python使用redis緩存數據庫

Redis

 

Windows下直接解壓可用，連接：https://pan.baidu.com/s/1rD4ujoN7h96TtHSu3sN_hA 密碼：t02c

1、簡介

• redis是一種高速高性能的內存數據庫，存儲的是鍵值對數據；
• 因爲極高的存儲和訪問速度，redis常被用來做爲數據緩存服務器；
• 另外redis是支持數據持久化的（即redis會自動將數據寫入磁盤）——這是redis大殺四方的重要緣由；
• redis支持多個slave端同時向master端進行寫入，這常常被用在分佈式爬蟲等場景中；
• 2010年之後redis開始大面積流行，關係型數據庫（核心數據）+redis（緩存）是常規的、常見的數據解決方案；

1 Redis的數據類型

• 字符串string
  • 單個值最大512M
• 哈希hash
  • 用於存儲對象
• 列表list
• 集合set
• 有序集合zset

2、Redis管理基本操做

• redis-server.exe redis.windows.conf // 使用配置啓動redis服務
• redis-cli.exe // 打開客戶端
• redis-cli --help // 查看客戶端幫助
• redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379 -a 123456 // 使用密碼訪問遠程redis
• redis-cli --stat -a 123456 // 查看服務狀態
• help @xxx // 分類幫助信息
• help @connection
  • select 15 // 選擇最後一個數據庫（共提供16個數據庫）
  • quit // 退出客戶端
• help @server
  • flushdb //清空當前庫數據，謹慎使用
  • flushall // 清空全部數據庫，謹慎使用
  • monitor // 監視服務端收到的信息
• auth 123456 // 使用密碼登陸
• ping // 測試服務端鏈接狀態

3、Redis數據基本操做

一、 key

• keys * //顯示全部鍵，慎用，數據量大時致使卡死
• keys a* // 顯示全部以a開頭的鍵
• exists name age //判斷name和age這兩個鍵存在幾個
• type name //查看值的類型
• del name age //刪除鍵
• expire name 30 //name鍵值30秒過時
• ttl name //查看鍵值的過時時間
• persist name // 取消鍵的過時時間
• rename name nickname // 重命名鍵（這樣作不安全，容易覆蓋已有數據）
• renamenx name nickname // 確保不會覆蓋其它鍵才重命名（nx=not exists,x後綴=exists）

二、 字符串string

• 設置
  • set name bill //設置鍵值
  • setex name 20 bill //鍵值20秒後過時
  • mset age 60 gender male //一次性存儲多個鍵值
• 獲取
  • get name //不存在則返回null
  • mget name age //一次性拿取多個鍵值
• 運算
  • incr/decr age //將age加減1
  • incrby/decrby age 20 //將age加減20
• 其它
  • append name gates //向原有value拼接字符串，不存在時等同於set
  • strlen key //獲取值長度

三、 哈希hash

• hset p1 name bill // 設置p1對象的name爲bill
• hset p1 age 18 // 設置p1對象的age爲18
• hmset p2 name jobs age -1 //設置p2對象的name爲jobs，age爲-1
• hget p1 name // 獲取p1的name屬性值
• hmget p1 name age // 同時獲取p1的name和age
• hgetall p1 // 獲取p1的所有鍵值
• hkeys p1 // 獲取p1的所有鍵
• hvals p1 // 獲取p1的所有值
• hlen p1 // 獲取p1中全部字段的數量
• hexists p1 name // 判斷p1中是否有name字段
• hdel p1 name // 刪除p1中的name字段
• hdel p2 name age // 刪除p2中的name和age字段
• hstrlen p1 age // p1中的age的長度

四、 列表list

• lpush mlist 2 // 從左側向列表mlist追加元素2
• rpush mlist 3 // 從右側向列表mlist追加元素3
• linsert mlist after 3 4 // 在列表mlist中3的後邊追加元素4
• lset mlist 1 200 // 設置列表mlist中的第1個元素爲200（下標從0開始）
• lrange mlist 0 3 // 查看列表mlist中下標[0到3]的元素
• lrange mlist 0 -1 //從頭看到尾
• lpop mlist // 從列表左側彈出一個值
• rpop mlist // 從列表右側彈出一個值
• ltrim mlist 0 1 // 修剪掉mlist下標[0,1]之外的元素
• llen mlist // 列表元素個數
• lindex mlist 0 // 獲取mlist中下標0的元素

五、 集合set

• sadd mset 1 2 3 4 // 向集合mset中添加元素1,2,3,4
• smembers mset // 查看集合mset中的元素
• scard mset // 查詢集合元素個數
• sinter mset mset2 //求mset和mset2的交集
• sunion mset mset2 // 求mset和mset2的並集
• sdiff mset mset2 //求mset相比mset2的差集（mset有而mset2無的部分）
• sismember mset 3 //判斷3是不是mset中的元素

六、 有序集合zset

• zadd mzset 10 bill 9 jobs 6 jackma // 添加多個值及相應權重
• zrange mzset 0 -1 // 返回第一個到最後一個之間全部的元素，按權重升序排列
• zcard mzset // 元素個數
• zcount mzset 6 10 // 下標6-10之間的元素個數
• zscore mzset jackma // 返回 jackma在mzset中的權重

4、圖形界面客戶端

連接：https://pan.baidu.com/s/1Ndt61mEK2IFIugUkfdlzuw 密碼：q8i5

5、與Python的交互

方法一：
模塊引入參考
中的安裝第三方模塊

方法二：

pip install redis

模塊名稱：redis。

• rClient = redis.Redis(…)
  • host,port
  • db
  • password
  • …
• rClient.set(‘name’,‘bill’)

import redis

client = redis.Redis(
    host='localhost',
    port=6379,
    db=5,
    password='123456'
)

ret = client.set("name", "bill")
print(client.get('name'))#b'bill'
print(ret, type(ret))#True <class 'bool'>
client.mset({'age': 60, 'gender': 'male'})
print(client.mget('name', 'age', 'gender'))#[b'bill', b'60', b'male']

client.hmset("p1", {'name': 'jobs', 'age': -1, 'gender': 'male'})
print(client.hgetall('p1'))#{b'name': b'jobs',
 b'age': b'-1',
 b'gender': b'male'}

client.lpush('mlist', 2, 3, 4)
print(client.lrange('mlist', 0, -1))#[b'4', b'3', b'2']

client.sadd('mset', 'bill', 'steve', '被KO的藝龍')
print(client.smembers('mset'))#{b'steve', 
b'\xe8\xa2\xabKO\xe7\x9a\x84\xe8\x89\xba\xe9\xbe\x99',
 b'bill'}

client.zadd('mzset', 'bill', 10, 'steve', 11, jack=8)
print(client.zrange('mzset',0,-1))#[b'jack', b'bill', b'steve']

print('GAME OVER!')
輸出：
Connected to pydev debugger (build 173.4674.54)
b'bill'
True <class 'bool'>
[b'bill', b'60', b'male']
{b'name': b'jobs', b'age': b'-1', b'gender': b'male'}
[b'4', b'3', b'2']
{b'bill', b'\xe8\xa2\xabKO\xe7\x9a\x84\xe8\x89\xba\xe9\xbe\x99', b'steve'}
[b'jack', b'bill', b'steve']
GAME OVER!

6、redis事務

• redis支持事務的方式
  • 將批量數據操做逐個加入隊列
  • 若是批量操做過程當中發生異常，不提交事務便可
  • 提交事務，執行隊列中的全部操做，並保證其原子性
  • 注意事項
    • 數據操做在加入隊列時不會進行語法檢查
    • 若是數據操做存在語法錯誤，會形成只有部分數據提交的BUG
    • 此時redis也並不支持事務回滾
      • 到處拍攝快照會致使效率的降低
    • 因此語法錯誤必須在上線前自行完成檢查和修正
• 主要事務操做
  • 監控要保障【併發安全】的數據
  • 開啓事務
  • 提交事務
    • 若是被監控的數據發生了併發修改，則提交不成功
• 命令行執行事務
  • WATCH key1 key2 key3
    • 觀察本次事務要修改的key，若是該key在事務執行過程當中被其它事務修改，則當前事務提交不能成功
    • 目的：保證併發安全
  • multi
    • 開啓事務
  • 執行具體事務操做（增刪改查）
    • 這些操做會被加入隊列
  • exec
    • 提交事務，若是觀察的key被其它事務併發修改，則本次事務提交無效
• Python中執行事務
  • API
    • pipe = client.pipiline()
      • 建立事務管道
    • pipe.watch(‘a’, ‘b’, ‘c’)
      • 監控要保障【併發安全】的數據
    • pipe.multi()
      • 開啓事務
    • CRUD…
    • except WatchError as we:…
      • 被監控的數據被其它事務所修改時執行
    • pipe.reset()
      • 清空管道內容
    • pipe.execute()
      • 提交事務

'''
redis事務
·redis事務機制保證【正確事務代碼】的原子性（所有執行或所有放棄）
·對於語法錯誤的代碼，redis不支持異常和回滾
·redis的態度：語法錯誤應該在上線以前自行發現並修正
'''
import redis

txClient = redis.Redis(    
	 host='localhost',     
	port=6379,     
	db=7,     
	password='123456' )
pipe = txClient.pipeline(transaction=True)
try:
    pipe.watch('who', 'a', 'b', 'c')
    pipe.multi()
    pipe.set('who', 'leijun', ex=60 * 5)
    print(pipe.get('who'))
    pipe.hmset('p1', {'who': 'leijun', 'age': 50, 'word': 'are you ok'})
    print(pipe.hgetall('p1'))      # print(5 / 0)
    #  普通業務異常，被try所捕獲，事務不會提交
    #  pipe.incr("p1")
    #  redis語法錯誤，只有提交時纔會發生異常且沒法回滾，必須在上線前予以修正
    pipe.incr('a')
    pipe.incr('b')
    pipe.incr('c')
except WatchError as we:
    pipe.reset()#清空管道
    print('監控數據被外界污染，事務已取消！we=',we)
except Exception as e:
    print("bad luck:e=", e)
    print('事務未提交')
else:
    try:
        pipe.execute()
        print('事務已提交')
    except Exception as e:
        print('事務提交異常，請檢查代碼語法！e=',e)
輸出：
Connected to pydev debugger (build 173.4674.54)
Pipeline<ConnectionPool<Connection<host=localhost,port=6379,db=7>>>
Pipeline<ConnectionPool<Connection<host=localhost,port=6379,db=7>>>
事務已提交