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redis介绍，安装，redis基本链接和连接池，redis字符串和hash操作

作者：互联网

redis介绍，安装

redis是什么?

  1. 是一个软件（用c语言写的，初级版本代码只有1w多行 7.x，公司 5.x，4.x多）
  2. 非关系型（mysql关系型数据库；没有外键关联关系）数据库，nosql(not only sql)数据库,
  3. 数据都放在内存中(读写速度超级快--》每秒的qps 10w)
  4. key-value形式存储
  5. 有5大数据类型（字符串，list，hash(字典)，集合，有序集合）

redis好处

(1) 速度快，因为数据存在内存中，类似于python的字典的优势就是查找和操作的速度快
(2) 支持丰富数据类型，支持string，list，set，sorted set，hash
(3) 支持事务，操作都是原子性，所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行，要么全部不执行
(4) 丰富的特性：可用于缓存（最广泛：缓存数据库），消息，按key设置过期时间，过期后将会自动删除

redis最适合的场景

​ (1）会话缓存（Session Cache）---》原来session放在了djagno-session表中，速度慢，放到redis中速度超级快
​ （2）全页缓存，接口缓存：
​ （3）队列：程序的解耦，不是专业的，真正专业的消息队列:kafka,rabbitmq...
​ （4）排行榜/计数器:有序集合， 字符串类型做计数器累加（由于6.x之前redis是单线程单进程架构，不存在并发安全问题）

redis为什么这么快？

​ -1 纯内存操作
​ -2 使用io多路复用的网络模型（select，poll，epoll模型），epoll模型
​ -3 单线程，单进程架构，没有进程线程间切换的消耗

redis的安装（linux，mac，win）

-redis作者对win的支持不好---》win不支持epoll的网络模型，只支持select
    -于是：微软就自己把redis改了改--》编译成可执行文件--》可以运行在win上
    	-两个大的分支
        	-一个分支只维护到3.x
            	-https://github.com/microsoftarchive/redis/releases
            -另一个分支维护到5.x
            	-https://github.com/tporadowski/redis/releases/
	-下载完成，一路下一步
    -会创建出一个redis服务---（mysql服务），安装路径加入到环境变量了
    -以后，启动服务，在任意路径敲 redis-cli 都能识别
    
    -启动redis服务(redis的服务的，执行命令)
    	redis-server.exe redis.windows-service.conf
    -客户端连接（cmd窗口下）
    	redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379
        redis-cli 
     -redis 是key-value存储，但是它默认有16个库
# 图形化客户端--》选择很多
	-redis-desktop-manage  源码是个开源软件，用qt写的，图形化界面，开始免费，后来用的人多了，收费了，99永久----》等同于navicate
    -一路下一步

redis基本链接和连接池

python 写脚本，操作redis，本质python代码就是redis的客户端

下载

pip install redis

普通链接

# 第一步：导入Redis类
from redis import Redis

# 第二部: 实例化得到对象
conn=Redis(host="localhost",port=6379,)  # 默认连本地
# 第三步：操作数据（非常对方法，操作：字符串，hash，链表操作）
conn.set('name','lqz')
conn.close()

连接池

pool.py

import redis
POOL = redis.ConnectionPool(max_connections=10)

链接

from pool import POOL

# 第三步：从池中取一个链接使用
conn = redis.Redis(connection_pool=POOL)
# 第四步：操作数据（非常对方法，操作：字符串，hash，链表操作）
conn.set('age', '19')
conn.close()

redis字符串操作

redis：5大数据类型---》字符串，链表，hash，集合，有序集合

redis支持5大数据类型，只支持到一层,第二层必须是字符串

Memcached：只支持字符串，都是纯内存，断电数据丢失,redis可以持久化

from redis import Redis

conn = Redis()

# 1 set(name, value, ex=None, px=None, nx=False, xx=False)
# conn.set('name','pyy')
# ex：过期时间（秒）,px，过期时间（毫秒）
# conn.set('age',19,ex=5)  # 过期就没有了---》最适合存 验证码
# 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
# conn.set('name','lyf',nx=True)
# conn.set('name','lyf')
# 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
# conn.set('name','lqz',xx=True)


# 2 setnx(name, value)--->等同于set  nx=True
# conn.setnx('name','xxx')

# 3 psetex(name, time_ms, value)   # 以毫秒计时
# conn.psetex('age',3000,'19')


# 4 mset(*args, **kwargs)  # 批量设置
# conn.mset({'age': 19, 'name': 'lxx', 'wife': '刘亦菲'})

# 面试：一次mset和多次set的区别？

# 4 get(name)  # 获取值
# res=conn.get('wife')
# print(str(res,encoding='utf-8'))
# s='李清照'
# print(bytes(s,encoding='utf-8'))



# 5 mget(keys, *args)  # 批量获取值
# res=conn.mget('name','age','wife')
# res=conn.mget(['name','age','wife'])
# print(res)


# 6 getset(name, value)  # 获取并设置值
# res=conn.getset('name','彭于晏')
# print(res)


# 7 getrange(key, start, end)  # 根据起始和终止，获取字符串，以字节计数  ,中在redis中存储是用utf-8存储的
# res=conn.getrange('name',0,2)
# print(str(res,encoding='utf-8'))


# 8 setrange(name, offset, value)  # 指定位置设置值
# conn.setrange('name',3,'bbb')

# 9 setbit(name, offset, value)   # 指定比特位修改成
# conn.setbit('name',7,0)   #  00000000   00000000   00000000


# 10 getbit(name, offset)  # 了解
# print(conn.getbit('name',7))

# 11 bitcount(key, start=None, end=None)
# print(conn.bitcount('name',0,4))

# 12 strlen(name)   # 返回name对应值的字节长度
# print(conn.strlen('name'))


# 13 incrby(self, name, amount=1)  # 计数器
# conn.incrby('age')


# 14 incrbyfloat(self, name, amount=1.0)
# conn.incrbyfloat('age')


# 15 decrby(self, name, amount=1)
# conn.decrby('age')


# 16 append(key, value)

# conn.append('name','sb')


conn.close()

redis hash操作

字典---》基于数组存储---》根据key值通过hash函数运算得到一个地址，把value值放进去

from redis import Redis

conn = Redis()
# 1 hset(name, key, value)
# conn.hset('userinfo','name','lqz')
# conn.hset('userinfo','age','29')


# 2 hmset(name, mapping)
# conn.hmset('userinfo1', {'name': 'pyy', 'age': 39})

# conn.hset('userinfo2',mapping={'name': '刘亦菲', 'age': 39})

# 3 hget(name,key)
# print(conn.hget('userinfo','age'))

# 4 hmget(name, keys, *args)
# print(conn.hmget('userinfo',['name','age']))


# 5 hgetall(name)  # 慎用---》如果hash类型数据量特别大，很可能撑爆内存
# print(conn.hgetall('userinfo'))


# 6 hlen(name)
# print(conn.hlen('userinfo'))

# 7 hkeys(name)
# print(conn.hkeys('userinfo'))
# 8 hvals(name)
# print(conn.hvals('userinfo'))


# 9 hexists(name, key)
# print(conn.hexists('userinfo','wife'))
# print(conn.hexists('userinfo','age'))

# 10 hdel(name,*keys)
# conn.hdel('userinfo','age')

# 11 hincrby(name, key, amount=1)
# conn.hincrby('userinfo1','age')
# 12 hincrbyfloat(name, key, amount=1.0)



# 注意一下---》不建议使用hgetall---》分批取值
# for i in range(1000):
#     conn.hset('htest','name_%s'%i,'鸡蛋_%s'%i)
# res=conn.hgetall('htest')
# print(res)

# 13 hscan(name, cursor=0, match=None, count=None)--- >这个不是直接用，需要配合hscan_iter来用
# res=conn.hscan('htest',cursor=0,count=55)
# print(res)
# print(len(res[1]))

# 14 hscan_iter(name, match=None, count=None)

# 把htest数据全取出来打印,批量获取，每次取10条
for item in conn.hscan_iter('htest',count=10):
    print(item)

# for item in conn.hgetall('htest'):
#     print(item)
conn.close()

标签：hash,name,res,age,redis,连接池,print,conn
来源： https://www.cnblogs.com/zaoan1207/p/16475737.html