聊聊 Python 数据处理全家桶(Redis篇)

存储 存储软件 Redis
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。

本文转载自微信公众号「AirPython 」,作者星安果 。转载本文请联系AirPython 公众号。   

1. 前言

本篇文章继续说另外一种比较常用的数据存储方式:Redis

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

本篇文章就聊聊 Python 操作 Redis 正确的姿势

2. 准备

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

  1. # 下载epel仓库 
  2. yum install epel-release 
  3.  
  4. # 安装redis 
  5. 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
  1. # vim /etc/redis.conf 
  2. # 1、bing从127.0.0.1修改为:0.0.0.0,开放远程连接 
  3. bind 0.0.0.0  
  4.  
  5. # 2、设置密码 
  6. 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

  1. # 启动Redis服务,默认redis端口号是6379 
  2. systemctl start redis  
  3.  
  4. # 打开防火墙 
  5. systemctl start firewalld.service 
  6.  
  7. # 开放6379端口 
  8. firewall-cmd --zone=public --add-port=6379/tcp --permanent    
  9.  
  10. # 配置立即生效 
  11. 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

  1. # 安装依赖,便于操作redis 
  2. pip3 install redis   

3. 实战

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

  1. from redis import Redis 
  2.  
  3. class RedisF(object): 
  4.  
  5.     def __init__(self): 
  6.         # 实例化Redis对象 
  7.         # decode_responses=True,如果不加则写入的为字节类型 
  8.         # host:远程连接地址 
  9.         # port:Redis端口号 
  10.         # password:Redis授权密码 
  11.         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)

  1. set():单字符串操作 
  2. # 添加一个值,并设置超时时间为120s 
  3.  self.redis_obj.set('name''airpython', ex=120) 
  4.  
  5. # get():获取这个值 
  6. print(self.redis_obj.get('name')) 
  7.  
  8. delete():删除一个值或多个值 
  9. self.redis_obj.delete('name'
  10. 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

  1. # mset():设置多个值 
  2. self.redis_obj.mset({"foo""foo1""zoo""zoo1"}) 
  3.  
  4. # mget():获取多个值 
  5. result = self.redis_obj.mget("foo""zoo"
  6. 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:

  1. def manage_list(self): 
  2.     ""
  3.     操作列表 
  4.     :return
  5.     ""
  6.     # 1、新增一个列表,并左边插入一个数据 
  7.     # 注意:可以一次加入多个元素,也可以一个个元素的加入 
  8.     self.redis_obj.lpush('company''阿里''腾讯''百度'
  9.  
  10.     # 2、移除第一个元素 
  11.     self.redis_obj.lpop("company"
  12.  
  13.     # 3、右边插入数据 
  14.     self.redis_obj.rpush('company''字节跳动''小米'
  15.  
  16.     # 4、移除最后一个元素 
  17.     self.redis_obj.rpop("company"
  18.  
  19.     # 5、获取列表的长度 
  20.     self.redis_obj.llen("company"
  21.  
  22.     # 6、通过索引,获取列表中的某一个元素(第二个元素) 
  23.     print('列表中第二个元素是:', self.redis_obj.lindex("company", 1)) 
  24.  
  25.     # 7、根据范围,查看列表中所有的值 
  26.     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:

  1. def manage_set(self): 
  2.     ""
  3.     操作set集合 
  4.     :return
  5.     ""
  6.     self.redis_obj.delete("fruit"
  7.  
  8.     # 1、sadd:新增元素到集合中 
  9.     # 添加一个元素:香蕉 
  10.     self.redis_obj.sadd('fruit''香蕉'
  11.  
  12.     # 再添加两个元素 
  13.     self.redis_obj.sadd('fruit''苹果''桔子'
  14.  
  15.     # 2、集合元素的数量 
  16.     print('集合元素数量:', self.redis_obj.scard('fruit')) 
  17.  
  18.     # 3、移除一个元素 
  19.     self.redis_obj.srem("fruit""桔子"
  20.  
  21.     # 再定义一个集合 
  22.     self.redis_obj.sadd("fruit_other""香蕉""葡萄""柚子"
  23.  
  24.     # 4、获取两个集合的交集 
  25.     result = self.redis_obj.sinter("fruit""fruit_other"
  26.     print(type(result)) 
  27.     print('交集为:', result) 
  28.  
  29.     # 5、获取两个集合的并集 
  30.     result = self.redis_obj.sunion("fruit""fruit_other"
  31.     print(type(result)) 
  32.     print('并集为:', result) 
  33.  
  34.     # 6、差集,以第一个集合为标准 
  35.     result = self.redis_obj.sdiff("fruit""fruit_other"
  36.     print(type(result)) 
  37.     print('差集为:', result) 
  38.  
  39.     # 7、合并保存到新的集合中 
  40.     self.redis_obj.sunionstore("fruit_new""fruit""fruit_other"
  41.     print('新的集合为:', self.redis_obj.smembers('fruit_new')) 
  42.  
  43.     # 8、判断元素是否存在集合中 
  44.     result = self.redis_obj.sismember("fruit""苹果"
  45.     print('苹果是否存在于集合中', result) 
  46.  
  47.     # 9、随机从集合中删除一个元素,然后返回 
  48.     result = self.redis_obj.spop("fruit"
  49.     print('删除的元素是:', result) 
  50.  
  51.     # 3、集合中所有元素 
  52.     result = self.redis_obj.smembers('fruit'
  53.  
  54.     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:

  1. def manage_zset(self): 
  2.     ""
  3.     操作zset集合 
  4.     :return
  5.     ""
  6.     self.redis_obj.delete("fruit"
  7.  
  8.     # 往集合中新增元素:zadd() 
  9.     # 三个元素分别是:"banana", 1/"apple", 2/"pear", 3 
  10.     self.redis_obj.zadd("fruit""banana", 1, "apple", 2, "pear", 3) 
  11.  
  12.     # 查看集合中所有元素(不带分数) 
  13.     result = self.redis_obj.zrange("fruit", 0, -1) 
  14.     # ['banana''apple''pear'
  15.     print('集合中的元素(不带分数)有:', result) 
  16.  
  17.     # 查看集合中所有元素(带分数) 
  18.     result = self.redis_obj.zrange("fruit", 0, -1, withscores=True
  19.     # [('banana', 1.0), ('apple', 2.0), ('pear', 3.0)] 
  20.     print('集合中的元素(带分数)有:', result) 
  21.  
  22.     # 获取集合中某一个元素的分数 
  23.     result = self.redis_obj.zscore("fruit""apple"
  24.     print("apple对应的分数为:", result) 
  25.  
  26.     # 通过最小值和最大值,判断分数在这个范围内的元素个数 
  27.     result = self.redis_obj.zcount("fruit", 1, 2) 
  28.     print("集合中分数大于1,小于2的元素个数有:", result) 
  29.  
  30.     # 获取集合中元素个数 
  31.     count = self.redis_obj.zcard("fruit"
  32.     print('集合元素格式:'count
  33.  
  34.     # 获取元素的值获取索引号 
  35.     index = self.redis_obj.zrank("fruit""apple"
  36.     print('apple元素的索引为:'index
  37.  
  38.     # 删除集合中的元素:zrem 
  39.     self.redis_obj.zrem("fruit""apple"
  40.     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:

  1. def manage_hash(self): 
  2.     ""
  3.     操作哈希表 
  4.     哈希:一个键对应一个值,并且键不容许重复 
  5.     :return
  6.     ""
  7.     self.redis_obj.delete("website"
  8.  
  9.     # 1、新建一个key为website的哈希表 
  10.     # 往里面加入数据:baidu(field),www.baidu.com(value) 
  11.     self.redis_obj.hset('website''baidu''www.alibababaidu.com'
  12.     self.redis_obj.hset('website''google''www.google.com'
  13.  
  14.     # 2、往哈希表中添加多个键值对 
  15.     self.redis_obj.hmset("website", {"tencent""www.qq.com""alibaba""www.taobao.com"}) 
  16.  
  17.     # 3、获取某一个键的值 
  18.     result = self.redis_obj.hget("website"'baidu'
  19.     print("键为baidu的值为:", result) 
  20.  
  21.     # 4、获取多个键的值 
  22.     result = self.redis_obj.hmget("website""baidu""alibaba"
  23.     print("多个键的值为:", result) 
  24.  
  25.     # 5、查看hash表中的所有值 
  26.     result = self.redis_obj.hgetall('website'
  27.     print("哈希表中所有的键值对为:", result) 
  28.  
  29.     # 6、哈希表中所有键列表 
  30.     # ['baidu''google''tencent''alibaba'
  31.     result = self.redis_obj.hkeys("website"
  32.     print("哈希表,所有的键(列表)为:", result) 
  33.  
  34.     # 7、哈希表中所有的值列表 
  35.     # ['www.alibababaidu.com''www.google.com''www.qq.com''www.taobao.com'
  36.     result = self.redis_obj.hvals("website"
  37.     print("哈希表,所有的值(列表)为:", result) 
  38.  
  39.     # 8、判断某一个键是否存在 
  40.     result = self.redis_obj.hexists("website""alibaba"
  41.     print('alibaba这个键是否存在:', result) 
  42.  
  43.     # 9、删除某一个键值对 
  44.     self.redis_obj.hdel("website"'baidu'
  45.     print('删除baidu键值对后,哈希表的数据包含:', self.redis_obj.hgetall('website')) 
  46.  
  47.     # 10、哈希表中键值对个数 
  48.     count = self.redis_obj.hlen("website"
  49.     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:

  1. def manage_steps(self): 
  2.     ""
  3.     执行事务操作 
  4.     :return
  5.     ""
  6.     # 1、定义一个事务管道 
  7.     self.pip = self.redis_obj.pipeline() 
  8.  
  9.     # 定义一系列操作 
  10.     self.pip.set('age', 18) 
  11.  
  12.     # 增加一岁 
  13.     self.pip.incr('age'
  14.  
  15.     # 减少一岁 
  16.     self.pip.decr('age'
  17.  
  18.     # 执行上面定义3个步骤的事务操作 
  19.     self.pip.execute() 
  20.  
  21.     # 判断 
  22.     print('通过上面一些列操作,年龄变成:', self.redis_obj.get('age')) 

 

4.最后本篇文章通过 Python 实现了对 Redis 常见数据的操作,受限于篇幅,没法对 Redis 中一些不常用的方法没法进行展开说明

 

责任编辑:武晓燕 来源: AirPython
相关推荐

2020-09-27 08:36:21

Python Memcached缓存

2020-09-29 08:35:08

MongoDBPython数据

2021-08-11 12:07:12

PythonPgSQL数据

2023-07-31 08:21:22

语法校对器Pick

2022-02-09 15:23:41

大数据流计算Spark

2021-03-16 10:12:24

python内置函数

2024-01-31 23:22:35

vaexPython

2023-12-12 11:06:37

PythonPandas数据

2023-09-25 13:19:41

pandasPython

2017-09-13 15:05:10

React前端单元测试

2017-09-10 17:41:39

React全家桶单元测试前端测试

2022-07-15 08:45:07

slotVue3

2020-11-02 15:56:04

大数据数据库技术

2018-12-07 14:50:35

大数据数据采集数据库

2023-09-25 10:16:44

Python编程

2017-07-21 14:22:17

大数据大数据平台数据处理

2015-12-10 21:31:19

七牛数据处理架构变迁

2013-12-16 17:17:01

OpenMp数据处理

2021-07-20 15:37:37

数据开发大数据Spark

2024-02-22 10:14:40

Filter函数Python
点赞
收藏

51CTO技术栈公众号