.Redis(connection_pool=pool)
print(r.get('foo').decode())
print(r.get('ff'))      #如果不存在的話,提示None

操作

字符串操作

String操作，redis中的String在在內存中按照一個name對應一個value來存儲。

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

在Redis中設置值，默認，不存在則創建，存在則修改
參數：
     ex，過期時間（秒）
     px，過期時間（毫秒）
     nx，如果設置為True，則只有name不存在時，當前set操作才執行
     xx，如果設置為True，則只有name存在時，當前set操作才執行

setnx(name, value)

設置值，只有name不存在時，執行設置操作（添加）

setex(name, value, time)

# 設置值
# 參數：
    # time，過期時間（數字秒 或 timedelta對象）

psetex(name, time_ms, value)

# 設置值
# 參數：
    # time_ms，過期時間（數字毫秒 或 timedelta對象）

mset(*args, **kwargs)

批量設置值

import redis

pool = redis.ConnectionPool(host='192.168.4.193', port=6379)
r = redis.Redis(connection_pool=pool)
r.mset({'cc': 123, 'dd': 34})   #可以是字典
r.mset(ccc=12,ddd=34)   #注意key不帶引號,帶引號會報錯
print(r.get('ccc'))

mget(keys, *args)

批量獲取值

import redis

pool = redis.ConnectionPool(host='192.168.4.193', port=6379)
r = redis.Redis(connection_pool=pool)
r.mset({'cc': 123, 'dd': 34})
r.mset(ccc=12,ddd=34)
print(r.get('ccc'))
print(r.mget(['cc','ccc','dd']))    #參數為列表,得到的結果為列表類型

getset(name, value)

設置新值並獲取原來的值

import redis

pool = redis.ConnectionPool(host='192.168.4.193', port=6379)
r = redis.Redis(connection_pool=pool)
print(r.getset('cc', 'new'))
print(r.get('cc'))

out:

b'123'
b'new'

getrange(key,start,end)

如果end超過索引的值,不報錯,只顯示到最后一個字節

# 獲取子序列（根據字節獲取，非字符）,
# 參數：
    # name，Redis 的 name
    # start，起始位置（字節）
    # end，結束位置（字節）
# 如： "武沛齊" ，0-3表示 "武"

import redis

pool = redis.ConnectionPool(host='192.168.4.193', port=6379)
r = redis.Redis(connection_pool=pool)
r.set('cc','成晨')
print(r.getrange('cc',2,7))     #顯示為字節類型

setrange(name, offset, value)

修改字符串內容，從指定字符串索引開始向后替換（新值太長時，則向后添加）

# 參數：
    # offset，字符串的索引，字節（一個漢字三個字節）
    # value，要設置的值

setbit(name, offset, value)

感覺並沒什么卵用

# 對name對應值的二進制表示的位進行操作
 
# 參數：
    # name，redis的name
    # offset，位的索引（將值變換成二進制后再進行索引）
    # value，值只能是 1 或 0
 
# 注：如果在Redis中有一個對應： n1 = "foo"，
        那么字符串foo的二進制表示為：01100110 01101111 01101111
    所以，如果執行 setbit('n1', 7, 1)，則就會將第7位設置為1，
        那么最終二進制則變成 01100111 01101111 01101111，即："goo"
 
# 擴展，轉換二進制表示：
 
    # source = "武沛齊"
    source = "foo"
 
    for i in source:
        num = ord(i)
        print bin(num).replace('b','')
 
    特別的，如果source是漢字 "武沛齊"怎么辦？
    答：對於utf-8，每一個漢字占 3 個字節，那么 "武沛齊" 則有 9個字節
       對於漢字，for循環時候會按照 字節 迭代，那么在迭代時，將每一個字節轉換 十進制數，然后再將十進制數轉換成二進制
        11100110 10101101 10100110 11100110 10110010 10011011 11101001 10111101 10010000
        -------------------------- ----------------------------- -----------------------------
                    武                         沛                           齊

getbit(name, offset)

獲取name對應的值的二進制表示中的某位的值 （0或1）

bitcount(key, start=None, end=None)

# 獲取name對應的值的二進制表示中 1 的個數
# 參數：
    # key，Redis的name
    # start，位起始位置
    # end，位結束位置

bitop(operation, dest, *keys)

# 獲取多個值，並將值做位運算，將最后的結果保存至新的name對應的值
 
# 參數：
    # operation,AND（並） 、 OR（或） 、 NOT（非） 、 XOR（異或）
    # dest, 新的Redis的name
    # *keys,要查找的Redis的name
 
# 如：
    bitop("AND", 'new_name', 'n1', 'n2', 'n3')
    # 獲取Redis中n1,n2,n3對應的值，然后講所有的值做位運算（求並集），然后將結果保存 new_name 對應的值中

strlen(name)

返回name對應值的字節長度（一個漢字3個字節）

import redis

pool = redis.ConnectionPool(host='192.168.4.193', port=6379)
r = redis.Redis(connection_pool=pool)
print(r.strlen('cc'))

incr(self, name, amount=1)

自增 name對應的值，當name不存在時，則創建name＝amount，否則，則自增,如果value非數字,會報錯

# 參數：
    # name,Redis的name
    # amount,自增數（必須是整數）
 
# 注：同incrby

incrbyfloat(self, name, amount=1.0)

# 自增 name對應的值，當name不存在時，則創建name＝amount，否則，則自增。
 
# 參數：
    # name,Redis的name
    # amount,自增數（浮點型）

decr(self, name, amount=1)

自減 name對應的值，當name不存在時，則創建name＝amount，否則，則自減。

# 參數：
    # name,Redis的name
    # amount,自減數（整數）

append(key, value)

在redis name對應的值后面追加內容

import redis

pool = redis.ConnectionPool(host='192.168.4.193', port=6379)
r = redis.Redis(connection_pool=pool)
r.append('cc', 'asdf')
print(r.get('cc').decode())

Hash操作

hset(name, key, value)

name對應的hash中設置一個鍵值對（不存在，則創建；否則，修改）

# 參數：
    # name，redis的name
    # key，name對應的hash中的key
    # value，name對應的hash中的value
 
# 注：
    # hsetnx(name, key, value),當name對應的hash中不存在當前key時則創建（相當於添加）

hmset(name, mapping)

在name對應的hash中批量設置鍵值對

# 參數：
    # 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對應的hash中獲取根據key獲取value

hmget(name, keys, *args)

在name對應的hash中獲取多個key的值

# 參數：
    # name，reids對應的name
    # keys，要獲取key集合，如：['k1', 'k2', 'k3']
    # *args，要獲取的key，如：k1,k2,k3
 
# 如：
    # r.mget('xx', ['k1', 'k2'])
    # 或
    # print(r.hmget('xx', 'k1', 'k2'))

hgetall(name)

獲取name對應hash的所有鍵值

hlen(name)

獲取name對應的hash中鍵值對的個數

hkeys(name)

獲取name對應的hash中所有的key的值

hvals(name)

獲取name對應的hash中所有的value的值

hexists(name, key)

檢查name對應的hash是否存在當前傳入的key

hdel(name,*keys)

將name對應的hash中指定key的鍵值對刪除

hincrby(name, key, amount=1)

自增name對應的hash中的指定key的值，不存在則創建key=amount

# 參數：
    # name，redis中的name
    # key， hash對應的key
    # amount，自增數（整數）

hincrbyfloat(name, key, amount=1.0)

自增name對應的hash中的指定key的值，不存在則創建key=amount

# 參數：
    # name，redis中的name
    # key， hash對應的key
    # amount，自增數（浮點數）
 
# 自增name對應的hash中的指定key的值，不存在則創建key=amount

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

增量式迭代獲取，對於數據大的數據非常有用，hscan可以實現分片的獲取數據，並非一次性將數據全部獲取完，從而放置內存被撐爆

# 參數：
    # name，redis的name
    # cursor，游標（基於游標分批取獲取數據）
    # match，匹配指定key，默認None 表示所有的key
    # count，每次分片最少獲取個數，默認None表示采用Redis的默認分片個數
 
# 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的值為0時，表示數據已經通過分片獲取完畢

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

利用yield封裝hscan創建生成器，實現分批去redis中獲取數據

# 參數：
    # match，匹配指定key，默認None 表示所有的key
    # count，每次分片最少獲取個數，默認None表示采用Redis的默認分片個數
 
# 如：
    # for item in r.hscan_iter('xx'):
    #     print item

List操作

redis中的List在在內存中按照一個name對應一個List來存儲
需要注意的是:list類型用get不行,需要用lrange(name,0,-1)取全部的值

lpush(name,values)

在name對應的list中添加元素，每個新的元素都添加到列表的最左邊

# 在name對應的list中添加元素，每個新的元素都添加到列表的最左邊
 
# 如：
    # r.lpush('oo', 11,22,33)
    # 保存順序為: 33,22,11
 
# 擴展：
    # rpush(name, values) 表示從右向左操作,保存順序為11,22,33

import redis

pool = redis.ConnectionPool(host='192.168.4.193', port=6379)
r = redis.Redis(connection_pool=pool)
r.lpush('l2',11,22,33)
res=r.lrange('l2',0,-1)
print(res)

out:

[b'33', b'22', b'11']

lpushx(name,value)

在name對應的list中添加元素，只有name已經存在時，值添加到列表的最左邊
rpushx(name, value) 表示從右向左操作

import redis

pool = redis.ConnectionPool(host='192.168.4.193', port=6379)
r = redis.Redis(connection_pool=pool)
r.lpushx('l2',11,)
res=r.lrange('l2',0,-1)
print(res)

out:

[b'11', b'33', b'22', b'11', b'11', b'22', b'33']

llen(name)

name對應的list元素的個數

import redis

pool = redis.ConnectionPool(host='192.168.4.193', port=6379)
r = redis.Redis(connection_pool=pool)
print(r.llen('l2'))

linsert(name, where, refvalue, value))

在name對應的列表的某一個值前或后插入一個新值

# 參數：
    # name，redis的name
    # where，BEFORE或AFTER
    # refvalue，標桿值，即：在它前后插入數據
    # value，要插入的數據

import redis

pool = redis.ConnectionPool(host='192.168.4.193', port=6379)
r = redis.Redis(connection_pool=pool)
r.linsert('l2', where='before', refvalue=22, value=56)
print(r.llen('l2'))
print(r.lrange('l2',0,-1))

r.lset(name, index, value)

對name對應的list中的某一個索引位置重新賦值

# 參數：
    # name，redis的name
    # index，list的索引位置
    # value，要設置的值

r.lrem(name, value, num)

在name對應的list中刪除指定的值,以及后面的幾個元素

# 參數：
    # name，redis的name
    # value，要刪除的值
    # num，  num=0，刪除列表中所有的指定值；
           # num=2,從前到后，刪除2個；
           # num=-2,從后向前，刪除2個

lpop(name)

在name對應的列表的左側獲取第一個元素並在列表中移除，返回值則是第一個元素
rpop(name) 表示從右向左操作

lindex(name, index)

在name對應的列表中根據索引獲取列表元素

lrange(name, start, end)

在name對應的列表分片獲取數據

# 參數：
    # name，redis的name
    # start，索引的起始位置
    # end，索引結束位置

ltrim(name, start, end)

在name對應的列表中移除沒有在start-end索引之間的值

# 參數：
    # name，redis的name
    # start，索引的起始位置
    # end，索引結束位置

rpoplpush(src, dst)

從一個列表取出最右邊的元素，同時將其添加至另一個列表的最左邊

# 參數：
    # src，要取數據的列表的name
    # dst，要添加數據的列表的name

blpop(keys, timeout)

將多個列表排列，按照從左到右去pop對應列表的元素

# 參數：
    # keys，redis的name的集合
    # timeout，超時時間，當元素所有列表的元素獲取完之后，阻塞等待列表內有數據的時間（秒）, 0 表示永遠阻塞

r.brpop(keys, timeout)

將多個列表排列，按照從從右向左獲取數據

brpoplpush(src, dst, timeout=0)

從一個列表的右側移除一個元素並將其添加到另一個列表的左側

# 參數：
    # src，取出並要移除元素的列表對應的name
    # dst，要插入元素的列表對應的name
    # timeout，當src對應的列表中沒有數據時，阻塞等待其有數據的超時時間（秒），0 表示永遠阻塞

自定義增量迭代

由於redis類庫中沒有提供對列表元素的增量迭代，如果想要循環name對應的列表的所有元素，那么就需要：

• 獲取name對應的所有列表
• 循環列表

如果列表非常大，那么就有可能在第一步時就將程序的內容撐爆，所有有必要自定義一個增量迭代的功能：

def list_iter(name):
    """
    自定義redis列表增量迭代
    :param name: redis中的name，即：迭代name對應的列表
    :return: yield 返回 列表元素
    """
    list_count = r.llen(name)
    for index in xrange(list_count):
        yield r.lindex(name, index)
 
# 使用
for item in list_iter('pp'):
    print item

set操作

sadd(name,values)

name對應的集合中添加元素

import redis

pool = redis.ConnectionPool(host='192.168.4.193', port=6379)
r = redis.Redis(connection_pool=pool)
r.sadd('s1', {'cc': 23, 'dd': 323})
# r.delete('s1')
res = r.smembers('s1')
for item in res:
    print(item.decode())

smembers(name)

獲取name對應的集合的所有成員,需要注意的是,返回結果是一個集合,如果需要非字節類型的,需要輪詢並且decode()

scard(name)

獲取name對應的集合中元素個數

import redis

pool = redis.ConnectionPool(host='192.168.4.193', port=6379)
r = redis.Redis(connection_pool=pool)
r.sadd('s1',{32,45,'sd',56})
print(r.scard('s1'))

sdiff(keys, *args)

在第一個name對應的集合中且不在其他name對應的集合的元素集合

sdiffstore(dest, keys, *args)

獲取第一個name對應的集合中且不在其他name對應的集合，再將其新加入到dest對應的集合中

sinter(keys, *args)

獲取多一個name對應集合的並集

sinterstore(dest, keys, *args)

獲取多一個name對應集合的並集，再講其加入到dest對應的集合中

sismember(name, value)

檢查value是否是name對應的集合的成員

smove(src, dst, value)

將某個成員從一個集合中移動到另外一個集合

spop(name)

從集合的右側（尾部）移除一個成員，並將其返回

srandmember(name, numbers)

從name對應的集合中隨機獲取 numbers 個元素

srem(name, values)

在name對應的集合中刪除某些值

sunion(keys, *args)

獲取多一個name對應的集合的並集

sunionstore(dest,keys, *args)

獲取多一個name對應的集合的並集，並將結果保存到dest對應的集合中

sscan(name, cursor=0, match=None, count=None)

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

同字符串的操作，用於增量迭代分批獲取元素，避免內存消耗太大

有序集合

在集合的基礎上，為每元素排序；元素的排序需要根據另外一個值來進行比較，所以，對於有序集合，每一個元素有兩個值，即：值和分數，分數專門用來做排序。

zadd(name, *args, **kwargs)

在name對應的有序集合中添加元素,其中插入的元素后面需要寫入權重的值,表示排序的數序

# 如：
     # zadd('zz', 'n1', 1, 'n2', 2)
     # 或
     # zadd('zz', n1=11, n2=22)

import redis

pool = redis.ConnectionPool(host='192.168.4.193', port=6379)
r = redis.Redis(connection_pool=pool)
# r.zadd('s2', 'n1', 1, 'n2', 2, 'n3',3)
# r.zadd('s3',n1=1,n2=2)
r.zadd('s4',n1=3,n2=1,n3=1)
print(r.zrange('s4',0,-1))

out:

[b'n2', b'n3', b'n1']

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

按照索引范圍獲取name對應的有序集合的元素

# 參數：
    # name，redis的name
    # start，有序集合索引起始位置（非分數）
    # end，有序集合索引結束位置（非分數）
    # desc，排序規則，默認按照分數從小到大排序
    # withscores，是否獲取元素的分數，默認只獲取元素的值
    # score_cast_func，對分數進行數據轉換的函數
 
# 更多：
    # 從大到小排序
    # zrevrange(name, start, end, withscores=False, score_cast_func=float)
 
    # 按照分數范圍獲取name對應的有序集合的元素
    # zrangebyscore(name, min, max, start=None, num=None, withscores=False, score_cast_func=float)
    # 從大到小排序
    # zrevrangebyscore(name, max, min, start=None, num=None, withscores=False, score_cast_func=float)

zcard(name)

獲取name對應的有序集合元素的數量

zcount(name, min, max)

獲取name對應的有序集合中分數 在 [min,max] 之間的個數

zincrby(name, value, amount)

自增name對應的有序集合的 name 對應的分數

zrank(name, value)

獲取某個值在 name對應的有序集合中的排行（從 0 開始）,zrevrank(name, value)，從大到小排序

pool = redis.ConnectionPool(host='192.168.4.193', port=6379)
r = redis.Redis(connection_pool=pool)
print(r.zrange('s4',0,-1))
print(r.zrank('s4','n3'))

out:

[b'n2', b'n3', b'n1']
1

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

當有序集合的所有成員都具有相同的分值時，有序集合的元素會根據成員的 值 （lexicographical ordering）來進行排序，而這個命令則可以返回給定的有序集合鍵 key 中， 元素的值介於 min 和 max 之間的成員
對集合中的每個成員進行逐個字節的對比（byte-by-byte compare）， 並按照從低到高的順序， 返回排序后的集合成員。 如果兩個字符串有一部分內容是相同的話， 那么命令會認為較長的字符串比較短的字符串要大

# 參數：
    # name，redis的name
    # min，左區間（值）。 + 表示正無限； - 表示負無限； ( 表示開區間； [ 則表示閉區間
    # min，右區間（值）
    # start，對結果進行分片處理，索引位置
    # num，對結果進行分片處理，索引后面的num個元素
 
# 如：
    # ZADD myzset 0 aa 0 ba 0 ca 0 da 0 ea 0 fa 0 ga
    # r.zrangebylex('myzset', "-", "[ca") 結果為：['aa', 'ba', 'ca']
 
# 更多：
    # 從大到小排序
    # zrevrangebylex(name, max, min, start=None, num=None)

zrem(name, values)

刪除name對應的有序集合中值是values的成員,如zrem('zz', ['s1', 's2'])

zremrangebyrank(name, min, max)

根據排行范圍刪除

zremrangebyscore(name, min, max)

根據分數范圍刪除

zremrangebylex(name, min, max)

根據值返回刪除

zscore(name, value)

獲取name對應有序集合中 value 對應的分數

zinterstore(dest, keys, aggregate=None)

獲取兩個有序集合的交集，如果遇到相同值不同分數，則按照aggregate進行操作
aggregate的值為: SUM MIN MAX

zunionstore(dest, keys, aggregate=None)

獲取兩個有序集合的並集，如果遇到相同值不同分數，則按照aggregate進行操作
aggregate的值為: 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)

同字符串相似，相較於字符串新增score_cast_func，用來對分數進行操作

其他操作

delete(*names)

根據刪除redis中的任意數據類型

exists(name)

檢測redis的name是否存在,返回True或者False

keys(pattern='*')

根據模型獲取redis的name

    # KEYS * 匹配數據庫中所有 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

import redis

pool = redis.ConnectionPool(host='192.168.4.193', port=6379)
r = redis.Redis(connection_pool=pool)
print(r.exists('cc'))
print(r.keys(pattern='c*'))

out:

True
[b'cc', b'ccc']

expire(name ,time)

為某個redis的某個name設置超時時間

rename(src, dst)

對redis的name重命名為

move(name, db)

將redis的某個值移動到指定的db下

randomkey()

隨機獲取一個redis的name（不刪除）

type(name)

獲取name對應值的類型

scan(cursor=0, match=None, count=None)

scan_iter(match=None, count=None)

同字符串操作，用於增量迭代獲取key

管道

redis-py默認在執行每次請求都會創建（連接池申請連接）和斷開（歸還連接池）一次連接操作，如果想要在一次請求中指定多個命令，則可以使用pipline實現一次請求指定多個命令，並且默認情況下一次pipline 是原子性操作。減少功耗

import redis

pool = redis.ConnectionPool(host='192.168.4.193', port=6379)
r = redis.Redis(connection_pool=pool)
pipe = r.pipeline(transaction=True)
r.set('cc', 'asdfasdf')
r.set('dd', 'asdfasdf')
pipe.execute()

發布和訂閱

類似於RSS
發布者:服務器
訂閱者:Dashboad和數據處理
看下面代碼:
類文件名:monitor.py:

import redis

class RedisHelper:
    def __init__(self):
        self.__conn = redis.Redis(host='192.168.4.193', port=6379)
        self.chan_sub = 'fm250'
        self.chan_pub = 'fm250'

    def public(self, msg):
        self.__conn.publish(self.chan_pub, msg)
        return True

    def subscribe(self):
        pub=self.__conn.pubsub()
        pub.subscribe(self.chan_sub)
        pub.parse_response()
        return pub

訂閱者文件名:subscriber.py

import sys,os
sys.path.append(os.path.dirname(__file__))

from monitor import RedisHelper

obj = RedisHelper()
redis_sub = obj.subscribe()

while True:
    msg = redis_sub.parse_response()
    print(msg)

發布者文件名:publisher.py

import sys,os
sys.path.append(os.path.dirname(__file__))
from monitor import RedisHelper

obj = RedisHelper()
obj.public('fffff,sdfasdfasdfs')

測試結果:

[b'message', b'fm250', b'hello,world!!!']
[b'message', b'fm250', b'fffff,sdfasdfasdfs']

需要注意的是,輸出的結果為列表,其中的元素均是字節的類型!