使用Python操做Redis

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使用Python操做Redis

2014年5月15日 by debugo · 8條評論 python

1. 安裝pyredis

首先安裝pipredis

<SHELL># apt-get install python-pip ...... <SHELL># pip install --proxy=http://172.1.2.6:8080 redis  Downloading redis-2.9.1.tar.gz (62kB): 62kB downloaded  Running setup.py (path:/tmp/pip_build_root/redis/setup.py) egg_info for package redis  ......  Successfully installed redis  Cleaning up...數據庫

1flask

2安全

3服務器

4app

5網站

6ui

7spa

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<SHELL># apt-get install python-pip

......

<SHELL># pip install --proxy=http://172.1.2.6:8080 redis

  Downloading redis-2.9.1.tar.gz (62kB): 62kB downloaded

  Running setup.py (path:/tmp/pip_build_root/redis/setup.py) egg_info for package redis

  ......

  Successfully installed redis

  Cleaning up...

也可使用easy_install的方式來安裝：

easy_install redis

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easy_install redis

或者直接編譯安裝：

wget https://pypi.python.org/packages/source/r/redis/redis-2.9.1.tar.gz tar xvzf redis-2.9.1.tar.gz cd redis-2.9.1 python setup.py install

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wget https://pypi.python.org/packages/source/r/redis/redis-2.9.1.tar.gz

tar xvzf redis-2.9.1.tar.gz

cd redis-2.9.1

python setup.py install

2 . 簡單的redis操做

redis鏈接實例是線程安全的，能夠直接將redis鏈接實例設置爲一個全局變量，直接使用。若是須要另外一個Redis實例（or Redis數據庫）時，就須要從新建立redis鏈接實例來獲取一個新的鏈接。同理，python的redis沒有實現select命令。

>>> import redis >>> r = redis.Redis(host='localhost',port=6379,db=0) >>> r.set('guo','shuai') True >>> r.get('guo') 'shuai' >>> r['guo']             'shuai' >>> r.keys() ['guo'] >>> r.dbsize()         #當前數據庫包含多少條數據       1L >>> r.delete('guo') 1 >>> r.save()               #執行「檢查點」操做，將數據寫回磁盤。保存時阻塞 True >>> r.get('guo'); >>> r.flushdb()        #清空r中的全部數據 True

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>>> import redis

>>> r = redis.Redis(host='localhost',port=6379,db=0)

>>> r.set('guo','shuai')

True

>>> r.get('guo')

'shuai'

>>> r['guo']            

'shuai'

>>> r.keys()

['guo']

>>> r.dbsize()         #當前數據庫包含多少條數據      

1L

>>> r.delete('guo')

1

>>> r.save()               #執行「檢查點」操做，將數據寫回磁盤。保存時阻塞

True

>>> r.get('guo');

>>> r.flushdb()        #清空r中的全部數據

True

3.  pipeline操做

管道（pipeline）是redis在提供單個請求中緩衝多條服務器命令的基類的子類。它經過減小服務器-客戶端之間反覆的TCP數據庫包，從而大大提升了執行批量命令的功能。

>>> p = r.pipeline()        --建立一個管道 >>> p.set('hello','redis') >>> p.sadd('faz','baz') >>> p.incr('num') >>> p.execute() [True, 1, 1] >>> r.get('hello') 'redis'

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>>> p = r.pipeline()        --建立一個管道

>>> p.set('hello','redis')

>>> p.sadd('faz','baz')

>>> p.incr('num')

>>> p.execute()

[True, 1, 1]

>>> r.get('hello')

'redis'

管道的命令能夠寫在一塊兒，如：

>>> p.set('hello','redis').sadd('faz','baz').incr('num').execute()

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>>> p.set('hello','redis').sadd('faz','baz').incr('num').execute()

默認的狀況下，管道里執行的命令能夠保證執行的原子性，執行pipe = r.pipeline(transaction=False)能夠禁用這一特性。

4. 應用場景 – 頁面點擊數

《Redis Cookbook》對這個經典場景進行詳細描述。假定咱們對一系列頁面須要記錄點擊次數。例如論壇的每一個帖子都要記錄點擊次數，而點擊次數比回帖的次數的 多得多。若是使用關係數據庫來存儲點擊，可能存在大量的行級鎖爭用。因此，點擊數的增長使用redis的INCR命令最好不過了。
當redis服務器啓動時，能夠從關係數據庫讀入點擊數的初始值（1237這個頁面被訪問了34634次）

>>> r.set("visit:1237:totals",34634) True

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>>> r.set("visit:1237:totals",34634)

True

每當有一個頁面點擊，則使用INCR增長點擊數便可。

>>> r.incr("visit:1237:totals") 34635 >>> r.incr("visit:1237:totals") 34636

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>>> r.incr("visit:1237:totals")

34635

>>> r.incr("visit:1237:totals")

34636

頁面載入的時候則可直接獲取這個值

>>> r.get ("visit:1237:totals") '34636'

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>>> r.get ("visit:1237:totals")

'34636'

5. 使用hash類型保存多樣化對象

當有大量類型文檔的對象，文檔的內容都不同時，（即「表」沒有固定的列），可使用hash來表達。

>>> r.hset('users:jdoe',  'name', "John Doe") 1L >>> r.hset('users:jdoe', 'email', 'John@test.com') 1L >>> r.hset('users:jdoe',  'phone', '1555313940') 1L >>> r.hincrby('users:jdoe', 'visits', 1) 1L >>> r.hgetall('users:jdoe') {'phone': '1555313940', 'name': 'John Doe', 'visits': '1', 'email': 'John@test.com'} >>> r.hkeys('users:jdoe') ['name', 'email', 'phone', 'visits']

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>>> r.hset('users:jdoe',  'name', "John Doe")

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>>> r.hset('users:jdoe', 'email', 'John@test.com')

1L

>>> r.hset('users:jdoe',  'phone', '1555313940')

1L

>>> r.hincrby('users:jdoe', 'visits', 1)

1L

>>> r.hgetall('users:jdoe')

{'phone': '1555313940', 'name': 'John Doe', 'visits': '1', 'email': 'John@test.com'}

>>> r.hkeys('users:jdoe')

['name', 'email', 'phone', 'visits']

6. 應用場景 – 社交圈子數據

在社交網站中，每個圈子(circle)都有本身的用戶羣。經過圈子能夠找到有共同特徵（好比某一體育活動、遊戲、電影等愛好者）的人。當一個用戶加入一個或幾個圈子後，系統能夠向這個用戶推薦圈子中的人。
咱們定義這樣兩個圈子,並加入一些圈子成員。

>>> r.sadd('circle:game:lol','user:debugo') 1 >>> r.sadd('circle:game:lol','user:leo') 1 >>> r.sadd('circle:game:lol','user:Guo') 1 >>> r.sadd('circle:soccer:InterMilan','user:Guo') 1 >>> r.sadd('circle:soccer:InterMilan','user:Levis') 1 >>> r.sadd('circle:soccer:InterMilan','user:leo') 1

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>>> r.sadd('circle:game:lol','user:debugo')

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>>> r.sadd('circle:game:lol','user:leo')

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>>> r.sadd('circle:game:lol','user:Guo')

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>>> r.sadd('circle:soccer:InterMilan','user:Guo')

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>>> r.sadd('circle:soccer:InterMilan','user:Levis')

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>>> r.sadd('circle:soccer:InterMilan','user:leo')

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#得到某一圈子的成員

>>> r.smembers('circle:game:lol') set(['user:Guo', 'user:debugo', 'user:leo']) redis> smembers circle:jdoe:family

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>>> r.smembers('circle:game:lol')

set(['user:Guo', 'user:debugo', 'user:leo'])

redis> smembers circle:jdoe:family    

可使用集合運算來獲得幾個圈子的共同成員：

>>> r.sinter('circle:game:lol', 'circle:soccer:InterMilan') set(['user:Guo', 'user:leo']) >>> r.sunion('circle:game:lol', 'circle:soccer:InterMilan') set(['user:Levis', 'user:Guo', 'user:debugo', 'user:leo'])

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>>> r.sinter('circle:game:lol', 'circle:soccer:InterMilan')

set(['user:Guo', 'user:leo'])

>>> r.sunion('circle:game:lol', 'circle:soccer:InterMilan')

set(['user:Levis', 'user:Guo', 'user:debugo', 'user:leo'])

7. 應用場景 – 實時用戶統計

Counting Online Users with Redis介 紹了這個方法。當咱們須要在頁面上顯示當前的在線用戶時，就可使用Redis來完成了。首先得到當前時間（以Unix timestamps方式）除以60，能夠基於這個值建立一個key。而後添加用戶到這個集合中。當超過你設定的最大的超時時間，則將這個集合設爲過時； 而當須要查詢當前在線用戶的時候，則將最後N分鐘的集合交集在一塊兒便可。因爲redis鏈接對象是線程安全的，因此能夠直接使用一個全局變量來表示。

import time from redis import Redis from datetime import datetime ONLINE_LAST_MINUTES = 5 redis = Redis() def mark_online(user_id):         #將一個用戶標記爲online    now = int(time.time())        #當前的UNIX時間戳    expires = now + (app.config['ONLINE_LAST_MINUTES'] * 60) + 10    #過時的UNIX時間戳    all_users_key = 'online-users/%d' % (now // 60)        #集合名，包含分鐘信息    user_key = 'user-activity/%s' % user_id                    p = redis.pipeline()    p.sadd(all_users_key, user_id)                         #將用戶id插入到包含分鐘信息的集合中    p.set(user_key, now)                                   #記錄用戶的標記時間    p.expireat(all_users_key, expires)                     #設定集合的過時時間爲UNIX的時間戳    p.expireat(user_key, expires)    p.execute() def get_user_last_activity(user_id):        #得到用戶的最後活躍時間    last_active = redis.get('user-activity/%s' % user_id)  #若是獲取不到，則返回None    if last_active is None:        return None    return datetime.utcfromtimestamp(int(last_active)) def get_online_users():                     #得到當前online用戶的列表    current = int(time.time()) // 60            minutes = xrange(app.config['ONLINE_LAST_MINUTES'])    return redis.sunion(['online-users/%d' % (current - x)        #取ONLINE_LAST_MINUTES分鐘對應集合的交集                         for x in minutes])

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import time

from redis import Redis

from datetime import datetime

ONLINE_LAST_MINUTES = 5

redis = Redis()

 

def mark_online(user_id):         #將一個用戶標記爲online

    now = int(time.time())        #當前的UNIX時間戳

    expires = now + (app.config['ONLINE_LAST_MINUTES'] * 60) + 10    #過時的UNIX時間戳

    all_users_key = 'online-users/%d' % (now // 60)        #集合名，包含分鐘信息

    user_key = 'user-activity/%s' % user_id                

    p = redis.pipeline()

    p.sadd(all_users_key, user_id)                         #將用戶id插入到包含分鐘信息的集合中

    p.set(user_key, now)                                   #記錄用戶的標記時間

    p.expireat(all_users_key, expires)                     #設定集合的過時時間爲UNIX的時間戳

    p.expireat(user_key, expires)

    p.execute()

 

def get_user_last_activity(user_id):        #得到用戶的最後活躍時間

    last_active = redis.get('user-activity/%s' % user_id)  #若是獲取不到，則返回None

    if last_active is None:

        return None

    return datetime.utcfromtimestamp(int(last_active))

 

def get_online_users():                     #得到當前online用戶的列表

    current = int(time.time()) // 60        

    minutes = xrange(app.config['ONLINE_LAST_MINUTES'])

    return redis.sunion(['online-users/%d' % (current - x)        #取ONLINE_LAST_MINUTES分鐘對應集合的交集

                         for x in minutes])

References:

http://blog.csdn.net/vv_demon/article/details/7676384tigerfish NoSQL和NewSQL數據庫引航《Redis Cookbook》Redis-Python https://pypi.python.org/pypi/redis/2.9.1

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