Python에서 redis 모듈을 설치하고 사용하는 방법에 대한 간략한 설명

青灯夜游
풀어 주다: 2021-08-02 10:09:21
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이 글에서는 Python에서 Redis 모듈을 설치하고 사용하는 방법을 소개합니다. 도움이 필요한 친구들이 모두 참고할 수 있기를 바랍니다.

Python에서 redis 모듈을 설치하고 사용하는 방법에 대한 간략한 설명

【관련 권장사항: Redis 동영상 튜토리얼

설치 및 사용

설치

redis 모듈 설치

pip3 install redis
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정상 연결

redis -py는 Re dis와 두 가지 클래스를 제공합니다. StrictRedis는 Redis 명령을 구현하는 데 사용되며 대부분의 공식 명령을 구현하고 공식 구문 및 명령을 사용합니다. Redis는 StrictRedis의 하위 클래스이며 이전 버전의 redis-py

import redis
conn = redis.Redis(host='127.0.0.1', port=6379)
# 可以使用url方式连接到数据库
# conn = Redis.from_url('redis://@localhost:6379/1')
conn.set('name', 'LinWOW')
print(conn.get('name'))
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Connection pool

redis과의 호환성을 위해 사용됩니다. -py는 연결 풀을 사용하여 Redis 서버에 대한 모든 연결을 관리하므로 매번 연결을 설정하고 해제하는 오버헤드를 방지합니다. 기본적으로 각 Redis 인스턴스는 자체 연결 풀을 유지 관리합니다. 연결 풀을 직접 생성한 후 Redis 매개변수로 사용할 수 있으므로 여러 Redis 인스턴스가 연결 풀을 공유할 수 있습니다.

연결 풀: redis_pool.py

from redis import ConnectionPool
POOL=ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379,max_connections=100)
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연결 풀 사용: test_redis.py

import redis
from redis_pool import POOl
conn = redis.Redis(connection_pool=POOl)
conn.set('name', 'LinWOW')
print(conn.get('name'))
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URL 구성 데이터베이스에 연결하려면 다음 세 가지 모드가 있습니다.

redis://[:password]@host:port/db    # TCP连接
rediss://[:password]@host:port/db   # Redis TCP+SSL 连接
unix://[:password]@/path/to/socket.sock?db=db    # Redis Unix Socket 连接
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Python 작업 Redis

String 작업

methodfunctionexampleexample result
세트(이름 , value, ex=None, px=None, nx=False, xx=False)ex, 만료 시간(s), 만료 시간(ms), True로 설정된 경우 이름이 존재하지 않는 경우에만; , 현재 설정 작업만 실행됩니다. 값이 있으면 수정할 수 없으며 실행이 적용되지 않습니다. xx로 설정하면 현재 설정 작업은 값이 존재할 때만 실행됩니다. 값이 없으면 수정되지 않습니다. setex 및 setnx
set(name, value)에 이름을 지정하는 것과 같습니다. valueredis.set('name', 'Bob')True
get(name )데이터베이스의 키 이름이 있는 문자열 값을 반환redis.get('name') b'Bob'
getset(name, value)데이터베이스 값 값에 키 이름이 포함된 문자열을 할당하고 마지막 값을 반환합니다redis.getset('name', 'Mike') b'Bob'
mget(keys, *args)여러 키에 해당하는 값을 반환 redis.mget(['name', 'nickname'])[b'Mike', b' Miker']
setnx(name, value)키가 존재하지 않는 경우에만 값을 설정하세요redis.setnx('newname', 'James')처음에는 True, 두 번째에는 False
setex(name, time, value)해당 값을 문자열 형식의 값으로 설정하고 이를 지정합니다. 키 값에 해당하는 유효 기간redis.setex('name', 1, 'James' )True
setrange(name, offset, value)지정된 키 값의 하위 문자열을 설정합니다 redis.set('name', 'Hello') redis.setrange('name', 6, 'World')11, 수정된 문자열 길이
mset(mapping)일괄 할당 redis.mset({'name1': 'Durant', 'name2': 'James'}) True
msetnx(mapping)키가 하나도 없을 때만 일괄 할당redis.msetnx({ 'name3': 'Smith', 'name4': 'Curry'})True
incr(name, amount=1)key는 name의 부가가치 연산입니다. 기본값은 1입니다. 키가 존재하지 않으면 생성되어 amountredis.incr('로 설정됩니다. age', 1)1, 수정된 값
decr(name, amount=1)key는 name의 값 평가절하 연산으로, 기본값은 1입니다. 키가 없으면 생성됩니다. -amountredis.decr('age', 1)-1로 설정합니다. 이는 수정된 값
append(key, value)key는 name입니다. 문자열 값에 다음이 추가됩니다. valueredis.append('nickname', 'OK')13, 이는 수정된 문자열 길이
substr(name, start, end=-1)return 키의 하위 문자열입니다. nameredis.substr('name', 1, 4)b'ello'
getrange(key, start, end)start에서 키 값 가져오기 endredis.getrange('이름', 1, 4)b'ello'

Key 연산

MethodFunctionExampleExample result
exists(name)key 존재 여부 판단 redis.exists('이름' ) True
delete(이름)키 삭제redis.delete('name')1
type(이름)키 유형 결정redis.type('name' ) b'string'
keys(pattern)규칙과 일치하는 모든 키 가져오기redis.keys('n*')[b'name']
randomkey() 임의의 키 가져오기randomkey()b'name'
rename(src, dst)키 이름 바꾸기redis.rename('name', 'nickname')True
dbsize()현재 데이터베이스의 키 수를 가져옵니다dbsize()100
expire(name, time)키 만료 시간을 초 단위로 설정redis. 만료( 'name', 2)True
ttl(name)키의 만료 시간을 초 단위로 가져옵니다. -1은 만료되지 않음을 의미합니다redis.ttl('name') -1
move(name, db)키를 다른 데이터베이스로 이동move('name', 2)True
flushdb()현재 선택한 데이터베이스의 모든 키 삭제 flushdb( )True
flushall()모든 데이터베이스의 모든 키를 삭제합니다.flushall()True

목록 작업

3 )키 이름이 name이 키인 목록을 가로채고 인덱스 키 이름이 있는 목록의 인덱스 위치에 있는 요소를 반환합니다.는 키를 다음과 같이 제공합니다. name 목록의 인덱스 위치에 있는 요소에 값이 할당됩니다. 제한을 초과하면 오류가 보고됩니다카운트 키 목록 삭제 중앙값이 value키 이름이 Element 키 이름이 keys에 이름이 지정된 목록의 첫 번째 요소를 반환하고 삭제합니다. 목록이 비어 있으면 항상 차단하고 기다립니다.목록에서 키 이름이 있는 마지막 요소를 반환하고 삭제합니다. 목록이 비어 있으면 항상 차단하고 대기합니다 src라는 목록의 tail 요소를 반환하고 삭제하고 해당 요소를 dst라는 목록에 추가합니다. 목록의 선두
방법 함수 결과 예
rpush(name, *values)키 이름과 함께 목록 끝에 값이 있는 요소를 추가하세요. 여러 개의 redis.rpush('list를 전달할 수 있습니다. ', 1, 2, 3)4
redis.lrange('list', 1, 3)[b'3', b'2', b'1'] ltrim(name, start, end)
ltrim('list', 1, 3)Truelindex(name, index)
redis.lindex('list', 1)b'2' lset(name, index, value)
redis.lset(' list', 1, 5)Truelrem(name, count, value)
redis.lrem('list', 2, 3인 요소) )1, 즉 삭제된 요소의 수lpop(name)
redis.lpop('list')b'인 목록의 첫 번째 요소를 반환하고 삭제합니다. 5'rpop(name)
redis.rpop('list') b'2'blpop(keys, timeout= 0)
redis.blpop( 'list')[b'5'] brpop(keys, timeout=0)
redis.brpop('list')[b '2']rpoplpush(src, dst)
redis.rpoplpush('list' , 'list2')b'2'

应用场景:

blpop实现简单分布式爬虫:

多个url放到列表里,往里不停放URL,程序循环取值,但是只能一台机器运行取值,可以把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

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
更多:
r.brpop(keys, timeout),从右向左获取数据

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:

1、获取name对应的所有列表

2、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,所有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)
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Set操作

方法作用示例示例结果
sadd(name, *values)向key为name的set中添加元素redis.sadd(‘tags’, ‘Book’, ‘Tea’, ‘Coffee’)3,即插入的数据个数
srem(name, *values)从key为name的set中删除元素redis.srem(‘tags’, ‘Book’)1,即删除的数据个数
spop(name)随机返回并删除key为name的set中一个元素redis.spop(‘tags’)b’Tea’
smove(src, dst, value)从src对应的set中移除元素并添加到dst对应的set中redis.smove(‘tags’, ‘tags2’, ‘Coffee’)True
scard(name)返回key为name的set的元素个数redis.scard(‘tags’)3
sismember(name, value)测试member是否是key为name的set的元素redis.sismember(‘tags’, ‘Book’)True
sinter(keys, *args)返回所有给定key的set的交集redis.sinter([‘tags’, ‘tags2’]){b’Coffee’}
sinterstore(dest, keys, *args)求交集并将交集保存到dest的集合redis.sinterstore(‘inttag’, [‘tags’, ‘tags2’])1
sunion(keys, *args)返回所有给定key的set的并集redis.sunion([‘tags’, ‘tags2’]){b’Coffee’, b’Book’, b’Pen’}
sunionstore(dest, keys, *args)求并集并将并集保存到dest的集合redis.sunionstore(‘inttag’, [‘tags’, ‘tags2’])3
sdiff(keys, *args)返回所有给定key的set的差集redis.sdiff([‘tags’, ‘tags2’]){b’Book’, b’Pen’}
sdiffstore(dest, keys, *args)求差集并将差集保存到dest的集合redis.sdiffstore(‘inttag’, [‘tags’, ‘tags2’])3
smembers(name)返回key为name的set的所有元素redis.smembers(‘tags’){b’Pen’, b’Book’, b’Coffee’}
srandmember(name)随机返回key为name的set的一个元素,但不删除元素redis.srandmember(‘tags’)
ㅋㅋㅋ 키 이름 멤버를 사용하여 zset에 점수는 다음과 같습니다. 정렬하는 데 사용됩니다. 요소가 존재하는 경우 해당 order

redis.zadd('grade', 100, 'Bob', 98, 'Mike')

2를 업데이트합니다. 이는 추가된 요소의 수zincrby(name, value, amount=1 )zrank(name, value)zrevrank(name, value)zrevrange(name, start, end, withscores= False)zrangebyscore(name, min, max, start=None, num=None, withscores=False)zcount(name, min, max)zcard(name)zremrangebyrank(name, min, max)zremrangebyscore( name, min, max)Functionhset(name, key, value)
zrem(name, * 값)키가 nameredis.zrem('grade', 'Mike')1인 zset의 요소를 삭제합니다. 즉, 삭제된 요소의 수
키 이름을 가진 zset에 요소 값이 이미 존재하는 경우 요소의 점수는 양만큼 증가하고, 그렇지 않으면 요소가 세트에 추가되며 해당 점수의 값은 amountredis입니다. Zincrby('grade', ' Bob', -2)98.0, 수정된 값
zset에서 키가 name인 요소의 순위를 반환합니다(정렬 기준). 작은 것부터 큰 것까지), 즉 아래 첨자 redis.zrank('grade', 'Amy')1
요소의 상호 순위를 반환합니다. 키 이름이 있는 zset(점수에 따라 큰 것에서 작은 것으로 정렬), 즉 아래 첨자 redis.zrevrank('grade', 'Amy')2
키 이름이 있는 zset를 반환합니다(점수에 따라 큰 것부터 작은 것 순으로 정렬). 처음부터 끝까지 인덱스가 있는 모든 요소redis.zrevrange('grade', 0, 3)[b'Bob', b 'Mike', b'Amy', b'James']
키 이름이 있는 zset의 요소를 반환합니다. 점수는 주어진 간격 내에 있습니다redis.zrangebyscore('grade', 80, 95 )[b'Amy', b'James']
숫자를 반환합니다. 키 이름이 redis.zcount('grade ', 80, 95)2
인 zset의 지정된 간격에 있는 점수의 개수를 반환합니다. nameredis.zcard('grade')3
키 nameredis.zremrangebyrank('grade를 사용하여 zset에서 지정된 간격으로 순위가 매겨진 요소를 삭제합니다. ', 0, 0)1, 즉 삭제된 요소의 수
키 이름이 있는 zset에서 주어진 범위에 점수가 있는 요소를 삭제합니다 redis.zremrangebyscore('grade', 80, 90)1, 즉 삭제된 요소의 개수
해시 연산Method
Example 예시 결과
키가 name인 해시에 매핑을 추가합니다

hset( 'price', 'cake', 5)

1, 즉 추가된 매핑 수 hget(name, key)인 해시의 필드에 해당하는 값을 반환합니다. hmget(name,keys, *args)hmset(name, mapping)hincrby(name, key, amount=1)hexists(name, key)에 key라는 이름의 키와의 매핑이 있는지 여부입니다. hdel(name, *keys)hlen( name)hkeys(name) hvals(name)hgetall(name)

注意点:

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
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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

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
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管道

redis-py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。

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', 'linwow')
pipe.set('age', '18')
pipe.execute()
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Django中使用redis

方式一:

utils文件夹下,建立redis_pool.py

import redis
POOL = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379,password='1234',max_connections=1000)
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视图函数中使用:

import redis
from django.shortcuts import render,HttpResponse
from redis_pool import POOL

def index(request):
    conn = redis.Redis(connection_pool=POOL)
    conn.hset('liwow','age',18)
    return HttpResponse('设置成功')
    
def order(request):
    conn = redis.Redis(connection_pool=POOL)
    conn.hget('kkk','age')
    return HttpResponse('获取成功')
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方式二:

安装django-redis模块

pip3 install django-redis
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setting里配置:

# redis配置
CACHES = {
    "default": {
        "BACKEND": "django_redis.cache.RedisCache",
        "LOCATION": "redis://127.0.0.1:6379",
        "OPTIONS": {
            "CLIENT_CLASS": "django_redis.client.DefaultClient",
            "CONNECTION_POOL_KWARGS": {"max_connections": 100}
            # "PASSWORD": "123",
        }
    }
}
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视图函数:

from django_redis import get_redis_connection
conn = get_redis_connection('default')
print(conn.hgetall('xxx'))
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위 내용은 Python에서 redis 모듈을 설치하고 사용하는 방법에 대한 간략한 설명의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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hsetnx(name, key, value)매핑 키 이름이 존재하지 않는 경우 키 이름을 사용하여 해시에 매핑을 추가합니다. hsetnx('price', 'book', 6)1, that 은 추가된 매핑 수
키 이름이redis .hget('price', 'cake')5
키 이름이 있는 해시의 각 키에 해당하는 값을 반환합니다redis.hmget('price' , ['apple', 'orange'])[ b'3', b'7']
키 이름을 사용하여 해시에 일괄적으로 매핑을 추가합니다redis.hmset('price', {'banana': 2, ' pear': 6})True
키 이름 amountredis.hincrby('price', 'apple', 3)6, 수정된 값
key는 namehash redis.hexists('price', 'banana')True
key는 namehashredis.hdel('price', 'banana')True
키 이름이 있는 해시에서 매핑 수를 가져옵니다. redis.hlen('price')6
키 이름이 있는 해시에서 모든 매핑 키 이름 가져오기 redis.hkeys('price')[b'cake', b'book', b'banana', b'pear']
모든 매핑 키 값 가져오기 ​​​​키 이름이 redis.hvals('price')[b'5', b'6', b'2', b'6' ]
인 해시에서 키 이름이redis.hgetall('price'){b'cake': b'5', b'book ': b'6', b'orange'인 해시에서 매핑된 모든 키-값 쌍을 가져옵니다. : b'7', b'배': b'6'}