Ausführliche Erklärung zur Verwendung von Python Redis

In diesem Artikel wird ausführlich erläutert, wie Sie Python Redis

1, Installieren

pip install redis

2, Grundlegende Verwendung

Verwendung:
Redis importieren
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
r['test'] = 'test' #Oder Sie können r.set( 'test', 'test') setkey
r.get('test') #Den Wert von test abrufen
r.löschen('test') #Löschendiesen Schlüssel
r.flushdb() #Löschen Sie die Datenbank
r.keys() #Alle Schlüssel auflisten
r.exists('test') #Überprüfen Sie, ob dieser Schlüssel existiert
r.dbsize( ) #Wie viele Einträge in der Datenbank

>>> import redis

>>> pool = redis.ConnectionPool(host='localhost', port=6379, db=0)

>>> r = redis.StrictRedis(connection_pool = pool)

>>> r.set('foo', 'bar')

True

>>> r.get('foo')

'bar'

3.

APIReferenz

Die offizielle Redis-Dokumentation erklärt jeden Befehl im Detail (http ://m.sbmmt.com/). redis-py stellt zwei Client-Klassen bereit, die diese Befehle implementieren. Die StrictRedis-Klasse versucht, die offizielle Befehlssyntax einzuhalten, es gibt jedoch einige Ausnahmen:

·SELECT: Nicht implementiert. Siehe die Erklärung im Abschnitt „Thread

Sicherheit“ weiter unten.

·DEL: „del“ ist ein reserviertes Schlüsselwort in der Python-Syntax. Daher verwendet redis-py stattdessen „delete“.

·CONFIG GET|SET: implementiert mit config_get bzw. config_set.

·MULTI/EXEC: Als Teil der Pipeline-Klasse implementiert. Wenn beim Aufruf der Pipeline-Methode use_trans

action=True angegeben wird, werden MULTI und EXEC verwendet, um den Pipeline-Vorgang beim Ausführen der Pipeline zu kapseln. Siehe den Abschnitt „Pipeline“ weiter unten.

·SUBSCRIBE/

LISTEN: Ähnlich wie Pipeline wird auch PubSub als separate Klasse implementiert, da die untere Verbindung den Zustand aufrechterhalten muss. Der Aufruf der pubsub-Methode des Redis-Clients gibt eine PubSub-Instanz zurück, über die Sie Kanäle abonnieren oder Nachrichten abhören können. Beide Klassen (StrictRedis- und PubSub-Klassen) können Nachrichten veröffentlichen (PUBLISH).

Zusätzlich zu den oben genannten Änderungen bietet Redis, eine Unterklasse von StrictRedis, Kompatibilität mit der alten Version von redis-py:

·LREM: Die Reihenfolge der Parameter „num“ und „value“. ' wurde ausgetauscht, sodass 'num' einen Standardwert von 0 liefern kann.

·ZADD: Die Reihenfolge von Punktzahl und Wert wurde während der Implementierung versehentlich umgekehrt, und dann hat es jemand verwendet, und das war's

·SETEX :

Zeit und Wert sind in umgekehrter Reihenfolge

Hinweis: Es ist am besten, Redis nicht zu verwenden, diese Klasse dient nur der Kompatibilität

4. Detaillierte Beschreibung

4.1 Verbindungspool

Im Hintergrund verwendet redis-py einen Verbindungspool (ConnectionPool), um Verbindungen zum Redis-Server zu verwalten. Standardmäßig erstellt jede Redis-Instanz ihren eigenen Verbindungspool. Sie können den erstellten Verbindungspool auch an den Parameter „connection_pool“ der Redis-Klasse übergeben. Auf diese Weise ist es möglich, clientseitiges Sharding zu erreichen oder die Verwaltung von Verbindungen präzise zu steuern:

>>> pool = redis.ConnectionPool(host='localhost', port=6379, db=0)

>>> r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)

4.2 连接

ConnectionPool 管理一组 Connection 实例。redis-py 提供两种类型的 Connection。缺省情况下，Connection 是一个普通的 TCP 连接。 UnixDomainSocketConnection 允许和服务器运行在同一个设备上的客户端通过 unix 套接字进行连接。要使用 UnixDomainSocketConnection 连接, 只需要通过unix_socket_path 参数传递一个 unix 套接字文件的字符串。另外，确保redis.conf 文件配置了unixsocket 参数（缺省情况下是注释掉的）:

>>> r = redis.StrictRedis(unix_socket_path='/tmp/redis.sock')

也可以自己创建 Connection 子类。这个特性可以在使用异步框架时用于控制 socket 的行为。要使用自己的Connection 初始化客户端类，需要创建一个连接池，通 connection_class 参数把自己的类传递进去。传递的其它关键字参数会在初始化时传递给自定义的类:

>>> pool = redis.ConnectionPool(connection_class=YourConnectionClass, your_arg='...', ...)

4.3 分析器

分析类提供了控制如何对 Redis 服务器的响应进行分析的途径。redis-py 提供了两个分析类， PythonParser和 HiredisParser。缺省情况下，如果安装了 hiredis 模块， redis-py 会尝试使用 HiredisParser，否则使用 PythonParser。

Hiredis 是由 Redis 核心团队维护的 C 库。 Pieter Noordhuis 创建了 Python 的实现。分析 Redis 服务器的响应时，Hiredis 可以提供 10 倍的速度提升。性能提升在获取大量数据时优为明显，比如 LRANGE 和SMEMBERS 操作。

和 redis-py 一样，Hiredis 在 Pypi 中就有，可以通过 pip 或 easy_install 安装:

$ pip install hiredis

或:

$ easy_install hiredis

4.4 响应回调函数

客户端类使用一系列回调函数来把 Redis 响应转换成合适的 Python 类型。有些回调函数在 Redis 客户端类的字典 RESPONSE_CALLBACKS 中定义。

通过 set_response_callback 方法可以把自定义的回调函数添加到单个实例。这个方法接受两个参数：一个命令名和一个回调函数。通过这种方法添加的回调函数只对添加到的对象有效。要想全局定义或重载一个回调函数，应该创建 Redis 客户端的子类并把回调函数添加到类的 RESPONSE_CALLBACKS(原文误为REDIS_CALLBACKS) 中。

响应回调函数至少有一个参数：Redis 服务器的响应。要进一步控制如何解释响应，也可以使用关键字参数。这些关键字参数在对 execute_command 的命令调用时指定。通过 “withscores” 参数，ZRANGE 演示了回调函数如何使用关键字参数。

4.5 线程安全

Redis 客户端实例可以安全地在线程间共享。从内部实现来说，只有在命令执行时才获取连接实例，完成后直接返回连接池，命令永不修改客户端实例的状态。

但是，有一点需要注意：SELECT 命令。SELECT 命令允许切换当前连接使用的数据库。新的数据库保持被选中状态，直到选中另一个数据库或连接关闭。这会导致在返回连接池时，连接可能指定了别的数据库。

因此，redis-py 没有在客户端实例中实现 SELECT 命令。如果要在同一个应用中使用多个 Redis 数据库，应该给第一个数据库创建独立的客户端实例（可能也需要独立的连接池）。

在线程间传递 PubSub 和 Pipeline 对象是不安全的。

4.6 Pipeline

Pipeline 是 StrictRedis 类的子类，支持在一个请求里发送缓冲的多个命令。通过减少客户端和服务器之间往来的数据包，可以大大提高命令组的性能。

Pipeline 的使用非常简单:

>>> r = redis.Redis(...)

>>> r.set('bing', 'baz')

>>> # Use the pipeline() method to create a pipeline instance

>>> pipe = r.pipeline()

>>> # The following SET commands are buffered

>>> pipe.set('foo', 'bar')

>>> pipe.get('bing')

>>> # the EXECUTE call sends all bufferred commands to the server, returning

>>> # a list of responses, one for each command.

>>> pipe.execute()

[True, 'baz']

为了方便使用，所有缓冲到 pipeline 的命令返回 pipeline 对象本身。因此调用可以链起来:

>>> pipe.set('foo', 'bar').sadd('faz', 'baz').incr('auto_number').execute()

[True, True, 6]

另外，pipeline 也可以保证缓冲的命令组做为一个原子操作。缺省就是这种模式。要使用命令缓冲，但禁止pipeline 的原子操作属性，可以关掉 transaction:

>>> pipe = r.pipeline(transaction=False)

一个常见的问题是：在进行原子事务操作前需要从 Redis 中获取事务中要用的数据。比如，假设 INCR 命令不存在，但我们需要用 Python 创建一个原子版本的 INCR。

一个不成熟的实现是获取值(GET)，在 Python 中增一, 设置（SET）新值。但是，这不是原子操作，因为多个客户端可能在同一时间做这件事，每一个都通过 GET 获取同一个值。

WATCH 命令提供了在开始事务前监视一个或多个键的能力。如果这些键中的任何一个在执行事务前发生改变，整个事务就会被取消并抛出 WatchError 异常。要实现我们的客户 INCR 命令，可以按下面的方法操作:

>>> with r.pipeline() as pipe:

...     while 1:

...         try:

...             # 对序列号的键进行 WATCH

...             pipe.watch('OUR-SEQUENCE-KEY')

...             # WATCH 执行后，pipeline 被设置成立即执行模式直到我们通知它

...             # 重新开始缓冲命令。

...             # 这就允许我们获取序列号的值

...             current_value = pipe.get('OUR-SEQUENCE-KEY')

...             next_value = unicode(int(current_value) + 1)

...             # 现在我们可以用 MULTI 命令把 pipeline 设置成缓冲模式

...             pipe.multi()

...             pipe.set('OUR-SEQUENCE-KEY', next_value)

...             # 最后，执行 pipeline (set 命令)

...             pipe.execute()

...             # 如果执行时没有抛出 WatchError，我们刚才所做的确实“原子地”

...             # 完成了

...             break

...         except WatchError:

...             # 一定是其它客户端在我们开始 WATCH 和执行 pipeline 之间修改了

...             # 'OUR-SEQUENCE-KEY'，我们最好的选择是重试

...             continue

注意，因为在整个 WATCH 过程中，Pipeline 必须绑定到一个连接，必须调用 reset() 方法确保连接返回连接池。如果 Pipeline 用作 Context Manager(如上面的例子所示)， reset() 会自动调用。当然，也可以用手动的方式明确调用 reset():

>>> pipe = r.pipeline()

>>> while 1:

...     try:

...         pipe.watch('OUR-SEQUENCE-KEY')

...         current_value = pipe.get('OUR-SEQUENCE-KEY')

...         next_value = unicode(int(current_value) + 1)

...         pipe.multi()

...         pipe.set('OUR-SEQUENCE-KEY', next_value)

...         pipe.execute()

...         break

...     except WatchError:

...         continue

...     finally:

...         pipe.reset()

重点(译者注):

·WATCH 执行后，pipeline 被设置成立即执行模式

·用 MULTI 命令把 pipeline 设置成缓冲模式

·要么使用 with，要么显式调用 reset()

有一个简便的名为“transaction”的方法来处理这种处理和在 WatchError 重试的模式。它的参数是一个可执行对象和要 WATCH 任意个数的键，其中可执行对象接受一个 pipeline 对象做为参数。上面的客户端 INCR 命令可以重写如下（更可读）:

>>> def client_side_incr(pipe):

...     current_value = pipe.get('OUR-SEQUENCE-KEY')

...     next_value = unicode(int(current_value) + 1)

...     pipe.multi()

...     pipe.set('OUR-SEQUENCE-KEY', next_value)

>>> 

>>> r.transaction(client_side_incr, 'OUR-SEQUENCE-KEY')

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAusführliche Erklärung zur Verwendung von Python Redis. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!