redis中怎么對Hash字典進行操作

redis中怎么對Hash字典進行操作，很多新手對此不是很清楚，為了幫助大家解決這個難題，下面小編將為大家詳細講解，有這方面需求的人可以來學習下，希望你能有所收獲。

1.Redis操作之Hash操作

redis支持五大數據類型，只支持第一層，也就說字典的value值，必須是字符串

如果value值想存字典，必須用json轉換一下，轉成字符串

redis hash字典操作

reids:{
k1:'dafdadfasf',
m1:{
'key2':value2,
'key1':value1,
}
}

1.hset(name, key, value)，插入值

# name對應的hash中設置一個鍵值對（不存在，則創建；否則，修改）
 
# 參數：
    # name，redis的name
    # key，name對應的hash中的key
    # value，name對應的hash中的value
 
# 注：
    # hsetnx(name, key, value),當name對應的hash中不存在當前key時則創建（相當于添加）
# 設置值# conn.hset('m1','cao','曹蕊')

2.hmset(name, mapping)，批量插入值

# 在name對應的hash中批量設置鍵值對
 
# 參數：
    # name，redis的name
    # mapping，字典，如：{'k1':'v1', 'k2': 'v2'}
 
# 如：
    # r.hmset('xx', {'k1':'v1', 'k2': 'v2'})
# 批量插入設置值# conn.hmset('m2', {'cao': 100, 'bai': 101})

3.hget(name,key)，取值

# 在name對應的hash中獲取根據key獲取value
# 取值,根據大字典的key,再去查key
print(conn.hget('m2','cao'))

4.hmget(name, keys, *args) 批量取值

# 在name對應的hash中獲取多個key的值
 
# 參數：
    # name，reids對應的name
    # keys，要獲取key集合，如：['k1', 'k2', 'k3']
    # *args，要獲取的key，如：k1,k2,k3
 
# 如：
    # r.mget('xx', ['k1', 'k2'])
    # 或
    # print r.hmget('xx', 'k1', 'k2')
print(conn.hmget('m2','cao','bai'))print(conn.hmget('m2',['cao','bai']))

hlen(name)

# 獲取name對應的hash中鍵值對的個數
# print(conn.hlen('m2'))

hkeys(name)

# 獲取name對應的hash中所有的key的值
# print(conn.hkeys('m2'))

hvals(name)

# 獲取name對應的hash中所有的value的值
# print(conn.hvals('m2'))

hexists(name, key)

# 檢查name對應的hash是否存在當前傳入的key
# print(conn.hexists('m2','cao'))

hdel(name,*keys)

# 將name對應的hash中指定key的鍵值對刪除
print(re.hdel('xxx','sex','name'))
# conn.hdel('m2','key1','key2')
# 這樣可以# conn.hdel('m2',*['key1','key2'])# 這樣不行# conn.hdel('m2',['key1','key2'])

hincrby用來統計一個東西的數量的頻繁增加(name, key, amount=1)

hincrby應用場景:

統計文章閱讀數:key是文章id,value是文章閱讀數,有一個閱讀者,數字加一,固定一個時間,將數據同步到數據庫,一定要寫日志，避免出錯，還能查找到

# 自增name對應的hash中的指定key的值，不存在則創建key=amount
# 參數：
    # name，redis中的name
    # key， hash對應的key
    # amount，自增數（整數）
conn.hincrby('m1','key3')

hincrbyfloat(name, key, amount=1.0)

# 自增name對應的hash中的指定key的值，不存在則創建key=amount
 
# 參數：
    # name，redis中的name
    # key， hash對應的key
    # amount，自增數（浮點數）
 
# 自增name對應的hash中的指定key的值，不存在則創建key=amount

hgetall(name)——慎用，一次性取出數據前需要先hlen看下長度

# 獲取name對應hash的所有鍵值
print(re.hgetall('xxx').get(b'name'))
# 根據key把所有的值取出來
# print(conn.hgetall('m2'))

hscan_iter(name, match=None, count=None)，增量迭代取值

# 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

應用場景：
比如我redis中字典有10000w條數據，全部都打印出來
hscan——指定游標，然后取多少值

for i in range(1000):
    conn.hset('m2','key%s'%i,'value%s'%i)
指定每次取10條,直到取完
ret=conn.hscan_iter('m2',count=100)
不要用這種方式，一下全部取出，redis可能會被撐爆，或者先用len查看下長度再決定使用getall或者其他
ret=conn.hgetall('m2')

hscan(name, cursor=0, match=None, count=None)——指定游標,然后取多少數據

# 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，從而防止內存被撐爆
 
# 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

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