Django redis的使用
一 简介
redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash(哈希类型)。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作,而且这些操作都是原子性的。在此基础上,redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样,为了保证效率,数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件,并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。
View Code
支持的数据类型(5大数据类型)
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redis={
k1:‘123’, 字符串
k2:[1,2,3,4], 列表/数组
k3:{1,2,3,4} 集合
k4:{name:lqz,age:12} 字典/哈希表
k5:{(‘lqz’,18),(‘egon’,33)} 有序集合
}
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特点:
可以持久化,redis提供两种持久化的方案
单线程,单进程
提示:
Redis中取出的数据均是byte二进制字符串格式!!!需要时要先decode解码。
只支持一层的5大数据类型:也就是说字典的value值只能是字符串,列表的value值只能是字符串。如果想要它们value也是字典或者列表,可以外部先将它们序列为json字符串。
mget、hmget等方法返回的都是一个列表。
二 redis的安装和使用
2.1 linux下安装
wget http://download.redis.io/releases/redis-3.0.6.tar.gz
tar xzf redis-3.0.6.tar.gz
cd redis-3.0.6
make
启动服务端
src/redis-server
启动客户端
src/redis-cli
redis> set foo bar
OK
redis> get foo
“bar”
2.2 Windows下安装
可见该链接 https://www.cnblogs.com/liuqingzheng/p/9831331.html
2.3 安装redis模块
pip3 install redis
三 Python操作Redis之普通连接
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
r = redis.Redis(host=‘127.0.0.1’, port=6379)
r.set(‘foo’, ‘Bar’)
print(r.get(‘foo’))
四 Python操作Redis之连接池
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。同时为了保证连接池的唯一,还需要用到单例,将连接池单独写入一个py文件中。
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import redis
pool = redis.ConnectionPool(host=‘127.0.0.1’, port=6379)
r = redis.Redis(connection_pool=pool)
r.set(‘foo’, ‘Bar’)
print(r.get(‘foo’))
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五 操作之String操作
String操作,redis中的String在在内存中按照一个name对应一个value来存储。如图:
set(name, value, ex=None, px=None, nx=False, xx=False)
set源码
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在Redis中设置值,默认,不存在则创建,存在则修改
参数:
ex,过期时间(秒)
px,过期时间(毫秒)
nx,如果设置为True,则只有name不存在时,当前set操作才执行,值存在,就修改不了,执行没效果
xx,如果设置为True,则只有name存在时,当前set操作才执行,值存在才能修改,值不存在,不会设置新值
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setnx(name, value)
设置值,只有name不存在时,执行设置操作(添加),如果存在,不会修改
setex(name, value, time)
# time,过期时间(数字秒 或 timedelta对象)
psetex(name, time_ms, value)
# time_ms,过期时间(数字毫秒 或 timedelta对象
mset(*args, **kwargs)
mset源码
#批量设置值 mget({‘k1’: ‘v1’, ‘k2’: ‘v2’})
get(name)
获取值
mget(keys, *args)
mget源码
r.mget([‘k3’, ‘k4’])
getset(name, value)
设置新值并获取原来的值
getrange(key, start, end)
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# name,Redis 的 name # start,起始位置(字节) # end,结束位置(字节)
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setrange(name, offset, value)
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# offset,字符串的索引,字节(一个汉字三个字节) # value,要设置的值
conn.setrange(‘name’, 2, ‘hello’) # egon --> eghello
conn.setrange(‘name’, 2, ‘on’) # eghello --> egonllo
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setbit(name, offset, value)
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# name,redis的name # offset,位的索引(将值变换成二进制后再进行索引) # value,值只能是 1 或 0
那么字符串foo的二进制表示为:01100110 01101111 01101111 所以,如果执行 setbit('n1', 7, 1),则就会将第7位设置为1, 那么最终二进制则变成 01100111 01101111 01101111,即:"goo"
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getbit(name, offset)
bitcount(key, start=None, end=None)
# key,Redis的name # start,位起始位置 # end,位结束位置
bitop(operation, dest, *keys)
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# operation,AND(并) 、 OR(或) 、 NOT(非) 、 XOR(异或) # dest, 新的Redis的name # *keys,要查找的Redis的name
bitop("AND", 'new_name', 'n1', 'n2', 'n3') # 获取Redis中n1,n2,n3对应的值,然后讲所有的值做位运算(求并集),然后将结果保存 new_name 对应的值中
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strlen(name)
incr(self, name, amount=1)
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conn.incr(‘age1’, amount=2) # age 2
# name,Redis的name # amount,自增数(必须是整数)
conn.incr(‘age’) # age 18–>19
conn.incr(‘age’, amount=-1) # age 19–>18
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incrbyfloat(self, name, amount=1.0)
# name,Redis的name # amount,自增数(浮点型)
decr(self, name, amount=1)
# name,Redis的name # amount,自减数(整数)
append(key, value)
key, redis的name value, 要追加的字符串
六 操作之Hash操作
Hash操作,redis中Hash在内存中的存储格式如下图:
hset(name, key, value)
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# name,redis的name # key,name对应的hash中的key # value,name对应的hash中的value
# hsetnx(name, key, value),当name对应的hash中不存在当前key时则创建(相当于添加),存在时更新
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hmset(name, mapping)
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# name,redis的name # mapping,字典,如:{'k1':'v1', 'k2': 'v2'}
# r.hmset('xx', {'k1':'v1', 'k2': 'v2'})
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hget(name,key)
hmget(name, keys, *args)
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# name,reids对应的name # keys,要获取key集合,如:['k1', 'k2', 'k3'] # *args,要获取的key,如:k1,k2,k3
# r.mget('xx', ['k1', 'k2']) # 或 # print r.hmget('xx', 'k1', 'k2')
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hgetall(name)
print(re.hgetall(‘xxx’).get(b’name’))
hlen(name)
hkeys(name)
hvals(name)
hexists(name, key)
hdel(name,*keys)
print(re.hdel(‘xxx’,‘sex’,‘name’))
hincrby(name, key, amount=1)
# name,redis中的name # key, hash对应的key # amount,自增数(整数)
hincrbyfloat(name, key, amount=1.0)
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# name,redis中的name # key, hash对应的key # amount,自增数(浮点数)
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hscan(name, cursor=0, match=None, count=None)
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# 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
# 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
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hscan_iter(name, match=None, count=None)
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# 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
# for item in r.hscan_iter('xx'): # print item
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七 操作之List操作
List操作,redis中的List在在内存中按照一个name对应一个List来存储。如图:
lpush(name,values)
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# r.lpush('oo', 11 22 33) 一次存储多个元素用空格隔开 # 保存顺序为: 33 22 11
# rpush(name, values) 表示从右向左操作
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lpushx(name,value)
# rpushx(name, value) 表示从右向左操作
llen(name)
linsert(name, where, refvalue, value))
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# name,redis的name # where,BEFORE或AFTER(小写也可以) # refvalue,标杆值,即:在它前后插入数据(如果存在多个标杆值,以找到的第一个为准),
如果标杆不存在,则不做任何操作,标杆值写’1’与b’1’是一样的
# value,要插入的数据
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lset(name, index, value)
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# name,redis的name # index,list的索引位置 # value,要设置的值
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lrem(name, count, value)
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# name,redis的name # value,要删除的值 # count, count=0,删除列表中所有的指定值; # count=2,从前到后,删除2个; # count=-2,从后向前,删除2个
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lpop(name)
# rpop(name) 表示从右向左操作
lindex(name, index)
在name对应的列表中根据索引获取列表元素
lrange(name, start, end)
# name,redis的name # start,索引的起始位置 # end,索引结束位置 print(re.lrange('aa',0,re.llen('aa')))
ltrim(name, start, end)
# name,redis的name # start,索引的起始位置 # end,索引结束位置(大于列表长度,则代表不移除任何)
rpoplpush(src, dst)
# src,要取数据的列表的name # dst,要添加数据的列表的name
blpop(keys, timeout)
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# 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
# r.brpop(keys, timeout),从右向左获取数据
爬虫实现简单分布式: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
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brpoplpush(src, dst, timeout=0)
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# src,取出并要移除元素的列表对应的name # dst,要插入元素的列表对应的name # timeout,当src对应的列表中没有数据时,阻塞等待其有数据的超时时间(秒),0 表示永远阻塞
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自定义增量迭代
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# 1、获取name对应的所有列表 # 2、循环列表
import redis
conn=redis.Redis(host=‘127.0.0.1’,port=6379)
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)
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八 操作之Set操作
Set操作,Set集合就是不允许重复的列表
sadd(name,values)
scard(name)
获取name对应的集合中元素个数
sdiff(keys, *args)
在第一个name对应的集合中且不在其他name对应的集合的元素集合
sdiffstore(dest, keys, *args)
sinter(keys, *args)
sinterstore(dest, keys, *args)
sismember(name, value)
smembers(name)
smove(src, dst, value)
spop(name)
srandmember(name, numbers)
srem(name, values)
srem(name, values)
sunion(keys, *args)
sunionstore(dest,keys, *args)
sscan(name, cursor=0, match=None, count=None)
sscan_iter(name, match=None, count=None)
有序集合,在集合的基础上,为每元素排序;元素的排序需要根据另外一个值来进行比较,所以,对于有序集合,每一个元素有两个值,即:值和分数,分数专门用来做排序。
zadd(name, *args, **kwargs)
# zadd('zz', 'n1', 1, 'n2', 2) # 或 # zadd('zz', n1=11, n2=22)
zcard(name)
zcount(name, min, max)
zincrby(name, value, amount)
zrange( name, start, end, desc=False, withscores=False, score_cast_func=float)
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# 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
# 从大到小排序 # zrevrange(name, start, end, withscores=False, score_cast_func=float) # 按照分数范围获取name对应的有序集合的元素 # zrangebyscore(name, min, max, start=None, num=None, withscores=False, score_cast_func=float) # 从大到小排序 # zrevrangebyscore(name, max, min, start=None, num=None, withscores=False, score_cast_func=float)
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zrank(name, value)
# zrevrank(name, value),从大到小排序
zrangebylex(name, min, max, start=None, num=None)
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# name,redis的name # min,左区间(值)。 + 表示正无限; - 表示负无限; ( 表示开区间; [ 则表示闭区间 # min,右区间(值) # start,对结果进行分片处理,索引位置 # num,对结果进行分片处理,索引后面的num个元素
# ZADD myzset 0 aa 0 ba 0 ca 0 da 0 ea 0 fa 0 ga # r.zrangebylex('myzset', "-", "[ca") 结果为:['aa', 'ba', 'ca']
# 从大到小排序 # zrevrangebylex(name, max, min, start=None, num=None)
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zrem(name, values)
zremrangebyrank(name, min, max)
zremrangebyscore(name, min, max)
zremrangebylex(name, min, max)
zscore(name, value)
zinterstore(dest, keys, aggregate=None)
zunionstore(dest, keys, aggregate=None)
zscan(name, cursor=0, match=None, count=None, score_cast_func=float)
zscan_iter(name, match=None, count=None,score_cast_func=float)
九 其它操作
delete(*names)
exists(name)
keys(pattern=’*’)
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# KEYS * 匹配数据库中所有 key 。 # KEYS h?llo 匹配 hello , hallo 和 hxllo 等。 # KEYS h*llo 匹配 hllo 和 heeeeello 等。 # KEYS h[ae]llo 匹配 hello 和 hallo ,但不匹配 hillo
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expire(name ,time)
rename(src, dst)
move(name, db))
randomkey()
type(name)
scan(cursor=0, match=None, count=None)
scan_iter(match=None, count=None)
十 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。
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import redis
pool = redis.ConnectionPool(host=‘10.211.55.4’, port=6379)
r = redis.Redis(connection_pool=pool)
pipe = r.pipeline(transaction=True)
pipe.multi()
pipe.set(‘name’, ‘alex’)
pipe.set(‘role’, ‘sb’)
pipe.execute()
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十一 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:
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import redis
from django.shortcuts import render,HttpResponse
from utils.redis_pool import POOL
def index(request):
conn = redis.Redis(connection_pool=POOL)
conn.hset(‘kkk’,‘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')
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方式二:
安装django-redis模块
pip3 install django-redis
setting里配置:
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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”,
}
}
}
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视图函数:
from django_redis import get_redis_connection
conn = get_redis_connection(‘default’)
print(conn.hgetall(‘xxx’))
在视图函数中可以不使用django_redis,可以使用cache模块:
from django.core.cache import cache