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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