python操作Redis缓存
一、Redis的安装
xshell连上服务器，依次输入以下代码：
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
如果不巧发生以下截图中的错误：
说明未安装gcc，如果是centos系统，输入：yum install gcc安装gcc即可，然后再次输入make执行。
输入make后，很不幸，再次发生如下截图错误：
推测是因为编译库的问题。
将make改为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，此时已然可以启动Redis服务
src/redis-server # 启动服务端 # 启动客户端的代码如下 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！
但是看到很多WARNING，没错，此时你用pycharm写了连接redis服务端的代码，但是你发现服务端竟然没有响应
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，折腾半天还是服务器不鸟我，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！
我在另一台服务器用了另一种搭建方法：传送门也成功了，但是也不要忘记要临时关掉防火墙。
二、Redis的两种连接方式
1.简单连接
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.使用连接池
为了减少每次建立、释放连接的开销，推荐使用连接池
redis使用connection pool来管理对一个redis服务的所有连接。
多个redis实例可共享一个连接池。
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')
三、五大数据类型
1.String操作
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)
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
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'))
mset(*args, **kwargs) 批量设置值
# 批量设置值
import redis
pool = redis.ConnectionPool(host='207.148.120.229',port=6379)
conn = redis.Redis(connection_pool=pool)
conn.mset(k1='v1', k2='v2')
# conn.mset({'k1': 'v1', 'k2': 'v2'})
print(conn.get('k1'))
get(name) 获取值
print(conn.get('k1'))
mget(keys, *args) 批量获取值
# 批量获取值
import redis
pool = redis.ConnectionPool(host='207.148.120.229',port=6379)
conn = redis.Redis(connection_pool=pool)
conn.mset(k1='v1', k2='v2')
print(conn.mget('k1','k2')) # [b'v1', b'v2']
print(conn.mget(['k1','k2'])) # [b'v1', b'v2']
getset(name, value) 设置新值并获取原来的值
import redis
pool = redis.ConnectionPool(host='207.148.120.229',port=6379)
conn = redis.Redis(connection_pool=pool)
conn.mset(k1='v1', k2='v2')
ret = conn.getset('k1','value_1')
print(ret) # b'v1'
print(conn.get('k1')) # b'value_1'
getrange(key, start, end) 获取name对应value的指定字节
import redis
pool = redis.ConnectionPool(host='207.148.120.229',port=6379)
conn = redis.Redis(connection_pool=pool)
conn.set('k1','hello')
print(conn.getrange('k1',0,3)) # b'hell''
# 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： "hello" ，0-3表示 "hell"
setrange(name, offset, value) 从指定字节开始替换新值
import redis
pool = redis.ConnectionPool(host='207.148.120.229',port=6379)
conn = redis.Redis(connection_pool=pool)
print(conn.get('k1')) # b'hello'
conn.setrange('k1',2,'long_time')
print(conn.get('k1')) # b'helong_time'
# 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）
# 参数：
# offset，字符串的索引，字节（一个汉字三个字节）
# value，要设置的值
strlen(name) 获取name对应的value的长度
import redis
pool = redis.ConnectionPool(host='207.148.120.229',port=6379)
conn = redis.Redis(connection_pool=pool)
conn.set('k1','hello')
conn.set('k2','天宝')
print(conn.strlen('k1')) # 5
print(conn.strlen('k2')) # 6 一个汉字占3个字节
incr(self, name, amount=1) name存在，则自增amount，否则设置name的value值为amount
import redis
pool = redis.ConnectionPool(host='207.148.120.229',port=6379)
conn = redis.Redis(connection_pool=pool)
conn.set('k1','5')
conn.incr('k1',amount=3)
print(conn.get('k1')) # b'8'
# 自增 name对应的值，当name不存在时，则创建name＝amount，否则，则自增。
# 参数：
# name,Redis的name
# amount,自增数（必须是整数）
# 注：同incrby
decr(self, name, amount=1) 自减（整数）
import redis
pool = redis.ConnectionPool(host='207.148.121.149',port=6379)
conn = redis.Redis(connection_pool=pool)
conn.set('k1','5')
conn.decr('k1',amount=3)
print(conn.get('k1')) # b'2'
# 自减 name对应的值，当name不存在时，则创建name＝amount，否则，则自减。
# 参数：
# name,Redis的name
# amount,自减数（整数）
append(key, value)
import redis
pool = redis.ConnectionPool(host='207.148.121.149',port=6379)
conn = redis.Redis(connection_pool=pool)
conn.set('k1','hello_')
conn.append('k1','world')
print(conn.get('k1')) # b'hello_world'
# 在redis name对应的值后面追加内容
# 参数：
# key, redis的name
# value, 要追加的字符串
2.Hash操作
hset(name, key, value) 设置值
import redis
pool = redis.ConnectionPool(host='207.148.121.149',port=6379)
conn = redis.Redis(connection_pool=pool)
conn.hset('n1','key_1','hello')
conn.hset('n1','key_2','world')
print(conn.hget('n1','key_1')) # b'hello'
print(conn.hget('n1','key_2')) # b'world'
# 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）
hmset(name, mapping) 批量设置值
import redis
pool = redis.ConnectionPool(host='207.148.121.149',port=6379)
conn = redis.Redis(connection_pool=pool)
conn.hmset('n1',{'k1':'v1', 'k2': 'v2'})
print(conn.hget('n1','k1')) # b'v1'
print(conn.hget('n1','k2')) # b'v2'
# 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'})
hmget(name, keys, *args) 获取多个值
import redis
pool = redis.ConnectionPool(host='207.148.121.149',port=6379)
conn = redis.Redis(connection_pool=pool)
conn.hmset('n1',{'k1':'v1', 'k2': 'v2'})
print(conn.hmget('n1',['k1','k2'])) # [b'v1', b'v2']
# 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'))
hgetall(name) 获取name对应hash的所有键值
import redis
pool = redis.ConnectionPool(host='207.148.121.149',port=6379)
conn = redis.Redis(connection_pool=pool)
conn.hmset('n1',{'k1':'v1', 'k2': 'v2'})
print(conn.hgetall('n1')) # {b'k1': b'v1', b'k2': b'v2'}
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中所有的key的值
hvals(name) 获取name对应的hash中所有的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）
import redis
pool = redis.ConnectionPool(host='207.148.121.149',port=6379)
conn = redis.Redis(connection_pool=pool)
conn.hmset('n1',{'k1':'10', 'k2': '20'})
conn.hincrby('n1','k1',amount=5)
print(conn.hget('n1','k1')) # b'15'
# 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）
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
# 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
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
3.List操作
lpush(name,values)
import redis
pool = redis.ConnectionPool(host='207.148.121.149',port=6379)
conn = redis.Redis(connection_pool=pool)
conn.lpush('ww',11)
print(conn.lindex('ww',0)) # b'11' # 根据所有获取值
# 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
# 如：
# r.lpush('oo', 11,22,33)
# 保存顺序为: 33,22,11
# 扩展：
# rpush(name, values) 表示从右向左操作
lpushx(name,value)
import redis
pool = redis.ConnectionPool(host='207.148.121.149',port=6379)
conn = redis.Redis(connection_pool=pool)
conn.lpushx('ww',22)
print(conn.lrange('ww',0,1)) # [b'22', b'22']
# 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
# 更多：
# rpushx(name, value) 表示从右向左操作
llen(name) name对应的list元素的个数
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 # 参数： # name，redis的name # where，BEFORE或AFTER # refvalue，标杆值，即：在它前后插入数据 # value，要插入的数据
r.lset(name, index, value)
# 对name对应的list中的某一个索引位置重新赋值 # 参数： # name，redis的name # index，list的索引位置 # value，要设置的值
r.lrem(name, value, num)
# 在name对应的list中删除指定的值 # 参数： # name，redis的name # value，要删除的值 # num， num=0，删除列表中所有的指定值； # num=2,从前到后，删除2个； # num=-2,从后向前，删除2个
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 # 更多： # rpop(name) 表示从右向左操作
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)
# 在name对应的列表分片获取数据
# 参数：
# name，redis的name
# start，索引的起始位置
# end，索引结束位置
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
# 参数：
# name，redis的name
# start，索引的起始位置
# end，索引结束位置
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
# 参数：
# src，要取数据的列表的name
# dst，要添加数据的列表的name
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
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
# 参数：
# 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
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：
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 xrange(list_count):
yield r.lindex(name, index)
# 使用
for item in list_iter('pp'):
print item
4.Set操作
Set集合就是不允许重复的列表
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他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他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是否是name对应的集合的成员
smembers(name) 获取name对应的集合的所有成员
smove(src, dst, value) 将某个成员从一个集合中移动到另外一个集合
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) 同字符串的操作，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。
zadd(name, *args, **kwargs) 在name对应的有序集合中添加元素
import redis
pool = redis.ConnectionPool(host='207.148.121.149',port=6379)
conn = redis.Redis(connection_pool=pool)
conn.zadd("zset_name", "a1", 6, "a2", 2,"a3",5)
#conn.zadd('zset_name1', b1=10, b2=5)
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
import redis
pool = redis.ConnectionPool(host='207.148.121.149',port=6379)
conn = redis.Redis(connection_pool=pool)
conn.zadd("zset_name", "a1", 6, "a2", 2,"a3",5)
#conn.zadd('zset_name1', b1=10, b2=5)
conn.zincrby("zset_name","a1",amount=2)#自增zset_name对应的有序集合里a1对应的分数
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 # 参数： # 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 # 更多： # 从大到小排序 # zrevrange(name, start, end, withscores=False, score_cast_func=float) # 按照分数范围获取name对应的有序集合的元素 # zrangebyscore(name, min, max, start=None, num=None, withscores=False, score_cast_func=float) # 从大到小排序 # zrevrangebyscore(name, max, min, start=None, num=None, withscores=False, score_cast_func=float)
zrank(name, value)
# 获取某个值在 name对应的有序集合中的排行（从 0 开始） # 更多： # zrevrank(name, value)，从大到小排序
zrangebylex(name, min, max, start=None, num=None)
# 当有序集合的所有成员都具有相同的分值时，有序集合的元素会根据成员的 值 （lexicographical ordering）来进行排序，而这个命令则可以返回给定的有序集合键 key 中， 元素的值介于 min 和 max 之间的成员
# 对集合中的每个成员进行逐个字节的对比（byte-by-byte compare）， 并按照从低到高的顺序， 返回排序后的集合成员。 如果两个字符串有一部分内容是相同的话， 那么命令会认为较长的字符串比较短的字符串要大
# 参数：
# name，redis的name
# min，左区间（值）。 + 表示正无限； - 表示负无限； ( 表示开区间； [ 则表示闭区间
# min，右区间（值）
# start，对结果进行分片处理，索引位置
# num，对结果进行分片处理，索引后面的num个元素
# 如：
# ZADD myzset 0 aa 0 ba 0 ca 0 da 0 ea 0 fa 0 ga
# r.zrangebylex('myzset', "-", "[ca") 结果为：['aa', 'ba', 'ca']
# 更多：
# 从大到小排序
# zrevrangebylex(name, max, min, start=None, num=None)
zrem(name, values)
# 删除name对应的有序集合中值是values的成员
# 如：zrem('zset_name', ['a1', 'a2'])
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)
# 获取两个有序集合的交集，如果遇到相同值不同分数，则按照aggregate进行操作 # aggregate的值为: SUM MIN MAX
zunionstore(dest, keys, aggregate=None)
# 获取两个有序集合的并集，如果遇到相同值不同分数，则按照aggregate进行操作 # aggregate的值为: SUM MIN MAX
zscan_iter(name, match=None, count=None,score_cast_func=float) 同字符串相似，相较于字符串新增score_cast_func，用来对分数进行操作
6.其他常用操作
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='*')
# 根据模型获取redis的name
# 更多：
# KEYS * 匹配数据库中所有 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
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) 同字符串操作，用于增量迭代获取key
四、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='207.148.121.149', port=6379)
conn = redis.Redis(connection_pool=pool)
# pipe = r.pipeline(transaction=False)
pipe = conn.pipeline(transaction=True)
pipe.set('name', 'alex')
pipe.set('role', 'bigboss')
pipe.execute()
五、发布和订阅
发布者：服务器
订阅者：Dashboad和数据处理
Demo如下：
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import redis
class RedisHelper:
def __init__(self):
self.__conn = redis.Redis(host='10.211.55.4')
self.chan_sub = 'fm104.5'
self.chan_pub = 'fm104.5'
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
订阅者：
from monitor.RedisHelper import RedisHelper
obj = RedisHelper()
redis_sub = obj.subscribe()
while True:
msg = redis_sub.parse_response()
print(msg)
发布者：
from monitor.RedisHelper import RedisHelper
obj = RedisHelper()
obj.public('hello world')
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