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Python如何与Redis数据库进行交互操作?

Redis Assistant
Redis Assistant

Redis Assistant 是一款为Redis设计的高效可视化管理与监控工具,提供多种操作模式,高效处理服务器数据。日常使用里的持续防护和信息管理会更突出,适合把安全控制放进长期使用流程中的场景。

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介绍Redis是一个开源的基于内存也可持久化的Key-Value数据库,采用ANSIC语言编写。它拥有丰富的数据结构,拥有事务功能,保证命令的原子性。由于是内存数据库,读写非常高速,可达10w/s的评率,所以一般应用于数据变化快、实时通讯、缓存等。但内存数据库通常要考虑机器的内存大小。Redis有16个逻辑数据库(db0-db15),每个逻辑数据库项目是隔离的,默认使用db0数据库。若选择第2个数据库,通过命令select2,python中连接时可以指定数据库。常用数据结构String-字符串List-列

介绍

Redis是一个开源的基于内存也可持久化的Key-Value数据库,采用ANSI C语言编写。它拥有丰富的数据结构,拥有事务功能,保证命令的原子性。由于是内存数据库,读写非常高速,可达10w/s的评率,所以一般应用于数据变化快、实时通讯、缓存等。但内存数据库通常要考虑机器的内存大小。

Redis有16个逻辑数据库(db0-db15),每个逻辑数据库项目是隔离的,默认使用db0数据库。若选择第2个数据库,通过命令 select 2 ,python中连接时可以指定数据库。

常用数据结构

  • String-字符串

  • List-列表

  • Hash-哈希

  • Set-集合

  • ZSet-有序集合

  • Bitmap-位图

python中我们使用redis-py库来操作Redis数据库,下面将着重介绍。

前提:需安装Redis数据库,若没安装点这里

安装

pip3 install redis

连接

第一种方式:普通

import redis
 
redis_conn = redis.Redis(host='127.0.0.1', port= 6379, password= 'your pw', db= 0)

第二种方式:连接池

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)

redis中字符返回值类型都是字节(bytes)类型

String 字符串(键值对)

在redis中,一个键对应一个值

1.String set 设置单个键值

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

  • ex:过期时间(秒),时间到了后redis会自动删除

  • px:过期时间(毫秒),时间到了后redis会自动删除。ex、px二选一即可

  • 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

redis_conn.set('name_2', 'Zarten_2')

2.String get 获取单个值

v = redis_conn.get('name_1')
print(v)

3.String mset 设置多个键值

mset(*args, **kwargs)

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

或者

name_dict = {
    'name_4' : 'Zarten_4',
    'name_5' : 'Zarten_5'
}
redis_conn.mset(name_dict)

4.String mget 获取多个值

mget(keys, *args)

m = redis_conn.mget('name_1', 'name_2')
#m = redis_conn.mget(['name_1', 'name_2']) 也行
print(m)

Python如何与Redis数据库进行交互操作?

5.String getset 给已有的键设置新值,并返回原有的值

getset(name, value)

当所给的键不存在时,会设置其新值,但返回值为None

v = redis_conn.getset('name_1', 'hi')

6.String setrange 根据索引修改某个键的value值

setrange(name, offset, value)

返回值为:修改后的字符串长度

  • name:键,所给不存在时自动添加

  • offset:偏移量,以0开始

  • value:修改的字符或字符串,字符串时以offset向后顺延

length = redis_conn.setrange('name_2', 1, 'zhihu')
print(length)

Python如何与Redis数据库进行交互操作?

7.String getrange 根据索引获取某个键的部分value值

若所给的键不存在时,返回空值 b''

getrange(key, start, end)

v = redis_conn.getrange('name_4', 0, 2)

结果为:

Python如何与Redis数据库进行交互操作?

8.String strlen 获取value的长度

strlen(name)

所给的键不存在时,返回值为0

length = redis_conn.strlen('name_2')

9.String incr int类型的value自增(自减)

同理:自减,decr(name, amount=1)

所给的键对应的值必须是整数或字符串的数值,不然会报错。默认自增幅度为1

incr(name, amount=1)

返回值为:修改后的值,int类型

redis_conn.set('num_2', 2)
#redis_conn.set('num_2', '2') 都行
 
v = redis_conn.incr('num_2')

10.String incrbyfloat 浮点数类型的value自增

incrbyfloat(name, amount=1.0)

返回值为:浮点数类型float

v = redis_conn.incrbyfloat('num_2')

11.String append value后面追加

append(key, value)

若所给的键不存在,则设置新值

返回值为修改后的字符串的长度

length = redis_conn.append('name_5', '666')

结果为:

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List 列表

在redis中,一个键对应一个列表

12.List lpush 列表左边添加值 rpush(右边)

lpush(name, *values)

value值有多个时,从左到右依次向列表左边添加,类型可以不同

所给的键不存在时,新建一个列表

返回值:列表的大小

v = redis_conn.lpush('Zarten', 1,2,3,4,5)
#v = redis_conn.lpush('Zarten', 6)

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13.List lpushx 键存在时,添加到列表左边 rpushx(最右边)

lpushx(name, value)

只有键存在时,才添加。若键不存在则不添加,也不新创建列表

返回值为:列表大小

v = redis_conn.lpushx('Zarten_1', 'hehe')

14.List llen 获取所给键的列表大小

llen(name)

v = redis_conn.llen('Zarten')

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:

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v = redis_conn.linsert('Zarten', 'AFTER', 6, 'b')

插入后的数据:

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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')

17.List lindex 通过索引获取列表值

lindex(name, index)

v = redis_conn.lindex('Zarten', 2)

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)

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')

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)

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)

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')

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')

Hash 哈希

内部存储为各个键值对

Python如何与Redis数据库进行交互操作?

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)

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'})

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

27.Hash hget 获取指定key的值

hget(name, key)

v = redis_conn.hget('Zarten', 'age')

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')

29.Hash hlen 获取哈希中键值对的个数

hlen(name)

v = redis_conn.hlen('Zarten')

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')

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')

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')

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')

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)

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)

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')

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)

Python如何与Redis数据库进行交互操作?

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')

40.Set scard 返回集合中元素的个数

scard(name)

v = redis_conn.scard('Zarten')

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')

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)

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')

44.Set spop 随机删除并返回集合中的元素

spop(name)

v = redis_conn.spop('Zarten')

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')

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')

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')

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')

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')

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')

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')

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')

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)

Python如何与Redis数据库进行交互操作?

54.Zset zcard 返回有序集合中元素个数

zcard(name)

v = redis_conn.zcard('Zarten')

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)

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')

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)

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')

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如何与Redis数据库进行交互操作?

v = redis_conn.zremrangebyrank('Zarten', 1, 3)

删除后如下图:

Python如何与Redis数据库进行交互操作?

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)

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如何与Redis数据库进行交互操作?

v = redis_conn.zrank('Zarten', 'b')

返回值如下图:

Python如何与Redis数据库进行交互操作?

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如何与Redis数据库进行交互操作?

v = redis_conn.zrange('Zarten', 1, 3, True, True, score_cast_func=float)

结果如图:

Python如何与Redis数据库进行交互操作?

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)

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)

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)

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')

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')

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')

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)

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()

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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思源笔记是一款本地笔记软件,提供所见即所得的编辑方式,为长文写作带来顺滑的体验。记录、整理和输出之间的过渡会更自然,适合长期写作、做笔记或持续沉淀个人内容。

傲梅轻松备份
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傲梅轻松备份是一款专业易用的数据备份软件,为重要数据提供安全保障。日常使用里的持续防护和信息管理会更突出,适合把安全控制放进长期使用流程中的场景。

Office 365 简体中文
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一款文字处理软件,一种订阅式的跨平台办公软件,基于云平台提供多种服务,通过将 Excel 和 Outlook 等应用与 OneDrive 和 Microsoft Teams 等强大的云服务相结合,Office 365 可让任何人使用任何设备随时随地创建和共享内容。

Mac
Wise Folder Hider Pro
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Wise Folder Hider Pro 是一款专业级文件和文件夹隐藏加密软件,为私密数据添加多重保护。高频操作更强调就近处理,浏览、整理和跨目录移动文件时,来回切换和重复点击都会少很多。

WALTR PRO
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WALTR是一款电脑至iOS文件传输转换工具,操作简单,快速实现文件识别与传送。做扫描整理、文字提取和表格转换时,它能把识别后的处理步骤接得更顺,资料录入这类场景会省下不少时间。

CodeExpander
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CodeExpander 是一款快捷短语输入增强工具,通过键入缩写自动展开为自定义文段,提升工作效率。任务管理和过程控制会更完整,持续下载、批量同步或需要稳定传输流程的场景会更适合它。

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