大橙子网站建设,新征程启航
为企业提供网站建设、域名注册、服务器等服务
本篇内容主要讲解“Python redis数据处理的方法”,感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷,实用性强。下面就让小编来带大家学习“Python Redis数据处理的方法”吧!
创新互联是一家集网站建设,玛纳斯企业网站建设,玛纳斯品牌网站建设,网站定制,玛纳斯网站建设报价,网络营销,网络优化,玛纳斯网站推广为一体的创新建站企业,帮助传统企业提升企业形象加强企业竞争力。可充分满足这一群体相比中小企业更为丰富、高端、多元的互联网需求。同时我们时刻保持专业、时尚、前沿,时刻以成就客户成长自我,坚持不断学习、思考、沉淀、净化自己,让我们为更多的企业打造出实用型网站。
Redis:Remote Dictionary Server,即:远程字典服务,Redis 底层使用 C 语言编写,是一款开源的、基于内存的 NOSQL 数据库
由于 Redis 性能远超其他数据库,并且支持集群、分布式及主从同步等优势,所以经常用于 缓存数据、高速读写 等场景
我们以在云服务器 Centos 7.8 安装 Redis-Server 为例
首先,安装在云服务器上 Redis 数据库
# 下载epel仓库 yum install epel-release # 安装redis yum install redis
然后,通过 vim 命令修改 Redis 配置文件,打开远程连接,设置连接密码
配置文件目录:/etc/redis.conf
bind 更改为 0.0.0.0,容许外网访问
requirepass 设置一个访问密码
# 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
需要指出的是,为了保证云服务器数据安全,Redis 开放远程访问的时候,一定要加强密码
接着,启动 Redis 服务,开启防火墙和端口,配置云服务器安全组
默认情况下,Redis 服务使用的端口号是 6379
另外,需要在云服务器安全组进行配置,保证 Redis 数据库能正常连接
# 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
完成以上操作,我们就可以通过 Redis-CLI 或 Redis 客户端工具进行连接了
最后,要使用 Python 操作 Redis,我们需要使用 pip 安装一个依赖
# 安装依赖,便于操作redis pip3 install redis
在操作 Redis 中的数据之前,我们需要利用 Host、端口号、密码实例化一个 Redis 连接对象
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')
接下来我们以操作字符串、列表、set 集合、zset 集合、哈希表、事务为例,讲讲 Python 操作这些数据的方法
1、字符串操作
操作字符串有两种方式,操作方法分别是:set() 和 mset()
其中:set() 一次只能保存一个值,参数意义如下
name:key,代表键
value:value,待保存的值
ex:过期时间,以秒为单位,如果不设置,则永久不过期;否则,过期则删除
px:过期时间,以毫秒为单位
nx/xx:set 操作是否执行与 name 键是否存在有关
获取值和删除值的操作方法分别为:get(Key)、 delete(Key or Keys)
# 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'))
对于多值数据的设置,只需要调用 mset() 方法,将待插入的数据以键值对组成一个字典作为参数即可
同理,Redis 提供了 mget()方法,可以一次获取多个键的值
# 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、列表操作
Redis 提供了很多方法用于操作列表,其中比较常见的如下:
lpush/rpush:将一个值或多个值插入到列表头部或尾部,其中,lpush 代表头部插入;rpush 代表尾部插入数据
lset:通过索引,将值插入到列表对应的位置
linsert:在列表元素前面或后面插入数据
lindex:通过索引获取列表中的某一个元素,其中,0 代表第一个元素;-1 代表最后一个元素
lrange:通过制定起始位置和结束位置,从列表中获取指定区域的值
llen:获取列表的长度,如果 Key 对应的列表不存在,返回 0
lpop:移除并返回列表中的第一个元素
rpop:移除并返回列表中的最后一个元素
实例代码如下:
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))
3、操作 Set 集合
Set 是一个无序的元素集合,集合中的元素不能重复,Redis 同样提供了很多方法,便于操作 Set 集合
其中,比较常用的方法如下:
sadd:添加元素到集合中,已经存在集合中的元素将被忽略,如果集合不存在,则新建一个集合
scard:返回集合元素的数量
smembers:返回集合中所有元素
srem:移除集合中一个或多个元素,如果元素不存在则忽略
sinter:返回两个集合的交集,结果依然是一个集合
sunion:返回两个集合的并集
sdiff:以第一个集合参数为标准,返回两个集合的差集
sunionstore:计算两个集合的并集,保存到一个新的集合中
sismember:判断集合中是否存在某个元素
spop:随机删除集合中的一个元素,并返回
具体实例代码如下:
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)
4、操作 zset 集合
zset 集合相比普通 set 集合,是有序的,zset 集合中的元素包含:值和分数,其中分数用于排序
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'))
到此,相信大家对“Python Redis数据处理的方法”有了更深的了解,不妨来实际操作一番吧!这里是创新互联网站,更多相关内容可以进入相关频道进行查询,关注我们,继续学习!