数学建模与人工智能

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https://github.com/QInzhengk/Math-Model-and-Machine-Learning @[TOC](Python redis 使用（源码）)

Python redis 使用介绍（通过源码查看怎么用） ​

redis 是一个 Key-Value 数据库，Value 支持 string(字符串)，list(列表)，set(集合)，zset(有序集合)，hash(哈希类型)等类型。

1、安装启动 redis ​

1.1 用brew安装 ​

1.查看系统是否已经安装了Redis

python
brew info redis

这个命令会展示此系统下的redis信息，如果没有安装，会展示not install 2.输入命令安装Redis

python
brew install redis

可能需要等一会，系统下载完redis的包，会自动进行安装

3.启动redis

python
brew services start redis

这个命令会在后台启动redis服务，并且每一次登录系统，都会自动重启

如果你不想/不需要后台服务，你可以运行:

python
/usr/local/opt/redis/bin/redis-server /usr/local/etc/redis.conf

4.查看redis服务进程

可以通过下面命令查看redis是否正在运行

python
ps axu | grep redis

默认端口号为 6379，ctrl+D 退出

这个命令会读取redis的配置文件，并且在redis运行的过程中也会看到实时的日志打印。

2、redis 模块（Python） ​

redis 提供两个类 Redis 和 StrictRedis

  1. StrictRedis 用于实现大部分官方的命令
  2. Redis 是 StrictRedis 的子类，用于向后兼用旧版本。

redis 取出的结果默认是字节，可以设定 decode_responses=True 改成字符串。

2.1 连接池 ​

redis-py 使用 connection pool 来管理对一个 redis server 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连接池。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。

3、redis 基本命令 String ​

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

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，当前set操作才执行

1.setnx(name, value) 设置值，只有name不存在时，执行设置操作（添加）

2.setex(name, time, value) 设置值

  • time - 过期时间（数字秒 或 timedelta对象）
python
import redis
import time
pool = redis.ConnectionPool(host='localhost', port=6379, decode_responses=True)
r = redis.Redis(connection_pool=pool)
r.setex("fruit2", 5, "orange")
print(r.get('fruit2'))
time.sleep(5)
print(r.get('fruit2'))  # 5秒后，取值就从orange变成None
# 输出结果
orange
None

3.psetex(name, time_ms, value) 设置值

  • time_ms - 过期时间（数字毫秒 或 timedelta对象）

4.mset(self, mapping) 批量设置值

python
r.mset({'k1': 'v1', 'k2': 'v2'})
print(r.mget("k1", "k2"))   # 一次取出多个键对应的值
print(r.mget("k1"))
# 输出结果
['v1', 'v2']
['v1']

5.mget(keys, *args) 批量获取

python
print(r.mget('k1', 'k2'))
print(r.mget(['k1', 'k2']))
print(r.mget("fruit", "fruit1", "fruit2", "k1", "k2"))  # 将目前redis缓存中的键对应的值批量取出来
# 输出结果
['v1', 'v2']
['v1', 'v2']
['watermelon', None, 'orange', 'v1', 'v2']

6.getset(name, value) 设置新值并获取原来的值

python
print(r.getset("food", "barbecue"))  # 设置的新值是barbecue 设置前的值是beef

7.getrange(key, start, end) 获取子序列（根据字节获取，非字符）

  • start - 起始位置（字节）
  • end - 结束位置（字节）
python
r.set("cn_name", "君惜大大") # 汉字
print(r.getrange("cn_name", 0, 2))   # 取索引号是0-2 前3位的字节 君 切片操作 （一个汉字3个字节 1个字母一个字节 每个字节8bit）
print(r.getrange("cn_name", 0, -1))  # 取所有的字节 君惜大大 切片操作
r.set("en_name","junxi") # 字母
print(r.getrange("en_name", 0, 2))  # 取索引号是0-2 前3位的字节 jun
print(r.getrange("en_name", 0, -1)) # 取所有的字节 junxi

8.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）

  • offset - 字符串的索引，字节（一个汉字三个字节）
  • value - 要设置的值
python
r.setrange("en_name", 1, "ccc")
print(r.get("en_name"))    # jccci 原始值是junxi 从索引号是1开始替换成ccc 变成 jccci

9.strlen(name) 返回name对应值的字节长度（一个汉字3个字节）

python
print(r.strlen("foo"))  # 4 'goo1'的长度是4

10.incr(self, name, amount=1) 自增 name 对应的值，当 name 不存在时，则创建 name＝amount，否则，则自增。

  • name - Redis的name
  • amount - 自增数（必须是整数）

注：同 incrby

python
r.set("foo", 123)
print(r.mget("foo", "foo1", "foo2", "k1", "k2"))
r.incr("foo", amount=1)
print(r.mget("foo", "foo1", "foo2", "k1", "k2"))

应用场景 – 页面点击数 假定对一系列页面需要记录点击次数。例如论坛的每个帖子都要记录点击次数，而点击次数比回帖的次数的多得多。如果使用关系数据库来存储点击，可能存在大量的行级锁争用。所以，点击数的增加使用redis的INCR命令最好不过了。

当redis服务器启动时，可以从关系数据库读入点击数的初始值（12306这个页面被访问了34634次）

python
r.set("visit:12306:totals", 34634)
print(r.get("visit:12306:totals"))

每当有一个页面点击，则使用INCR增加点击数即可。

python
r.incr("visit:12306:totals")
r.incr("visit:12306:totals")

页面载入的时候则可直接获取这个值

python
print(r.get("visit:12306:totals"))

11.decr(self, name, amount=1) 自减 name 对应的值，当 name 不存在时，则创建 name＝amount，否则，则自减。

  • name - Redis的name
  • amount - 自减数（整数)

注：同 decrby

python
r.decr("foo4", amount=3) # 递减3
r.decr("foo1", amount=1) # 递减1
print(r.mget("foo1", "foo4"))
# 输出结果
['124', '-3']

12.append(key, value) 在redis name对应的值后面追加内容

  • key - redis的name
  • value - 要追加的字符串
python
r.append("name", "haha")    # 在name对应的值junxi后面追加字符串haha
print(r.mget("name"))

4、redis 基本命令 hash ​

1、单个增加--修改(单个取出)--没有就新增，有的话就修改

python
hset(name, key, value, mapping=None)

name对应的hash中设置一个键值对（不存在，则创建；否则，修改）

  • name - redis的name
  • key - name对应的hash中的key
  • value - name对应的hash中的value
  • mapping - 接受一个由键/值对组成的字典

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）

python
import redis
import time
pool = redis.ConnectionPool(host='localhost', port=6379, decode_responses=True)
r = redis.Redis(connection_pool=pool)
r.hset("hash1", "k1", "v1")
r.hset("hash1", "k2", "v2")
print(r.hkeys("hash1")) # 取hash中所有的key
print(r.hget("hash1", "k1"))    # 单个取hash的key对应的值
print(r.hmget("hash1", "k1", "k2")) # 多个取hash的key对应的值
print(r.hsetnx("hash1", "k2", "v3")) # 只能新建 如果HSETNX创建了一个字段，返回1，否则返回0
print(r.hget("hash1", "k2"))
# 输出结果
['k1', 'k2']
v1
['v1', 'v2']
0
v2

2、批量增加（取出）

python
hmset(name, mapping)

在name对应的hash中批量设置键值对

  • name - redis的name
  • mapping - 字典
python
r.hmset("hash2", {"k2": "v2", "k3": "v3"})
python
hget(name,key)

在name对应的hash中获取根据key获取value

python
hmget(name, keys, *args)

在name对应的hash中获取多个key的值

  • 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
python
print(r.hget("hash2", "k2"))  # 单个取出"hash2"的key-k2对应的value
print(r.hmget("hash2", "k2", "k3"))  # 批量取出"hash2"的key-k2 k3对应的value --方式1
print(r.hmget("hash2", ["k2", "k3"]))  # 批量取出"hash2"的key-k2 k3对应的value --方式2

3、取出所有的键值对

python
hgetall(name)

获取name对应hash的所有键值

python
print(r.hgetall("hash1"))
# 输出结果
{'k1': 'v1', 'k2': 'v2'}

4、得到所有键值对的格式 hash长度

python
hlen(name)

获取name对应的hash中键值对的个数

python
print(r.hlen("hash1"))

5、得到所有的keys（类似字典的取所有keys）

python
hkeys(name)

获取name对应的hash中所有的key的值

python
print(r.hkeys("hash1"))

6、得到所有的value（类似字典的取所有value）

python
hvals(name)

获取name对应的hash中所有的value的值

python
print(r.hvals("hash1"))

7、判断成员是否存在（类似字典的in）

python
hexists(name, key)

检查 name 对应的 hash 是否存在当前传入的 key

python
print(r.hexists("hash1", "k4"))  # False 不存在
print(r.hexists("hash1", "k1"))  # True 存在

8、删除键值对

python
hdel(name,*keys)

将name对应的hash中指定key的键值对删除

python
print(r.hgetall("hash1"))
r.hset("hash1", "k2", "v222")   # 修改已有的key k2
r.hset("hash1", "k11", "v1")   # 新增键值对 k11
r.hdel("hash1", "k1")    # 删除一个键值对
print(r.hgetall("hash1"))

9、自增自减整数(将key对应的value--整数 自增1或者2，或者别的整数 负数就是自减)

python
hincrby(name, key, amount=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）
python
r.hset("hash1", "k3", 123)
r.hincrby("hash1", "k3", amount=-1)
print(r.hgetall("hash1"))
r.hincrby("hash1", "k4", amount=1)  # 不存在的话，value默认就是1
print(r.hgetall("hash1"))

10、自增自减浮点数(将key对应的value--浮点数 自增1.0或者2.0，或者别的浮点数 负数就是自减)

python
hincrbyfloat(name, key, amount=1.0)

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（浮点数）

自增 name 对应的 hash 中的指定 key 的值，不存在则创建 key=amount。

python
r.hset("hash1", "k5", "1.0")
r.hincrbyfloat("hash1", "k5", amount=-1.5)    # 已经存在，递减-1.5
print(r.hgetall("hash1"))
r.hincrbyfloat("hash1", "k6", amount=-1.0)    # 不存在，value初始值是-1.0 每次递减1.0
print(r.hgetall("hash1"))
# 输出结果
{'k2': 'v222', 'k11': 'v1', 'k3': '123', 'k4': '1', 'k5': '-0.5', 'k6': '-1'}
{'k2': 'v222', 'k11': 'v1', 'k3': '123', 'k4': '1', 'k5': '-0.5', 'k6': '-2'}

11、取值查看--分片读取

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

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，从而防止内存被撑爆

  • 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
python
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

print(r.hscan("hash1"))
# 输出结果
(0, {'k2': 'v222', 'k11': 'v1', 'k3': '123', 'k4': '1', 'k5': '-0.5', 'k6': '-5'})

12、hscan_iter(name, match=None, count=None) 利用yield封装hscan创建生成器，实现分批去redis中获取数据

  • 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
python
for item in r.hscan_iter('hash1'):
    print(item)
print(r.hscan_iter("hash1"))    # 生成器内存地址
# 输出结果
('k2', 'v222')
('k11', 'v1')
('k3', '123')
('k4', '1')
('k5', '-0.5')
('k6', '-6')
<generator object ScanCommands.hscan_iter at 0x7f94486cc270>

5、redis基本命令 list ​

1.增加（类似于list的append，只是这里是从左边新增加）--没有就新建

python
lpush(name,values)

在name对应的list中添加元素，每个新的元素都添加到列表的最左边

python
import redis
import time
pool = redis.ConnectionPool(host='localhost', port=6379, decode_responses=True)
r = redis.Redis(connection_pool=pool)
r.lpush("list1", 11, 22, 33)
print(r.lrange('list1', 0, -1))
保存顺序为: 33,22,11

rpush:增加（从右边增加）--没有就新建

python
r.rpush("list2", 44, 55, 66)    # 在列表的右边，依次添加44,55,66
print(r.llen("list2"))  # 列表长度
print(r.lrange("list2", 0, -1)) # 切片取出值，范围是索引号0到-1(最后一个元素)

2.往已经有的name的列表的左边添加元素，没有的话无法创建

python
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

python
r.lpushx("list10", 10)   # 这里list10不存在
print(r.llen("list10"))  # 0
print(r.lrange("list10", 0, -1))  # []
r.lpushx("list2", 77)   # 这里"list2"之前已经存在，往列表最左边添加一个元素，一次只能添加一个
print(r.llen("list2"))  # 列表长度
print(r.lrange("list2", 0, -1)) # 切片取出值，范围是索引号0到-1(最后一个元素

rpushx:往已经有的name的列表的右边添加元素，没有的话无法创建

python
r.rpushx("list2", 99)   # 这里"foo_list1"之前已经存在，往列表最右边添加一个元素，一次只能添加一个
print(r.llen("list2"))  # 列表长度
print(r.lrange("list2", 0, -1)) # 切片取出值，范围是索引号0到-1(最后一个元素)

3.新增（固定索引号位置插入元素）

python
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

  • name - redis的name
  • where - before/after
  • refvalue - 标杆值，即：在它前后插入数据
  • value - 要插入的数据
python
r.linsert("list2", "before", "11", "00")   # 往列表中左边第一个出现的元素"11"前插入元素"00"
print(r.lrange("list2", 0, -1))   # 切片取出值，范围是索引号0-最后一个元素

4.修改（指定索引号进行修改）

python
r.lset(name, index, value)

对name对应的list中的某一个索引位置重新赋值

  • name - redis的name
  • index - list的索引位置
  • value - 要设置的值
python
r.lset("list2", 0, -11)    # 把索引号是0的元素修改成-11
print(r.lrange("list2", 0, -1))

5.删除（指定值进行删除）

python
r.lrem(name, count, value)

在name对应的list中删除指定的值

  • name - redis的name
  • count
    • count=0，删除列表中所有的指定值；
    • count=1，从前到后，删除左边第1个
    • count=-2，从后向前，删除2个
  • value - 要删除的值
python
r.lrem("list2", 1, "11")    # 将列表中左边第一次出现的"11"删除
print(r.lrange("list2", 0, -1))
r.lrem("list2", -1, "99")    # 将列表中右边第一次出现的"99"删除
print(r.lrange("list2", 0, -1))
r.lrem("list2", 0, "22")    # 将列表中所有的"22"删除
print(r.lrange("list2", 0, -1))

6.删除并返回

python
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

python
rpop(name) 表示从右向左操作
python
r.lpop("list2")    # 删除列表最左边的元素，并且返回删除的元素
print(r.lrange("list2", 0, -1))
print(r.rpop("list2"))    # 删除列表最右边的元素，并且返回删除的元素
print(r.lrange("list2", 0, -1))

7.删除索引之外的值

python
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

  • name - redis的name
  • start - 索引的起始位置
  • end - 索引结束位置
python
r.ltrim("list2", 0, 2)    # 删除索引号是0-2之外的元素，值保留索引号是0-2的元素
print(r.lrange("list2", 0, -1))

8.取值（根据索引号取值）

python
lindex(name, index)

在name对应的列表中根据索引获取列表元素

python
print(r.lindex("list2", 0))  # 取出索引号是0的值
print(type(r.lindex("list2", 0)))
# 输出结果
00
<class 'str'>

9.移动 元素从一个列表移动到另外一个列表

python
rpoplpush(src, dst)

从一个列表取出最右边的元素，同时将其添加至另一个列表的最左边

  • src - 要取数据的列表的 name
  • dst - 要添加数据的列表的 name
python
r.rpoplpush("list1", "list2")
print(r.lrange("list2", 0, -1))

10.移动 元素从一个列表移动到另外一个列表 可以设置超时

python
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一个列表的左侧

  • 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
python
r.brpoplpush("list1", "list2", timeout=2)
print(r.lrange("list2", 0, -1))

11.一次移除多个列表

python
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

  • keys - redis的name的集合
  • timeout - 超时时间，当元素所有列表的元素获取完之后，阻塞等待列表内有数据的时间（秒）, 0 表示永远阻塞

r.brpop(keys, timeout) 同 blpop，将多个列表排列,按照从右像左去移除各个列表内的元素

python
r.lpush("list10", 3, 4, 5)
r.lpush("list11", 3, 4, 5)
while True:
    r.blpop(["list10", "list11"], timeout=2)
    print(r.lrange("list10", 0, -1), r.lrange("list11", 0, -1))

12.自定义增量迭代

由于redis类库中没有提供对列表元素的增量迭代，如果想要循环name对应的列表的所有元素，那么就需要获取name对应的所有列表。

循环列表

但是，如果列表非常大，那么就有可能在第一步时就将程序的内容撑爆，所以有必要自定义一个增量迭代的功能：

python
def list_iter(name):
    """
    自定义redis列表增量迭代
    :param name: redis中的name，即：迭代name对应的列表
    :return: yield 返回 列表元素
    """
    list_count = r.llen(name)
    for index in range(list_count):
        yield r.lindex(name, index)

# 使用
for item in list_iter('list2'): # 遍历这个列表
    print(item)

6、redis基本命令 set ​

1.新增

python
sadd(name,values)
  • name - 对应的集合中添加元素
python
r.sadd("set1", 33, 44, 55, 66)  # 往集合中添加元素
print(r.scard("set1"))  # 集合的长度是4
print(r.smembers("set1"))   # 获取集合中所有的成员
# 输出结果
4
{'66', '55', '33', '44'}

2.获取元素个数 类似于len

python
scard(name)

获取name对应的集合中元素个数

3.获取集合中所有的成员

获取name对应的集合的所有成员

python
smembers(name)

获取集合中所有的成员--元组形式

python
sscan(name, cursor=0, match=None, count=None)
python
print(r.sscan("set1"))
# 输出结果
(0, ['33', '44', '55', '66'])

获取集合中所有的成员--迭代器的方式

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

同字符串的操作，用于增量迭代分批获取元素，避免内存消耗太大

python
for i in r.sscan_iter("set1"):
    print(i)
# 输出结果
33
44
55
66

4.差集

python
sdiff(keys, *args)

在第一个name对应的集合中且不在其他name对应的集合的元素集合

python
r.sadd("set2", 11, 22, 33)
print(r.smembers("set1"))   # 获取集合中所有的成员
print(r.smembers("set2"))
print(r.sdiff("set1", "set2"))   # 在集合set1但是不在集合set2中
print(r.sdiff("set2", "set1"))   # 在集合set2但是不在集合set1中

差集--差集存在一个新的集合中

python
sdiffstore(dest, keys, *args)

获取第一个name对应的集合中且不在其他name对应的集合，再将其新加入到dest对应的集合中，返回值为新集合中键的数目。

python
print(r.sdiffstore("set3", "set1", "set2"))   # 在集合set1但是不在集合set2中
print(r.smembers("set3"))   # 获取集合3中所有的成员
# 输出结果
3
{'66', '44', '55'} #无序

5.交集

python
sinter(keys, *args)

获取多一个name对应集合的交集

python
print(r.sinter("set1", "set2")) # 取2个集合的交集

交集--交集存在一个新的集合中，返回值为新集合中键的数目。

python
sinterstore(dest, keys, *args)

获取多一个name对应集合的并集，再将其加入到dest对应的集合中

python
print(r.sinterstore("set3", "set1", "set2")) # 取2个集合的交集
print(r.smembers("set3"))
# 输出结果
6
{'55', '33', '22', '44', '66', '11'}

6.并集

python
sunion(keys, *args)

获取多个name对应的集合的并集，返回值为新集合中键的数目。

python
print(r.sunion("set1", "set2")) # 取2个集合的并集
# 输出结果
{'44', '66', '55', '33', '22', '11'}

并集--并集存在一个新的集合

python
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

python
print(r.sunionstore("set3", "set1", "set2")) # 取2个集合的并集
print(r.smembers("set3"))
# 输出结果
3
{'55', '66', '44'}

8.判断是否是集合的成员 类似in

python
sismember(name, value)

检查value是否是name对应的集合的成员，结果为True和False

python
print(r.sismember("set1", 33))  # 33是集合的成员
print(r.sismember("set1", 23))  # 23不是集合的成员

9.移动

python
smove(src, dst, value)

将某个成员从一个集合中移动到另外一个集合

python
r.smove("set1", "set2", 44)
print(r.smembers("set1"))
print(r.smembers("set2"))
# 输出结果
{'55', '33', '66'}
{'11', '33', '44', '22'}

10.删除--随机删除并且返回被删除值

python
spop(name)

从集合移除一个成员，并将其返回,说明一下，集合是无序的，所有是随机删除的

python
print(r.spop("set2"))   # 这个删除的值是随机删除的，集合是无序的
print(r.smembers("set2"))

11.删除--指定值删除

python
srem(name, values)

在name对应的集合中删除某些值

python
print(r.srem("set2", 11))   # 从集合中删除指定值 11
print(r.smembers("set2"))

7、redis基本命令 有序set ​

Set操作，Set集合就是不允许重复的列表，本身是无序的。

有序集合，在集合的基础上，为每个元素排序；元素的排序需要根据另外一个值来进行比较，所以，对于有序集合，每一个元素有两个值，即：值和分数，分数专门用来做排序。

1.新增

python
zadd(name, mapping, nx=False, xx=False, ch=False, incr=False, gt=None, lt=None）

在name对应的有序集合中添加元素

python
import redis
import time
pool = redis.ConnectionPool(host='localhost', port=6379, decode_responses=True)
r = redis.Redis(connection_pool=pool)
r.zadd("zset1", {"n1": 11, "n2": 22})
r.zadd("zset2", {'m1': 22, 'm2': 44})
print(r.zcard("zset1")) # 集合长度
print(r.zcard("zset2")) # 集合长度
print(r.zrange("zset1", 0, -1))   # 获取有序集合中所有元素
print(r.zrange("zset2", 0, -1, withscores=True))   # 获取有序集合中所有元素和分数
# 输出结果
2
2
['n1', 'n2']
[('m1', 22.0), ('m2', 44.0)]

2.获取有序集合元素个数 类似于len

python
zcard(name)

获取name对应的有序集合元素的数量

3.获取有序集合的所有元素

python
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

  • name - redis的name
  • start - 有序集合索引起始位置（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

3-1 从大到小排序(同zrange，集合是从大到小排序的)

python
zrevrange(name, start, end, withscores=False, score_cast_func=float)
python
print(r.zrevrange("zset1", 0, -1))    # 只获取元素，不显示分数
print(r.zrevrange("zset1", 0, -1, withscores=True)) # 获取有序集合中所有元素和分数,分数倒序

3-2 按照分数范围获取name对应的有序集合的元素

python
zrangebyscore(name, min, max, start=None, num=None, withscores=False, score_cast_func=float)
python
for i in range(1, 30):
    element = 'n' + str(i)
    r.zadd("zset3", {element: i})
print(r.zrangebyscore("zset3", 15, 25))  # # 在分数是15-25之间，取出符合条件的元素
print(r.zrangebyscore("zset3", 12, 22, withscores=True))  # 在分数是12-22之间，取出符合条件的元素（带分数）
# 输出结果
['n15', 'n16', 'n17', 'n18', 'n19', 'n20', 'n21', 'n22', 'n23', 'n24', 'n25']
[('n12', 12.0), ('n13', 13.0), ('n14', 14.0), ('n15', 15.0), ('n16', 16.0), ('n17', 17.0), ('n18', 18.0), ('n19', 19.0), ('n20', 20.0), ('n21', 21.0), ('n22', 22.0)]

3-3 按照分数范围获取有序集合的元素并排序（默认从大到小排序）

python
zrevrangebyscore(name, max, min, start=None, num=None, withscores=False, score_cast_func=float)
python
print(r.zrevrangebyscore("zset3", 22, 11, withscores=True)) # 在分数是22-11之间，取出符合条件的元素 按照分数倒序

3-4 获取所有元素--默认按照分数顺序排序

python
zscan(name, cursor=0, match=None, count=None, score_cast_func=float)
python
print(r.zscan("zset3"))
# 输出结果
(0, [('n1', 1.0), ('n2', 2.0), ('n3', 3.0), ('n4', 4.0), ('n5', 5.0), ('n6', 6.0), ('n7', 7.0), ('n8', 8.0), ('n9', 9.0), ('n10', 10.0), ('n11', 11.0), ('n12', 12.0), ('n13', 13.0), ('n14', 14.0), ('n15', 15.0), ('n16', 16.0), ('n17', 17.0), ('n18', 18.0), ('n19', 19.0), ('n20', 20.0), ('n21', 21.0), ('n22', 22.0), ('n23', 23.0), ('n24', 24.0), ('n25', 25.0), ('n26', 26.0), ('n27', 27.0), ('n28', 28.0), ('n29', 29.0)])

3-5 获取所有元素--迭代器

python
zscan_iter(name, match=None, count=None,score_cast_func=float)
python
for i in r.zscan_iter("zset3"): # 遍历迭代器
    print(i)

4.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

python
print(r.zrange("zset3", 0, -1, withscores=True))
print(r.zcount("zset3", 11, 22))

5.获取值的索引号

python
zrank(name, value)

获取某个值在 name对应的有序集合中的索引（从 0 开始）

python
zrevrank(name, value)，从大到小排序。
python
print(r.zrange("zset3", 0, -1))
print(r.zrank("zset3", "n1"))   # n1的索引号是0 这里按照分数顺序（从小到大）
print(r.zrank("zset3", "n6"))   # n6的索引号是5
print(r.zrevrank("zset3", "n1"))    # n1的索引号是28 这里安照分数倒序（从大到小）
# 输出结果
['n1', 'n2', 'n3', 'n4', 'n5', 'n6', 'n7', 'n8', 'n9', 'n10', 'n11', 'n12', 'n13', 'n14', 'n15', 'n16', 'n17', 'n18', 'n19', 'n20', 'n21', 'n22', 'n23', 'n24', 'n25', 'n26', 'n27', 'n28', 'n29']
0
5
28

6.删除--指定值删除

python
zrem(name, values)

删除name对应的有序集合中值是values的成员

python
r.zrem("zset3", "n3")   # 删除有序集合中的元素n3 删除单个
print(r.zrange("zset3", 0, -1))

7.删除--根据排行范围删除，按照索引号来删除

python
zremrangebyrank(name, min, max)

根据排行范围删除

python
r.zremrangebyrank("zset3", 0, 1)  # 删除有序集合中的索引号是0, 1的元素
print(r.zrange("zset3", 0, -1))

8.删除--根据分数范围删除

python
zremrangebyscore(name, min, max)

根据分数范围删除

python
r.zremrangebyscore("zset3", 11, 22)   # 删除有序集合中的分数是11-22的元素
print(r.zrange("zset3", 0, -1))

9.获取值对应的分数

python
zscore(name, value)

获取name对应有序集合中 value 对应的分数

python
print(r.zscore("zset3", "n27"))   # 获取元素n27对应的分数27

8、其他常用操作 ​

1.删除

python
delete(*names)

根据删除redis中的任意数据类型（string、hash、list、set、有序set）

python
r.delete("gender")  # 删除key为gender的键值对

2.检查名字是否存在

python
exists(name)

检测redis的name是否存在，存在就是True，False 不存在

python
print(r.exists("zset1"))

3.模糊匹配

python
keys(pattern='')

根据模型获取redis的name

python
KEYS * 匹配数据库中所有 key 。
KEYS h?llo 匹配 hello ， hallo 和 hxllo 等。
KEYS hllo 匹配 hllo 和 heeeeello 等。
KEYS h[ae]llo 匹配 hello 和 hallo ，但不匹配 hillo
python
print(r.keys("foo*"))

4.设置超时时间

python
expire(name ,time)

为某个redis的某个name设置超时时间

python
r.lpush("list5", 11, 22)
r.expire("list5", time=3)
print(r.lrange("list5", 0, -1))
time.sleep(3)
print(r.lrange("list5", 0, -1))

5.重命名

python
rename(src, dst)

对redis的name重命名

python
r.lpush("list5", 11, 22)
r.rename("list5", "list5-1")

6.随机获取name

python
randomkey()

随机获取一个redis的name（不删除）

python
print(r.randomkey())

7.获取类型

python
type(name)

获取name对应值的类型

python
print(r.type("set1"))
print(r.type("hash2"))
# 输出结果
set
hash

8.查看所有元素

python
r.scan(cursor=0, match=None, count=None)
print(r.hscan("hash2"))
print(r.sscan("set3"))
print(r.zscan("zset2"))
print(r.getrange("foo1", 0, -1))
print(r.lrange("list2", 0, -1))
print(r.smembers("set3"))
print(r.zrange("zset3", 0, -1))
print(r.hgetall("hash1"))
# 输出结果
(0, {'k2': 'v2', 'k3': 'v3'})
(0, ['44', '55', '66'])
(0, [('m1', 22.0), ('m2', 44.0)])
125.5
['22', '11', '00']
{'55', '44', '66'}
['n4', 'n5', 'n6', 'n7', 'n8', 'n9', 'n10', 'n23', 'n24', 'n25', 'n26', 'n27', 'n28', 'n29']
{'k2': 'v222', 'k11': 'v1', 'k3': '123', 'k4': '1', 'k5': '-0.5', 'k6': '-6'}

9.查看所有元素--迭代器

python
r.scan_iter(match=None, count=None)

for i in r.hscan_iter("hash1"):
    print(i)

for i in r.sscan_iter("set3"):
    print(i)

for i in r.zscan_iter("zset3"):
    print(i)

other 方法

python
print(r.get('name'))    # 查询key为name的值
r.delete("gender")  # 删除key为gender的键值对
print(r.keys()) # 查询所有的Key
print(r.dbsize())   # 当前redis包含多少条数据
# r.save()    # 执行"检查点"操作，将数据写回磁盘。保存时阻塞
# r.flushdb()        # 清空r中的所有数据

管道（pipeline） redis默认在执行每次请求都会创建（连接池申请连接）和断开（归还连接池）一次连接操作，如果想要在一次请求中指定多个命令，则可以使用pipline实现一次请求指定多个命令，并且默认情况下一次pipline 是原子性操作。

管道（pipeline）是redis在提供单个请求中缓冲多条服务器命令的基类的子类。它通过减少服务器-客户端之间反复的TCP数据库包，从而大大提高了执行批量命令的功能。

python
import redis
import time
pool = redis.ConnectionPool(host='localhost', port=6379, decode_responses=True)
r = redis.Redis(connection_pool=pool)
# pipe = r.pipeline(transaction=False)    # 默认的情况下，管道里执行的命令可以保证执行的原子性，执行pipe = r.pipeline(transaction=False)可以禁用这一特性。
# pipe = r.pipeline(transaction=True)
pipe = r.pipeline() # 创建一个管道
pipe.set('name', 'jack')
pipe.set('role', 'sb')
pipe.sadd('faz', 'baz')
pipe.incr('num')    # 如果num不存在则vaule为1，如果存在，则value自增1
pipe.execute()
print(r.get("name"))
print(r.get("role"))
print(r.get("num"))
# 输出结果
jack
sb
3

管道的命令可以写在一起，如：

python
pipe.set('hello', 'redis').sadd('faz', 'baz').incr('num').execute()
print(r.get("name"))
print(r.get("role"))
print(r.get("num"))

参考资料：https://www.runoob.com/w3cnote/python-redis-intro.html

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