使用python调用redis的基本操作

前言

最近有一个需求，里面涉及到把python获取到的数值存储到redis里，于是就简单研究一下python调用redis的方法。

python要调用redis的时候，需要先安装redis模块，有两个方法。第一个方法就是pip install redis，第二个方法就是easy_install redis，模块装完之后，就可以创建redis连接了。

redis-py提供两个类Redis和StrictRedis来实现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（比如，SET命令对应与StrictRedis.set方法）。 Redis是StrictRedis的子类，用于向后兼容旧版本的redis-py。 官方推荐使用StrictRedis方法，所以我这里只说StrictRedis。

如何连接

连接的代码如下：

>>> import redis

#这里是redis的基本情况
>>> host = '这里填写redis的host地址'
>>> port = 6379        #根据实际情况更改端口
>>> password = 'redis对应的密码'

#使用StrictRedis去连接到目标redis
>>> r = redis.StrictRedis(host=host, port=6379, password=password, db=0) #db为选定的数据库，db=0代表选择了0号数据库。redis默认有16个数据库，在conf里面可以配置。如果没有指定的数据库，可以不写。
>>> r.set('age', '88')
>>> r.get('age')
'88'

关系型数据库都有一个连接池的概念：对于大量redis连接来说，如果使用直接连接redis的方式的话，将会造成大量的TCP的重复连接，所以，就引入连接池来解决这个问题。在使用连接池连接上redis之后，可以从该连接池里面生成连接，调用完成之后，该链接将会返还给连接池，供其他连接请求调用，这样将减少大量redis连接的执行时间，那么使用StrictRedis的连接池的实现方式如下：

pool = redis.ConnectionPool(host=host, port=6379, password=password)
r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool

或者使用pipeline（管道），通过缓冲多条命令，然后一次性执行的方法减少服务器-客户端之间TCP数据库包，从而提高效率，方法如下：

接上文
pipe = r.pipeline()
#插入数据
>>> pipe.hset("hash_key","leizhu900516",8)
Pipeline<ConnectionPool<Connection<host=192.168.8.176,port=6379,db=0>>>
>>> pipe.hset("hash_key","chenhuachao",9)
Pipeline<ConnectionPool<Connection<host=192.168.8.176,port=6379,db=0>>>
>>> pipe.hset("hash_key","wanger",10)
Pipeline<ConnectionPool<Connection<host=192.168.8.176,port=6379,db=0>>>
>>> pipe.execute()
[1L, 1L, 1L]

批量读取数据的方法如下:

>>> pipe.hget("hash_key","leizhu900516")
Pipeline<ConnectionPool<Connection<host=192.168.8.176,port=6379,db=0>>>
>>> pipe.hget("hash_key","chenhuachao")
Pipeline<ConnectionPool<Connection<host=192.168.8.176,port=6379,db=0>>>
>>> pipe.hget("hash_key","wanger")
Pipeline<ConnectionPool<Connection<host=192.168.8.176,port=6379,db=0>>>
>>> result = pipe.execute()
>>> print result
['8', '9', '10']   #有序的列表

pipeline的命令可以写在一起，如p.set('hello','redis').sadd('faz','baz').incr('num').execute()，其实它的意思等同于是：

>>> p.set('hello','redis')
>>> p.sadd('faz','baz')
>>> p.incr('num')
>>> p.execute()
[True, 1, 1]

利用pipeline取值3500条数据，大约需要900ms，如果配合线程or协程来使用，每秒返回1W数据是没有问题的，基本能满足大部分业务。

如何存储

上面已经举了一个age：88的例子，可见创建一个string类型的key并放入value是使用set方法，比如再多存几个名字：

>>> r.set('name', 'lilei')
True
>>> r.get('name')
'lilei'
>>> r.set('name2', 'zhaowei')
True
>>> r.set('name3', 'james')
True
>>> r.set('name4', 'yaoming')
True
#列出以name开头的所有key
>>> print r.keys("name*")
['name3', 'name4', 'name2', 'name']
#列出所有key
>>> print r.keys()
>>> r.dbsize()         #当前数据库包含多少条数据       
4L
>>> r.delete('name')
1
>>> r.save()               #执行“检查点”操作，将数据写回磁盘。保存时阻塞
True
>>> r.get('name')
>>> r.flushdb()        #清空r中的所有数据
True

还有其他类型的存储方法，简单举例子如下：

#创建一个hash
r.hset('abc:def', 'name', "abcde")
#获取一个hash的所有值
print r.hgetall('abc:def')
#获取一个hash的所有key    
print r.hkeys('abc:def') 
#创建list
r.sadd('abcd:ef','nihao')
r.sadd('abcd:ef','hello')
r.sadd('xxxx','nihao')
r.sadd('xxxx','good')
#打印出该key中的值 list
print r.smembers('abcd:ef')
#查询两个list中相同的值
print r.sinter('abcd:ef', 'xxxx')
#给两个list取并集
print r.sunion('abcd:ef', 'xxxx')

setnx是SET if Not eXists的缩写，也就是只有不存在的时候才设置，可以利用它来实现锁的效果。python要使用它也是r.setnx(key,value)，当发现没有这个key的时候，就会插入这个新的key以及对应的value，如果发现有了个这个key了，那这条就等于没加。

如何删除

py-redis中有个delete接口，既可以删除单个key，也可以全删除key，如果要删除几个key，用法是:r.delete('age')、r.delete('sex', 'age')，如果要全删除，那就是

keys = r.keys()
r.delete(*keys)

执行之后的效果等于flushall。

redis里默认情况下是不支持通配符的，那么要批量删除key怎么做呢？答案就是搭配xargs，比如要删除掉所有2018-03-开头的key：

redis-cli -hredis地址 -a密码 keys "2018-03-*"|xargs redis-cli -hredis地址 -a密码 del

python将两个list元素一一对应转换为dict

使用python的zip函数和强大的集合操作可以方便的将两个list元素一一对应转换为dict，如下示例代码：

names = ['n1','n2','n3']
values = [1,2,3]	
nvs = zip(names,values)
nvDict = dict( (name,value) for name,value in nvs)

参考资料

https://github.com/andymccurdy/redis-py
http://xiaorui.cc/2014/11/10/%E4%BD%BF%E7%94%A8redis-py%E7%9A%84%E4%B8%A4%E4%B8%AA%E7%B1%BBredis%E5%92%8Cstrictredis%E6%97%B6%E9%81%87%E5%88%B0%E7%9A%84%E5%9D%91/
http://debugo.com/python-redis/