浅谈Python安装并使用redis模块的方法

这篇文章给大家分享的是有关浅谈python安装并使用Redis模块的方法的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。

安装和使用

安装

安装redis模块

pip3 install redis

普通连接

redis-py提供两个类Redis和StrictRedis用于实现Redis的命令，StrictRedis用于实现大部分官方的命令，并使用官方的语法和命令，Redis是StrictRedis的子类，用于向后兼容旧版本的redis-py

import redis
conn = redis.Redis(host='127.0.0.1', port=6379)
# 可以使用url方式连接到数据库
# conn = Redis.from_url('redis://@localhost:6379/1')
conn.set('name', 'LinWOW')
print(conn.get('name'))

连接池

redis-py使用connection pool来管理对一个redis server的所有连接，避免每次建立、释放连接的开销。默认，每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。可以直接建立一个连接池，然后作为参数Redis，这样就可以实现多个Redis实例共享一个连接池

连接池：redis_pool.py

from redis import ConnectionPool
POOL=ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379,max_connections=100)

使用连接池：test_redis.py

import redis
from redis_pool import POOl
conn = redis.Redis(connection_pool=POOl)
conn.set('name', 'LinWOW')
print(conn.get('name'))

构造url方式连接到数据库，有以下三种模式：

redis://[:passWord]@host:port/db    # tcp连接
rediss://[:password]@host:port/db   # Redis TCP+SSL 连接
unix://[:password]@/path/to/Socket.sock?db=db    # Redis Unix Socket 连接

Python操作Redis

String操作

Key操作

List操作

应用场景：

blpop实现简单分布式爬虫：

多个url放到列表里，往里不停放URL，程序循环取值，但是只能一台机器运行取值，可以把url放到redis中，多台机器从redis中取值，爬取数据，实现简单分布式

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

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：

import redis
conn=redis.Redis(host='127.0.0.1',port=6379)
# conn.lpush('test',*[1,2,3,4,45,5,6,7,7,8,43,5,6,768,89,9,65,4,23,54,6757,8,68])
# conn.flushall()
def scan_list(name,count=2):
    index=0
    while True:
        data_list=conn.lrange(name,index,count+index-1)
        if not data_list:
            return
        index+=count
        for item in data_list:
            yield item
print(conn.lrange('test',0,100))
for item in scan_list('test',5):
    print('---')
    print(item)

Set操作

Sorted Set操作

Hash操作

注意点：

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

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='10.211.55.4', port=6379)
r = redis.Redis(connection_pool=pool)
# pipe = r.pipeline(transaction=False)
pipe = r.pipeline(transaction=True)
pipe.multi()
pipe.set('name', 'linwow')
pipe.set('age', '18')
pipe.execute()

Django中使用redis

方式一：

utils文件夹下，建立redis_pool.py

import redis
POOL = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379,password='1234',max_connections=1000)

视图函数中使用：

import redis
from djanGo.shortcuts import render,HttpResponse
from redis_pool import POOL

def index(request):
    conn = redis.Redis(connection_pool=POOL)
    conn.hset('liwow','age',18)
    return HttpResponse('设置成功')
    
def order(request):
    conn = redis.Redis(connection_pool=POOL)
    conn.hget('kkk','age')
    return HttpResponse('获取成功')

方式二：

安装django-redis模块

pip3 install django-redis

setting里配置：

# redis配置
CACHES = {
    "default": {
        "BACKEND": "django_redis.cache.RedisCache",
        "LOCATION": "redis://127.0.0.1:6379",
        "OPTIONS": {
            "CLIENT_CLASS": "django_redis.client.DefaultClient",
            "CONNECTION_POOL_KWARGS": {"max_connections": 100}
            # "PASSWORD": "123",
        }
    }
}

视图函数：

from django_redis import get_redis_connection
conn = get_redis_connection('default')
print(conn.hgetall('xxx'))

Python主要应用领域有哪些

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