Redis: Remote Dictionary Server、つまりリモート辞書サービス Redis の最下層は C 言語で書かれており、オープンソースのメモリベースの NoSql データベースです
Redis のおかげで他のデータベースをはるかに上回るパフォーマンスを実現し、クラスタリング、分散、マスターとスレーブの同期などの利点をサポートしているため、データのキャッシュ、高速な読み書きなどのシナリオでよく使用されます
# 下载epel仓库 yum install epel-release # 安装redis yum install redis
# vim /etc/redis.conf # 1、bing从127.0.0.1修改为:0.0.0.0,开放远程连接 bind 0.0.0.0 # 2、设置密码 requirepass 123456
デフォルトでは、Redis サービスで使用されるポート番号は 6379
さらに、Redis データベースが正常に接続できるようにするために、クラウド サーバー セキュリティ グループで構成する必要があります
# 启动Redis服务,默认redis端口号是6379 systemctl start redis # 打开防火墙 systemctl start firewalld.service # 开放6379端口 firewall-cmd --zone=public --add-port=6379/tcp --permanent # 配置立即生效 firewall-cmd --reload
上記の操作を完了すると、Redis-CLI または Redis クライアント ツールを介して接続できるようになります。
最後に、Python を使用して Redis を操作するには、pip を使用して依存関係
# 安装依赖,便于操作redis pip3 install redis
3 をインストールする必要があります。実践的な戦闘
Redis でデータを操作する前に、ホスト、ポート番号、およびパスワードを使用して Redis 接続オブジェクトをインスタンス化する必要があります
from redis import Redis class RedisF(object): def __init__(self): # 实例化Redis对象 # decode_responses=True,如果不加则写入的为字节类型 # host:远程连接地址 # port:Redis端口号 # password:Redis授权密码 self.redis_obj = Redis(host='139.199.**.**',port=6379,password='123456',decode_responses=True,charset='UTF-8', encoding='UTF-8')
1. 文字列操作
文字列を操作するには 2 つの方法があります。ちなみに、操作メソッドは次のとおりです: set() と mset()
その中で: set() は一度に 1 つの値しか保存できません。パラメータの意味は次のとおりです。
name: key、キーを表します
value: value、保存する値
ex: 有効期限、秒単位、設定されていない場合は期限切れになりません。設定されていない場合は、期限切れになると削除されます。
#px: 有効期限 (ミリ秒単位)
nx/xx: 集合演算かどうか 実行は、name キーが存在するかどうかに関係します。
# set():单字符串操作 # 添加一个值,并设置超时时间为120s self.redis_obj.set('name', 'airpython', ex=120) # get():获取这个值 print(self.redis_obj.get('name')) # delete():删除一个值或多个值 self.redis_obj.delete('name') print(self.redis_obj.get('name'))
同様に、Redis が提供する mget() メソッドは、一度に複数のキーの値を取得できます。
# mset():设置多个值 self.redis_obj.mset({"foo": "foo1", "zoo": "zoo1"}) # mget():获取多个值 result = self.redis_obj.mget("foo", "zoo") print(result)
2 . リスト操作
Redis にはリストを操作するための多くのメソッドが用意されており、その中でより一般的なものは次のとおりです:
lpush/rpush: 1 つ以上の値を挿入します。リストの先頭または末尾に挿入します。ここで、lpush は先頭の挿入を表し、rpush はデータの末尾の挿入を表します
##コード例は次のとおりです。 :
def manage_list(self): """ 操作列表 :return: """ # 1、新增一个列表,并左边插入一个数据 # 注意:可以一次加入多个元素,也可以一个个元素的加入 self.redis_obj.lpush('company', '阿里', '腾讯', '百度') # 2、移除第一个元素 self.redis_obj.lpop("company") # 3、右边插入数据 self.redis_obj.rpush('company', '字节跳动', '小米') # 4、移除最后一个元素 self.redis_obj.rpop("company") # 5、获取列表的长度 self.redis_obj.llen("company") # 6、通过索引,获取列表中的某一个元素(第二个元素) print('列表中第二个元素是:', self.redis_obj.lindex("company", 1)) # 7、根据范围,查看列表中所有的值 print(self.redis_obj.lrange('company', 0, -1))
def manage_set(self): """ 操作set集合 :return: """ self.redis_obj.delete("fruit") # 1、sadd:新增元素到集合中 # 添加一个元素:香蕉 self.redis_obj.sadd('fruit', '香蕉') # 再添加两个元素 self.redis_obj.sadd('fruit', '苹果', '桔子') # 2、集合元素的数量 print('集合元素数量:', self.redis_obj.scard('fruit')) # 3、移除一个元素 self.redis_obj.srem("fruit", "桔子") # 再定义一个集合 self.redis_obj.sadd("fruit_other", "香蕉", "葡萄", "柚子") # 4、获取两个集合的交集 result = self.redis_obj.sinter("fruit", "fruit_other") print(type(result)) print('交集为:', result) # 5、获取两个集合的并集 result = self.redis_obj.sunion("fruit", "fruit_other") print(type(result)) print('并集为:', result) # 6、差集,以第一个集合为标准 result = self.redis_obj.sdiff("fruit", "fruit_other") print(type(result)) print('差集为:', result) # 7、合并保存到新的集合中 self.redis_obj.sunionstore("fruit_new", "fruit", "fruit_other") print('新的集合为:', self.redis_obj.smembers('fruit_new')) # 8、判断元素是否存在集合中 result = self.redis_obj.sismember("fruit", "苹果") print('苹果是否存在于集合中', result) # 9、随机从集合中删除一个元素,然后返回 result = self.redis_obj.spop("fruit") print('删除的元素是:', result) # 3、集合中所有元素 result = self.redis_obj.smembers('fruit') print("最后fruit集合包含的元素是:", result)
其中,比较常用的方法如下:
zadd:往集合中新增元素,如果集合不存在,则新建一个集合,然后再插入数据
zrange:通过起始点和结束点,返回集合中的元素值(不包含分数);如果设置withscores=True,则返回结果会带上分数
zscore:获取某一个元素对应的分数
zcard:获取集合中元素个数
zrank:获取元素在集合中的索引
zrem:删除集合中的元素
zcount:通过最小值和最大值,判断分数在这个范围内的元素个数
实践代码如下:
def manage_zset(self): """ 操作zset集合 :return: """ self.redis_obj.delete("fruit") # 往集合中新增元素:zadd() # 三个元素分别是:"banana", 1/"apple", 2/"pear", 3 self.redis_obj.zadd("fruit", "banana", 1, "apple", 2, "pear", 3) # 查看集合中所有元素(不带分数) result = self.redis_obj.zrange("fruit", 0, -1) # ['banana', 'apple', 'pear'] print('集合中的元素(不带分数)有:', result) # 查看集合中所有元素(带分数) result = self.redis_obj.zrange("fruit", 0, -1, withscores=True) # [('banana', 1.0), ('apple', 2.0), ('pear', 3.0)] print('集合中的元素(带分数)有:', result) # 获取集合中某一个元素的分数 result = self.redis_obj.zscore("fruit", "apple") print("apple对应的分数为:", result) # 通过最小值和最大值,判断分数在这个范围内的元素个数 result = self.redis_obj.zcount("fruit", 1, 2) print("集合中分数大于1,小于2的元素个数有:", result) # 获取集合中元素个数 count = self.redis_obj.zcard("fruit") print('集合元素格式:', count) # 获取元素的值获取索引号 index = self.redis_obj.zrank("fruit", "apple") print('apple元素的索引为:', index) # 删除集合中的元素:zrem self.redis_obj.zrem("fruit", "apple") print('删除apple元素后,剩余元素为:', self.redis_obj.zrange("fruit", 0, -1))
4、操作哈希
哈希表中包含很多键值对,并且每一个键都是唯一的
Redis 操作哈希表,下面这些方法比较常用:
hset:往哈希表中添加一个键值对值
hmset:往哈希表中添加多个键值对值
hget:获取哈希表中单个键的值
hmget:获取哈希表中多个键的值列表
hgetall:获取哈希表中种所有的键值对
hkeys:获取哈希表中所有的键列表
hvals:获取哈表表中所有的值列表
hexists:判断哈希表中,某个键是否存在
hdel:删除哈希表中某一个键值对
hlen:返回哈希表中键值对个数
对应的操作代码如下:
def manage_hash(self): """ 操作哈希表 哈希:一个键对应一个值,并且键不容许重复 :return: """ self.redis_obj.delete("website") # 1、新建一个key为website的哈希表 # 往里面加入数据:baidu(field),www.baidu.com(value) self.redis_obj.hset('website', 'baidu', 'www.alibababaidu.com') self.redis_obj.hset('website', 'google', 'www.google.com') # 2、往哈希表中添加多个键值对 self.redis_obj.hmset("website", {"tencent": "www.qq.com", "alibaba": "www.taobao.com"}) # 3、获取某一个键的值 result = self.redis_obj.hget("website", 'baidu') print("键为baidu的值为:", result) # 4、获取多个键的值 result = self.redis_obj.hmget("website", "baidu", "alibaba") print("多个键的值为:", result) # 5、查看hash表中的所有值 result = self.redis_obj.hgetall('website') print("哈希表中所有的键值对为:", result) # 6、哈希表中所有键列表 # ['baidu', 'google', 'tencent', 'alibaba'] result = self.redis_obj.hkeys("website") print("哈希表,所有的键(列表)为:", result) # 7、哈希表中所有的值列表 # ['www.alibababaidu.com', 'www.google.com', 'www.qq.com', 'www.taobao.com'] result = self.redis_obj.hvals("website") print("哈希表,所有的值(列表)为:", result) # 8、判断某一个键是否存在 result = self.redis_obj.hexists("website", "alibaba") print('alibaba这个键是否存在:', result) # 9、删除某一个键值对 self.redis_obj.hdel("website", 'baidu') print('删除baidu键值对后,哈希表的数据包含:', self.redis_obj.hgetall('website')) # 10、哈希表中键值对个数 count = self.redis_obj.hlen("website") print('哈希表键值对一共有:', count)
5、操作事务管道
Redis 支持事务管道操作,能够将几个操作统一提交执行
操作步骤是:
首先,定义一个事务管道
然后通过事务对象去执行一系列操作
提交事务操作,结束事务操作
下面通过一个简单的例子来说明:
def manage_steps(self): """ 执行事务操作 :return: """ # 1、定义一个事务管道 self.pip = self.redis_obj.pipeline() # 定义一系列操作 self.pip.set('age', 18) # 增加一岁 self.pip.incr('age') # 减少一岁 self.pip.decr('age') # 执行上面定义3个步骤的事务操作 self.pip.execute() # 判断 print('通过上面一些列操作,年龄变成:', self.redis_obj.get('age'))
以上がPython Redis データ処理メソッドの詳細内容です。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。