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Pythonを使用してRedisデータベースを操作する方法

WBOY
リリース: 2023-05-30 19:57:18
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はじめに

Redis は ANSI C 言語で書かれており、メモリ内で動作し、永続性をサポートするオープン ソースの Key-Value データベースです。豊富なデータ構造、トランザクション機能を備え、コマンドのアトミック性を保証します。インメモリ データベースの読み取りと書き込みは非常に高速であり、速度は 10w/s に達します。そのため、通常は、急速なデータ変更、リアルタイム通信、キャッシュなどのアプリケーション シナリオで使用されます。ただし、インメモリ データベースでは通常、マシンのメモリ サイズを考慮する必要があります。

Redis は 16 個の論理データベース (db0 ~ db15) を提供します。各論理データベースは互いに独立しています。指定しない場合は、デフォルトで db0 データベースが使用されます。 Python で接続する場合、たとえばコマンド select 2 を使用してデータベースを指定することで、2 番目のデータベースを選択できます。

#一般的に使用されるデータ構造

  • 文字列-文字列

  • リスト-リスト

  • ハッシュ-ハッシュ

  • セット-セット

  • Zセット順序セット

  • ビットマップ- Bitmap

Python では、redis-py ライブラリを使用して Redis データベースを操作します。これについては、以下で強調表示します。

前提条件: Redis データベースがインストールされている必要があります。インストールされていない場合は、ここをクリックしてください。

インストール

pip3 install redis
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接続

最初の方法: 通常

import redis
 
redis_conn = redis.Redis(host='127.0.0.1', port= 6379, password= 'your pw', db= 0)
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2 番目の方法: 接続プール

import redis
 
redis_pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port= 6379, password= 'your pw', db= 0)
redis_conn = redis.Redis(connection_pool= redis_pool)
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Redis の文字戻り値の型はすべてバイト型です

String 文字列 (キーと値のペア)

Redis では、キーは値に対応します

1.文字列セットは単一のキー値を設定します

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

  • 例: 有効期限 (秒)、時間が経過すると Redis が自動的に削除します

  • px: 有効期限(ミリ秒)、時間が経過すると、redis が自動的に削除します。 ex と px

  • nx のいずれかを選択するだけです。True に設定すると、現在の設定操作は名前が存在しない場合にのみ実行されます

  • # #xx: True に設定すると、現在の設定操作は名前が存在する場合にのみ実行されます。

  • redis_conn.set('name_2', 'Zarten_2')
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2.String get は単一の値を取得します

v = redis_conn.get('name_1')
print(v)
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3.String mset は複数のキー値を設定します

mset(*args, **kwargs)

redis_conn.mset(name_1= 'Zarten_1', name_2= 'Zarten_2')
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or

name_dict = {
    'name_4' : 'Zarten_4',
    'name_5' : 'Zarten_5'
}
redis_conn.mset(name_dict)
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4.String mget は複数の値を取得します#mget(keys, *args)

m = redis_conn.mget('name_1', 'name_2')
#m = redis_conn.mget(['name_1', 'name_2']) 也行
print(m)
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#5.String getset は既存の Set を新しい Set に与えますキーの値を返し、元の値を返します

getset(name, value)

指定されたキーが存在しない場合、新しい値が設定されますが、戻り値は Forなし

v = redis_conn.getset('name_1', 'hi')
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6.String setrange インデックスに従ってキーの値を変更します

setrange(name, offset, value)

戻り値is: 変更された文字列の長さ

    name: キー、指定されたものが存在しない場合に自動的に追加されます
  • offset: オフセット、開始位置0
  • 値: 変更された文字または文字列、文字列はオフセットによって後方に拡張されます
  • length = redis_conn.setrange('name_2', 1, 'zhihu')
    print(length)
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7.String getrange はインデックスに基づいてキーの値の一部を取得します

##指定されたキーが存在しない場合は、null 値 b'' が返されます

getrange (key、start、end)

v = redis_conn.getrange('name_4', 0, 2)
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結果は次のとおりです:

##8.String strlen は値の長さを取得しますPythonを使用してRedisデータベースを操作する方法

strlen(name)指定されたキーが存在しない場合、戻り値は0

length = redis_conn.strlen('name_2')
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9.String incr int型の値が増加(減少)します

同様: Decrement, decr(name, amount=1)

指定されたキーに対応する値は、整数または文字列値である必要があります。それ以外の場合は、エラーが発生します。報告されます。デフォルトの自動インクリメント範囲は 1incr(name, amount=1)

戻り値は次のとおりです: 変更された値、int 型

redis_conn.set('num_2', 2)
#redis_conn.set('num_2', '2') 都行
 
v = redis_conn.incr('num_2')
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10。 String incrbyfloat 浮動小数点型の値がインクリメントされます

incrbyfloat(name, amount=1.0)戻り値は次のとおりです: 浮動小数点型 float

v = redis_conn.incrbyfloat('num_2')
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11 .String 追加値の後に

append(key, value)指定されたキーが存在しない場合は、新しい値を設定します

戻り値は変更された値です 文字列の長さ

length = redis_conn.append('name_5', '666')
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結果は次のようになります:

リスト list

Pythonを使用してRedisデータベースを操作する方法redis では、 key はリストに対応します

12.List lpush 値 rpush をリストの左側 (右側) に追加します

lpush(name, *values)複数の値がある場合、左からリストの左に右から左に追加するまで、タイプは異なる場合があります

指定されたキーが存在しない場合は、新しいリストを作成します

戻り値: リストのサイズ

v = redis_conn.lpush('Zarten', 1,2,3,4,5)
#v = redis_conn.lpush('Zarten', 6)
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13.List lpushx キーが存在する場合、それをリストの左側の rpushx (右端) に追加します。 list Pythonを使用してRedisデータベースを操作する方法

lpushx(name, value)キーが存在する場合のみ追加されました。キーが存在しない場合、キーは追加されず、リストは作成されません。

返回值为:列表大小

v = redis_conn.lpushx('Zarten_1', 'hehe')
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14.List llen 获取所给键的列表大小

llen(name)

v = redis_conn.llen('Zarten')
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15.List linsert 在列表中间插入新值

linsert(name, where, refvalue, value)

  • name:键名

  • where:位置,前面(BEFORE)或后面(AFTER)

  • refvalue:指定哪个值的前后插入

  • value:插入的新值

返回值:插入后列表的长度,若返回-1,则refvalue不存在

插入前的数据:

Pythonを使用してRedisデータベースを操作する方法

v = redis_conn.linsert('Zarten', 'AFTER', 6, 'b')
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插入后的数据:

Pythonを使用してRedisデータベースを操作する方法

16.List lset 列表中通过索引赋值

lset(name, index, value)

返回值:成功 True 否则 False

v = redis_conn.lset('Zarten', 2, 'cc')
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17.List lindex 通过索引获取列表值

lindex(name, index)

v = redis_conn.lindex('Zarten', 2)
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18.List lrange 列表中获取一段数据

lrange(name, start, end)

返回值:List类型的一段数据

v = redis_conn.lrange('Zarten', 2, 5)
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19.List lpop 删除左边的第一个值 rpop(右边)

lpop(name)

返回值:被删除元素的值

v = redis_conn.rpop('Zarten')
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20.List lrem 删除列表中N个相同的值

lrem(name, value, num=0)

  • name:键名

  • value:需删除的值

  • num:删除的个数 整数表示从左往右 负数表示从右往左 例如:2 -2

返回值:返回删除的个数

v = redis_conn.lrem('Zarten', 'hehe', -2)
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21.List ltrim 删除列表中范围之外的所有值

ltrim(name, start, end)

返回值:成功 True

v = redis_conn.ltrim('Zarten', 5, 10)
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22.List blpop 删除并返回列表最左边的值 brpop(最右边)

blpop(keys, timeout=0)

  • keys:给定的键

  • timeout:等待超时时间,默认为0,表示一直等待

返回值:tuple类型 形如: (键名, 删除的值) (b'Zarten', b'hehe')

v = redis_conn.blpop('Zarten')
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23.List rpoplpush 一个列表中最右边值取出后添加到另一个列表的最左边 brpoplpush阻塞版本

rpoplpush(src, dst)

brpoplpush(src, dst, timeout=0)为rpoplpush的阻塞版本,timeout为0时,永远阻塞

返回值:取出的元素值

v = redis_conn.rpoplpush('Zarten', 'Zhihu')
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Hash 哈希

内部存储为各个键值对

Pythonを使用してRedisデータベースを操作する方法

24.Hash hset 哈希中添加一个键值对

hset(name, key, value)

key存在,则修改,否则添加

返回值:返回添加成功的个数 int

v = redis_conn.hset('Zarten', 'age', 10)
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25.Hash hmset 设置哈希中的多个键值对

hmset(name, mapping)

mapping:dict 类型

返回值:成功 True

v = redis_conn.hmset('Zarten', {'sex':1, 'tel':'123'})
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26.Hash hmget 获取哈希中多个键值对

hmget(name, keys, *args)

返回值:值的列表 list 形如: [b'1', b'123']

v = redis_conn.hmget('Zarten', ['sex', 'tel'])
#v = redis_conn.hmget('Zarten', 'sex', 'tel') 也ok
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27.Hash hget 获取指定key的值

hget(name, key)

v = redis_conn.hget('Zarten', 'age')
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28.Hash hgetall 获取哈希中所有的键值对

hgetall(name)

返回值:dict类型

v = redis_conn.hgetall('Zarten')
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29.Hash hlen 获取哈希中键值对的个数

hlen(name)

v = redis_conn.hlen('Zarten')
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30.Hash hkeys 获取哈希中所有的键key

hkeys(name)

返回值:list类型

v = redis_conn.hkeys('Zarten')
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31.Hash hvals 获取哈希中所有的值value

hvals(name)

返回值:list类型

v = redis_conn.hvals('Zarten')
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32.Hash hexists 检查哈希中是否有某个键key

hexists(name, key)

返回值:有 True ;否则 False

v = redis_conn.hexists('Zarten', 'b')
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33.Hash hdel 删除哈希中键值对(key-value)

hdel(self, name, *keys)

返回值:int 删除的个数

v = redis_conn.hdel('Zarten', 'age')
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34.Hash hincrby 自增哈希中key对应的value值(必须整数数值类型)

hincrby(name, key, amount=1)

若所给的key不存在则创建,amount默认增加1,可以为负数

返回值:int 增加后的数值

v = redis_conn.hincrby('Zarten', 'sex', -3)
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35.Hash hincrbyfloat 自增浮点数 同上hincrby

hincrbyfloat(name, key, amount=1.0)

36.Hash expire 设置整个键的过期时间

expire(name, time)

time:秒,时间一到,立马自动删除

v = redis_conn.expire('Zarten', 10)
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37.Hash hscan 增量迭代获取哈希中的数据

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

  • 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

返回值:tuple 类型 ;(扫描位置,所有dict数据)

v = redis_conn.hscan('Zarten')
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38.Hash hscan_iter 返回hscan的生成器

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

参照上面函数hscan

v = redis_conn.hscan_iter('Zarten')
for i in v:
    print(type(i), i)
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Pythonを使用してRedisデータベースを操作する方法

Set 集合

集合中的元素不重复,一般用于过滤元素

39.Set sadd 添加元素到集合中

sadd(name, *values)

若插入已有的元素,则自动不插入

v = redis_conn.sadd('Zarten', 'apple', 'a', 'b', 'c')
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40.Set scard 返回集合中元素的个数

scard(name)

v = redis_conn.scard('Zarten')
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41.Set smembers 获取集合中的所有元素

smembers(name)

返回值:set类型,形如: {b'a', b'apple', b'c', b'b'}

v = redis_conn.smembers('Zarten')
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42.Set srandmember 随机获取一个或N个元素

srandmember(name, number=None)

  • name:键名

  • number:一个或N个,默认返回一个。若返回N个,则返回List类型

返回值:返回一个值或一个列表

v = redis_conn.srandmember('Zarten', 2)
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43.Set sismember 判断某个值是否在集合中

sismember(name, value)

返回值:True 在 False 不在

v = redis_conn.sismember('Zarten', 'appl')
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44.Set spop 随机删除并返回集合中的元素

spop(name)

v = redis_conn.spop('Zarten')
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45.Set srem 删除集合中的一个或多个元素

srem(name, *values)

返回值:返回删除的个数 int

v = redis_conn.srem('Zarten', 'c', 'a')
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46.Set smove 将一个集合中的值移动到另一个集合中

smove(src, dst, value)

若value不存在时,返回False

返回值:成功 True

v = redis_conn.smove('Zarten', 'Fruit', 'apple')
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47.Set sdiff 返回在一个集合中但不在其他集合的所有元素(差集)

sdiff(keys, *args)

在keys集合中,不在其他集合中的元素

返回值:set类型 {b'2', b'4', b'3', b'1'}

v = redis_conn.sdiff('Zarten', 'Fruit')
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48.Set sdiffstore 上面的sdiff的返回值(差集)保存在另一个集合中

sdiffstore(dest, keys, *args)

在keys集合中,不在其他集合中的元素保存在dest集合中

  • dest:新的集合,设置的新集合,旧集合会被覆盖

返回值:int 返回作用的个数

v = redis_conn.sdiffstore('Left', 'Zarten', 'Fruit')
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49.Set sinter 返回一个集合与其他集合的交集

sinter(keys, *args)

返回值:set类型

v = redis_conn.sinter('Zarten', 'Fruit')
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50.Set sinterstore 返回一个集合与其他集合的交集,并保存在另一个集合中

sinterstore(dest, keys, *args)

  • dest:另一个集合,设置新集合,旧集合元素会被覆盖

v = redis_conn.sinterstore('Left', 'Zarten', 'Fruit')
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51.Set sunion 返回一个集合与其他集合的并集

sunion(keys, *args)

v = redis_conn.sunion('Zarten', 'Fruit')
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52.Set sunionstore 返回一个集合与其他集合的并集,并保存在另一个集合中

sunionstore(dest, keys, *args)

  • dest:另一个集合,设置新集合,旧集合元素会被覆盖

返回值:新集合元素个数

v = redis_conn.sunionstore('Left', 'Zarten', 'Fruit')
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Zset 有序集合

有序集合比集合多了一个分数的字段,可对分数升序降序

53.Zset zadd 有序集合中添加元素

zadd(name, *args, **kwargs)

添加元素时需指定元素的分数

返回值:返回添加的个数

2种方式如下:

v = redis_conn.zadd('Zarten', 'a', 3, 'b', 4)
#v = redis_conn.zadd('Zarten', c= 5, d= 6)
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54.Zset zcard 返回有序集合中元素个数

zcard(name)

v = redis_conn.zcard('Zarten')
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55.Zset zcount 返回有序集合中分数范围内的元素个数

zcount(name, min, max)

包含min max

返回值:个数 int

v = redis_conn.zcount('Zarten', 3, 5)
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56.Zset zscore 返回有序集合中指定某个值的分数

zscore(name, value)

返回值:float 类型的分数;形如: -5.0

v = redis_conn.zscore('Zarten', 'zhi')
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57.Zset zincrby 增加有序集合中某个值的分数

zincrby(name, value, amount=1)

  • value:若存在,则增加其amount分数;若不存在,则增加新值以及对应的分数

  • amount:增加的值,可以为负数

返回值:增加后的分数 float类型 ;形如: -5.0

v = redis_conn.zincrby('Zarten', 'zhi', -5)
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58.Zset zrem 删除有序集合中的某个或多个值

zrem(name, *values)

返回值:返回删除的个数

v = redis_conn.zrem('Zarten', 'zhi', 'a')
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59.Zset zremrangebyrank 删除有序集合元素根据排序范围

zremrangebyrank(name, min, max)

返回值:删除个数 int

Pythonを使用してRedisデータベースを操作する方法

v = redis_conn.zremrangebyrank('Zarten', 1, 3)
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删除后如下图:

Pythonを使用してRedisデータベースを操作する方法

60.Zset zremrangebyscore 删除有序集合根据分数范围

zremrangebyscore(name, min, max)

返回值:删除个数 int

v = redis_conn.zremrangebyscore('Zarten', 8, 15)
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61.Zset zrank 返回某个值在有序集合中的分数排名(从小到大) zrevrank(从大到小)

zrank(name, value)

返回值:value在name中的分数排名值,分数从小到大排名,从0开始

Pythonを使用してRedisデータベースを操作する方法

v = redis_conn.zrank('Zarten', 'b')
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返回值如下图:

Pythonを使用してRedisデータベースを操作する方法

62.Zset zrange 返回有序集合分数排序的一段数据

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

  • 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

返回值:list类型 [(b'tt', 10.0), (b'd', 6.0), (b'c', 5.0)]

Pythonを使用してRedisデータベースを操作する方法

v = redis_conn.zrange('Zarten', 1, 3, True, True, score_cast_func=float)
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结果如图:

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Bitmap 位图

bitmap中存放二进制的位0和1,类似位数组。典型应用是基于redis的布隆过滤器。

属于String字符串数据结构,固bit 映射被限制在 512 MB 之内(2^32)

63.Bitmap setbit 设置位图的值

setbit(name, offset, value)

  • name:redis键名

  • offset:偏移量,大于等于0。当偏移伸展时,空白位置以0填充

  • value:二进制值 0或1

v = redis_conn.setbit('Zarten_2', 100, 1)
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64.Bitmap getbit 返回位图指定偏移量的值

getbit(name, offset)

返回0或1

v = redis_conn.getbit('Zarten_2', 101)
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65.Bitmap bitcount 返回位图中二进制为1的总个数

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

start end指定开始和结束的位,默认整个位图

v = redis_conn.bitcount('Zarten_2', 100, 1000)
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全局函数

全局函数对任何数据结构都适用

66.全局函数 delete 删除redis中一个或多个键的所有数据

delete(*names)

返回值:int 删除的个数

v = redis_conn.delete('name', 'name_1')
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67.全局函数 exists 判断redis中是否存在某个键

exists(name)

返回值:存在True;反之False

v = redis_conn.exists('name')
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68.全局函数 rename 重命名redis中键名

rename(src, dst)

返回值:成功True

v = redis_conn.rename('name_2', 'name_100')
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69.全局函数 move 移动redis中某个键所有数据到某个db中

move(name, db)

返回值:成功True

v = redis_conn.move('name_100', 12)
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70.全局函数 randomkey 随机获取redis中某个键名

randomkey()

返回值:形如: b'name_55'

v = redis_conn.randomkey()
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71.全局函数 type 查看redis中某个键数据结构类型

type(name)

返回值:字符串(字节形式) 形如: b'hash'

  • none (key不存在)

  • string (字符串)

  • list (列表)

  • set (集合)

  • zset (有序集)

  • hash (哈希表)

v = redis_conn.type('name_4')
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以上がPythonを使用してRedisデータベースを操作する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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ソース:yisu.com
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