淺談Python安裝并使用redis模塊的方法

這篇文章給大家分享的是有關淺談Python安裝并使用redis模塊的方法的內容。小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，一起跟隨小編過來看看吧。

安裝和使用

安裝

安裝redis模塊

pip3 install redis

普通連接

redis-py提供兩個類Redis和StrictRedis用于實現Redis的命令，StrictRedis用于實現大部分官方的命令，并使用官方的語法和命令，Redis是StrictRedis的子類，用于向后兼容舊版本的redis-py

import redis
conn = redis.Redis(host='127.0.0.1', port=6379)
# 可以使用url方式連接到數據庫
# conn = Redis.from_url('redis://@localhost:6379/1')
conn.set('name', 'LinWOW')
print(conn.get('name'))

連接池

redis-py使用connection pool來管理對一個redis server的所有連接，避免每次建立、釋放連接的開銷。默認，每個Redis實例都會維護一個自己的連接池。可以直接建立一個連接池，然后作為參數Redis，這樣就可以實現多個Redis實例共享一個連接池

連接池：redis_pool.py

from redis import ConnectionPool
POOL=ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379,max_connections=100)

使用連接池：test_redis.py

import redis
from redis_pool import POOl
conn = redis.Redis(connection_pool=POOl)
conn.set('name', 'LinWOW')
print(conn.get('name'))

構造url方式連接到數據庫，有以下三種模式：

redis://[:password]@host:port/db    # TCP連接
rediss://[:password]@host:port/db   # Redis TCP+SSL 連接
unix://[:password]@/path/to/socket.sock?db=db    # Redis Unix Socket 連接

Python操作Redis

String操作

Key操作

List操作

應用場景：

blpop實現簡單分布式爬蟲：

多個url放到列表里，往里不停放URL，程序循環取值，但是只能一臺機器運行取值，可以把url放到redis中，多臺機器從redis中取值，爬取數據，實現簡單分布式

將多個列表排列，按照從左到右去pop對應列表的元素
參數：
   keys，redis的name的集合
   timeout，超時時間，當元素所有列表的元素獲取完之后，阻塞等待列表內有數據的時間（秒）, 0 表示永遠阻塞
更多：
   r.brpop(keys, timeout)，從右向左獲取數據

自定義增量迭代：

由于redis類庫中沒有提供對列表元素的增量迭代，如果想要循環name對應的列表的所有元素，那么就需要：

1、獲取name對應的所有列表

2、循環列表

但是，如果列表非常大，那么就有可能在第一步時就將程序的內容撐爆，所有有必要自定義一個增量迭代的功能：

import redis
conn=redis.Redis(host='127.0.0.1',port=6379)
# conn.lpush('test',*[1,2,3,4,45,5,6,7,7,8,43,5,6,768,89,9,65,4,23,54,6757,8,68])
# conn.flushall()
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)

Set操作

Sorted Set操作

Hash操作

注意點：

hscan(name, cursor=0, match=None, count=None)：增量式迭代獲取，對于數據大的數據非常有用，hscan可以實現分片的獲取數據，并非一次性將數據全部獲取完，從而放置內存被撐爆

參數：
    name，redis的name
    cursor，游標（基于游標分批取獲取數據）
    match，匹配指定key，默認None 表示所有的key
    count，每次分片最少獲取個數，默認None表示采用Redis的默認分片個數
如：
    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的值為0時，表示數據已經通過分片獲取完畢

hscan_iter(name, match=None, count=None)： 利用yield封裝hscan創建生成器，實現分批去redis中獲取數據

參數：
    match，匹配指定key，默認None 表示所有的key
    count，每次分片最少獲取個數，默認None表示采用Redis的默認分片個數
如：    for item in r.hscan_iter('xx'):
        print item

管道

redis-py默認在執行每次請求都會創建（連接池申請連接）和斷開（歸還連接池）一次連接操作，如果想要在一次請求中指定多個命令，則可以使用pipline實現一次請求指定多個命令，并且默認情況下一次pipline 是原子性操作。

import redis
pool = redis.ConnectionPool(host='10.211.55.4', port=6379)
r = redis.Redis(connection_pool=pool)
# pipe = r.pipeline(transaction=False)
pipe = r.pipeline(transaction=True)
pipe.multi()
pipe.set('name', 'linwow')
pipe.set('age', '18')
pipe.execute()

Django中使用redis

方式一：

utils文件夾下，建立redis_pool.py

import redis
POOL = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379,password='1234',max_connections=1000)

視圖函數中使用：

import redis
from django.shortcuts import render,HttpResponse
from redis_pool import POOL

def index(request):
    conn = redis.Redis(connection_pool=POOL)
    conn.hset('liwow','age',18)
    return HttpResponse('設置成功')
    
def order(request):
    conn = redis.Redis(connection_pool=POOL)
    conn.hget('kkk','age')
    return HttpResponse('獲取成功')

方式二：

安裝django-redis模塊

pip3 install django-redis

setting里配置：

# redis配置
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",
        }
    }
}

視圖函數：

from django_redis import get_redis_connection
conn = get_redis_connection('default')
print(conn.hgetall('xxx'))

python主要應用領域有哪些

1、云計算，典型應用OpenStack。2、WEB前端開發，眾多大型網站均為Python開發。3.人工智能應用，基于大數據分析和深度學習而發展出來的人工智能本質上已經無法離開python。4、系統運維工程項目，自動化運維的標配就是python+Django/flask。5、金融理財分析，量化交易，金融分析。6、大數據分析。

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