百度360必应搜狗淘宝本站头条
当前位置:网站首页 > 技术教程 > 正文

Python 操作 Redis 数据库(python查询redis数据库)

mhr18 2024-11-10 09:48 29 浏览 0 评论

Redis 作为常用的 NoSql 数据库,主要用于缓存数据,提高数据读取效率,那在 Python 中应该如果连接和操作 Redis 呢?今天就为大家简单介绍下,在 Python 中操作 Redis 常用命令。

安装 redis

首先还是需要先安装 redis 模块,使用如下命令:

$ pip3 install redis

创建 redis 连接池

安装成功后就可以在代码中导入模块,然后通过创建连接池的方式,连接到 Redis 服务器,创建代码如下:

import redis   #导入redis模块

# 建议使用以下连接池的方式
# 设置decode_responses=True,写入的KV对中的V为string类型,不加则写入的为字节类型。
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379, db=0, decode_responses=True)
rs = redis.Redis(connection_pool=pool)

需要注意的是,设置 decode_responses=True,写入的 Key/Value 对中的 Value 为 string 类型,不加则写入的为字节类型。

Redis 操作方法

Redis 支持五种类型的数据操作,分别为字符串、 List、 Hash、 Set、 zSet类型,还有一些方法是不区分类型操作的。上面我们已经连接到 Redis 服务器,接下来为大家介绍各类型基本的操作方法。

字符串类型方法

  • 单键值操作

set(name, value, ex=None, px=None, nx=False, xx=False)

参数说明:

ex:过期时间(秒)

px:过期时间(毫秒)

nx:如果设置为True,则只有name不存在时,当前set操作才执行

xx:如果设置为True,则只有name存在时,当前set操作才执行

使用方法如下:

# key="color",value="red",设置过期时间5秒
rs.set('color', 'red', ex=5)

# 与rs.set('color', 'red', ex=5)相同
rs.setex('color', 5, 'red')

# 打印获取color键对应的值,超时后获取值为None
print(rs.get('color'))

# 如果color存在输出None,如果不存在,则输出True
print(rs.set('color', 'green', nx=True))

# 如果color存在输出True,如果不存在,则输出None
print(rs.set('color', 'yellow', xx=True))
  • 批量键值操作

可以批量对多个 key 赋值,也可以同时获取多个 key 的值,使用方法如下:

# 批量赋值
rs.mset({'key1':'value1', 'key2':'value2', 'key3':'value3'})

# 批量获取值
rs.mget('key1', 'key2', 'key3')
  • 其他操作

除了基础的赋值和取值,可以在赋新值时返回旧值,还可将返回值通过索引来截取,也可以在 key 对应值后追回值等,具体使用可见以下代码:

# 设置新值为blue,同时返回设置前的值
print(rs.getset('color', 'blue'))  

rs.set('lang', 'Chinese')

# 取索引为1-3字符
print(rs.getrange('lang', 1, 3))  #返回结果: hin

# 从索引号为4字符开始向后替换
rs.setrange('lang', 4, 'a is great')   #返回结果:14

# 在lang对应值后面追加字符 "!"
rs.append('lang', '!')         #返回结果: 15

print(rs.get('lang'))    #返回结果:China is great!

# 返回lang对应值的长度
print(rs.strlen('lang'))   #返回结果:15

# 如果total对应值不存在,则total当前值设置为10
rs.incr('total', amount=10)

# 当前total对应值增加1
rs.incr('total')    #结果为11

# 当前total对应值减少1
rs.decr('total')    #结果为10

list 类型方法

list 的特点:一个有序的列表,列表中的元素可以重复,并且可以在列表前后或中间任意位置插入新元素,具体使用方式见如下代码:

# 每个新增元素都插入到list最左边,如果list不存在则会新建
rs.lpush('leftList', 1,2,3,4,5)
print(rs.lrange('leftList', 0, -1))  #返回结果:['5', '4', '3', '2', '1']

# 新插入元素在右侧,如果list不存在则新建
rs.rpush('rightList', 6,7,8,9,10)
print(rs.lrange('rightList', 0, -1))   #返回结果:['6', '7', '8', '9', '10']

# 在list左边新增元素,如果list不存在则不创建
rs.lpushx('noList', 'apple')
print(rs.llen('noList'))     #返回结果:0

# 在list中从左遍历出第一个为'7'的元素,在它后面(如果是在前面插入则用'before')插入元素'08'
rs.linsert('rightList', 'after', '7', '08')  
print(rs.lrange('rightList', 0, -1))   #返回结果:['6', '7', '08', '8', '9', '10']

# 将list中索引号为1的元素修改为'-7'
rs.lset('rightList', 1, '-7')
print(rs.lrange('rightList', 0, -1))   #返回结果:['6', '-7', '08', '8', '9', '10']

# 删除list中从左遍历第一个为'8'的元素
rs.lrem('rightList', '8', 1)
print(rs.lrange('rightList', 0, -1))   #返回结果:['6', '-7', '08', '9', '10']

# 弹出左侧第一个元素
rs.lpop('rightList')       #返回值为:'6'
print(rs.lrange('rightList', 0, -1))   #返回结果:['-7', '08', '9', '10']

#取出list中索引编号为1的值
print(rs.lindex('rightList', 1))  #返回结果:08

hash 类型方法

hash 的特点:一个 key 对应一个 value,并且 key 不允许重复,可以单个操作,也可以批量键值操作,下面列举了常用方法的使用方法:

# 单键值操作
# 设置hash名为hName的键和值
rs.hset('hName', 'key1', 'value1')
rs.hset('hName', 'key2', 'value2')

# 取hName的key1对应的值
print(rs.hget('hName', 'key1'))   #返回结果:value1

#批量键值操作
rs.hmset('hName', {'key3': 'value3', 'key5': 'value5'})
print(rs.hmget('hName', 'key1', 'key2', 'key3'))  #返回结果:['value1', 'value2', 'value3']

# 取出hName所有键值
print(rs.hgetall('hName'))  #返回结果:{'key1': 'value1', 'key2': 'value2', 'key3': 'value3', 'key5': 'value5'}

# 取hName中所有的keys
print(rs.hkeys('hName'))  #返回结果:['key1', 'key2', 'key3', 'key5']

# 取hName中所有的values
print(rs.hvals('hName'))  #返回结果:['value1', 'value2', 'value3', 'value5']

# 获取hName对应hash键值对个数
print(rs.hlen('hName'))   #返回结果:4

# 判断key2是否存在
print(rs.hexists('hName', 'key2'))   #返回结果:True

# 删除key2对应键值对
rs.hdel('hName', 'key2')

# 再次判断key2是否存在
print(rs.hexists('hName', 'key2'))   #返回结果:False

set 类型方法

set 的特点:一个无序的元素集合,集合中元素不能重复,可以随机 pop 元素,两个集合可以取交集,并集,差集运算。

# 增加集合元素,如集合不存在则新建
rs.sadd('mySet', 'one', 'two', 3)

# 返回集合元素个数
print(rs.scard('mySet'))

# 返回所有元素
print(rs.smembers('mySet'))    #结果:{'two', 'one', '3'}

# 返回所有成员
print(rs.sscan('mySet'))   #结果:(0, ['3', 'one', 'two'])

# 再次创建一个集合mySet2
rs.sadd('mySet2', 3, 5, 7)

# 获取两个集合交集
print(rs.sinter('mySet', 'mySet2'))    #返回结果:{'3'}

# 获取两个集合并集
print(rs.sunion('mySet', 'mySet2'))   #返回结果:{'5', 'two', 'one', '7', '3'}

# 获取两个集合差集
print(rs.sdiff('mySet', 'mySet2'))   #返回结果:{'two', 'one'}

# 取mySet和mySet2的并集,将结果存到storeSet集合中
print(rs.sunionstore('sotreSet', 'mySet', 'mySet2'))
print(rs.smembers('sotreSet'))    #返回结果:{'5', 'two', 'one', '7', '3'}

# 判断one元素是否存在集合中
print(rs.sismember('sotreSet', 'one'))

# 随机删除并返回集合中的一个元素
print(rs.spop('sotreSet'))

# 删除集合中元素值为5的元素
print(rs.srem('sotreSet', 5))

zset 类型方法

zset 的特点:一个不允许重复的集合,集合中元素是有序的,每个元素有两个值:值和分数,分数专门用来做排序。

# 增加集合元素,如集合不存在则新建
rs.zadd('fruits', {'apple':1, 'banana':3, 'orange':5})

# 遍历所有元素
print(rs.zrange("fruits", 0, -1))    #结果:['apple', 'banana', 'orange']

# withscores=True指带上分数
print(rs.zrange("fruits", 0, -1, withscores=True))   #结果:[('apple', 1.0), ('banana', 3.0), ('orange', 5.0)]

# 根据分数由大到小遍历所有元素
print(rs.zrevrange("fruits", 0, -1))   #结果:['orange', 'banana', 'apple']

# 获取orange元素对应的分数
rs.zscore('fruits', 'orange')     #结果:5.0

# 取出分数>=3 and 分数<=5的元素
print(rs.zrangebyscore('fruits', 3, 5))

# 取出分数<=5 and 分数>=3的元素,根据分数从大到小排序
print(rs.zrevrangebyscore('fruits', 5, 3))

# 遍历所有元素,返回一个元组
print(rs.zscan('fruits'))   #结果:(0, [('apple', 1.0), ('banana', 3.0), ('orange', 5.0)])

# 打印集合元素个数
print(rs.zcard('fruits'))    #结果:3

# 返回集合中分数>=1 and 分数<=3元素个数
print(rs.zcount('fruits', 1, 3))

# 将集合中apple元素的分数+5
rs.zincrby('fruits', 5, 'apple')
print(rs.zrange("fruits", 0, -1, withscores=True))   #返回结果:[('banana', 3.0), ('orange', 5.0), ('apple', 6.0)]

# 返回orange元素在集合中的索引号
rs.zrank('fruits', 'orange')     #结果:1

# 按分数从大到小排序,取出banana元素索引号
rs.zrevrank('fruits', 'banana')   #结果:2

# #删除集合中apple元素
rs.zrem('fruits', 'apple')
print(rs.zrange("fruits", 0, -1))   #返回结果:['banana', 'orange']

# #删除集合索引号>=0 and 索引号<=2的元素
rs.zremrangebyrank('fruits', 0, 2)

# 删除集合分数>=1 and 分数<=5的元素
rs.zremrangebyscore('fruits', 1, 5)

其他操作方法

以下操作方法针对 redis 任意数据类型(字符串,list,hash,set,zset),可以删除 key ,查询 key 是否存在,还可设置超时,重命名 key 的名称等:

# 删除key为color的对象
rs.delete('color')

# 查询key为color的对象是否存在
print(rs.exists('color'))    #结果:False
rs.sadd('mySet5', 'one', 'two')

# 设置key的超时时间
rs.expire('mySet5', time=5)   #单位:秒

# 重命名key的值
rs.rename('mySet5', 'set5')

# 随机返回当前库中一个key,但不会删除
print(rs.randomkey())

# 查看某个key对应值的类型
print(rs.type('mySet'))   #返回结果:set

# 通过模糊匹配出满足条件的key
print(rs.keys('my*'))    #返回结果:['mySet', 'mySet2']

#各类型元素迭代方式
#hash类型迭代
for i in rs.hscan_iter("hName"):
    print(i)

#set类型迭代
for j in rs.sscan_iter("mySet"):
    print(j)

#zset类型迭代
for k in rs.zscan_iter("fruits"):
    print(k)

总结

本文为大家介绍了 Python 中如何创建连接 Redis 数据库,并通过代码的方式展示了 Redis 支持的各数据类型的操作方法,通过学习发现操作起来还是很方便的,接下来还会为大家介绍其他数据库的操作。

相关推荐

Java培训机构,你选对了吗?(java培训机构官网)

如今IT行业发展迅速,不仅是大学生,甚至有些在职的员工都想学习java开发,需求量的扩大,薪资必定增长,这也是更多人选择java开发的主要原因。不过对于没有基础的学员来说,java技术不是一两天就能...

产品经理MacBook软件清单-20个实用软件

三年前开始使用MacBookPro,从此再也不想用Windows电脑了,作为生产工具,MacBook可以说是非常胜任。作为产品经理,值得拥有一台MacBook。MacBook是工作平台,要发挥更大作...

RAD Studio(Delphi) 本月隆重推出新的版本12.3

#在头条记录我的2025#自2024年9月,推出Delphi12.2版本后,本月隆重推出新的版本12.3,RADStudio12.3,包含了Delphi12.3和C++builder12.3最...

图解Java垃圾回收机制,写得非常好

什么是自动垃圾回收?自动垃圾回收是一种在堆内存中找出哪些对象在被使用,还有哪些对象没被使用,并且将后者删掉的机制。所谓使用中的对象(已引用对象),指的是程序中有指针指向的对象;而未使用中的对象(未引用...

Centos7 初始化硬盘分区、挂载(针对2T以上)添加磁盘到卷

1、通过命令fdisk-l查看硬盘信息:#fdisk-l,发现硬盘为/dev/sdb大小4T。2、如果此硬盘以前有过分区,则先对磁盘格式化。命令:mkfs.文件系统格式-f/dev/sdb...

半虚拟化如何提高服务器性能(虚拟化 半虚拟化)

半虚拟化是一种重新编译客户机操作系统(OS)将其安装在虚拟机(VM)上的一种虚拟化类型,并在主机操作系统(OS)运行的管理程序上运行。与传统的完全虚拟化相比,半虚拟化可以减少开销,并提高系统性能。虚...

HashMap底层实现原理以及线程安全实现

HashMap底层实现原理数据结构:HashMap的底层实现原理主要依赖于数组+链表+红黑树的结构。1、数组:HashMap最底层是一个数组,称为table,它存放着键值对。2、链...

long和double类型操作的非原子性探究

前言“深入java虚拟机”中提到,int等不大于32位的基本类型的操作都是原子操作,但是某些jvm对long和double类型的操作并不是原子操作,这样就会造成错误数据的出现。其实这里的某些jvm是指...

数据库DELETE 语句,还保存原有的磁盘空间

MySQL和Oracle的DELETE语句与数据存储MySQL的DELETE操作当你在MySQL中执行DELETE语句时:逻辑删除:数据从表中标记为删除,不再可见于查询结果物理...

线程池—ThreadPoolExecutor详解(线程池实战)

一、ThreadPoolExecutor简介在juc-executors框架概述的章节中,我们已经简要介绍过ThreadPoolExecutor了,通过Executors工厂,用户可以创建自己需要的执...

navicat如何使用orcale(详细步骤)

前言:看过我昨天文章的同鞋都知道最近接手另一个国企项目,数据库用的是orcale。实话实说,也有快三年没用过orcale数据库了。这期间问题不断,因为orcale日渐消沉,网上资料也是真真假假,难辨虚...

你的程序是不是慢吞吞?GraalVM来帮你飞起来性能提升秘籍大公开

各位IT圈内外的朋友们,大家好!我是你们的老朋友,头条上的IT技术博主。不知道你们有没有这样的经历:打开一个软件,半天没反应;点开一个网站,图片刷不出来;或者玩个游戏,卡顿得想砸电脑?是不是特别上火?...

大数据正当时,理解这几个术语很重要

目前,大数据的流行程度远超于我们的想象,无论是在云计算、物联网还是在人工智能领域都离不开大数据的支撑。那么大数据领域里有哪些基本概念或技术术语呢?今天我们就来聊聊那些避不开的大数据技术术语,梳理并...

秒懂列式数据库和行式数据库(列式数据库的特点)

行式数据库(Row-Based)数据按行存储,常见的行式数据库有Mysql,DB2,Oracle,Sql-server等;列数据库(Column-Based)数据存储方式按列存储,常见的列数据库有Hb...

AMD发布ROCm 6.4更新:带来了多项底层改进,但仍不支持RDNA 4

AMD宣布,对ROCm软件栈进行了更新,推出了新的迭代版本ROCm6.4。这一新版本里,AMD带来了多项底层改进,包括更新改进了ROCm的用户空间库和AMDKFD内核驱动程序之间的兼容性,使其更容易...

取消回复欢迎 发表评论: