Python连接Redis数据库进行增删改查
mhr18 2024-12-01 08:47 17 浏览 0 评论
代码如下：
"""Redis数据类型:
1. <set key value>
类型 : String(字符串)
简介: 二进制安全
特性 : 可以包含任何数据,比如jpg图片或者序列化的对象,一个键最大能存储512M
场景: /
2. <hset major_key key value>
类型 : Hash(字典)
简介: 键值对集合,即编程语言中的Map类型
特性 : 适合存储对象,并且可以像数据库中update一个属性一样只修改某一项属性值(Memcached中需要取出整个字符串反序列化成对象修改完再序列化存回去)
场景: 存储、读取、修改用户属性
3. <头部：lpush key value1 value2 ... 末尾：rpush key value1 value2 ...> 可添加一个或多个值
类型 : List(列表)
简介: 链表(双向链表)
特性 : 增删快,提供了操作某一段元素的API
场景: 1.最新消息排行等功能(比如朋友圈的时间线) 2.消息队列
4. <sadd key member1 member2 ...> 可添加一个或多个值
类型 : Set(集合)
简介: 哈希表实现,元素不重复
特性 : 1.添加、删除,查找的复杂度都是O(1) 2.为集合提供了求交集、并集、差集等操作
场景: 1.共同好友 2.利用唯一性,统计访问网站的所有独立ip 3,好用推荐时,根据tag求交集,大于某个阈值就可以推荐
5. <zadd key score1 member1 score2 member2 ...> 可添加一个或多个值
类型 : Sorted Set(有序集合)
简介: 将Set中的元素增加一个权重参数score,元素按score有序排列
特性 : 数据插入集合时,已经进行天然排序
场景: 1.排行榜 2.带权重的消息队列
键值相关命令:
1. keys * 查看当前所有的key
2. exists name 查看数据库是否有name这个key
3. del name 删除key name
4. expire confirm 100 设置confirm这个key100秒过期
5. ttl confirm 获取confirm 这个key的有效时长
6. select 0 选择到0数据库 redis默认的数据库是0~15一共16个数据库
7. move confirm 1 将当前数据库中的key移动到其他的数据库中，这里就是把confire这个key从当前数据库中移动到1中
8. persist confirm 移除confirm这个key的过期时间
9. randomkey 随机返回数据库里面的一个key
10. rename key2 key3 重命名key2 为key3
11. type key2 返回key的数据类型
服务器相关命令:
1. ping PING返回响应是否连接成功
2. echo 在命令行打印一些内容
3. select 0~15 编号的数据库
4. quit 退出客户端
5. dbsize 返回当前数据库中所有key的数量
6. info 返回redis的相关信息
7. config get dir/* 实时传储收到的请求
8. flushdb 删除当前选择数据库中的所有key
9. flushall 删除所有数据库中的数据库
Tips：
打开cmd输入 redis-cli.exe 即可进入redis命令行
"""
# -*- coding:utf-8 -*-
import redis
import pickle
import datetime
__author__ = 'Evan'
class Redis(object):
def __init__(self, host='localhost', port=6379, db=0, password=''):
"""
初始化Redis连接池
:param host: 主机名
:param port: 端口
:param db: 数据库
:param password: 密码
"""
pool = redis.ConnectionPool(
host=host,
port=port,
db=db,
password=password,
max_connections=None # 连接池最大值，默认2**31
)
self.redis = redis.Redis(connection_pool=pool)
def __del__(self):
"""程序结束后，自动关闭连接，释放资源"""
self.redis.connection_pool.disconnect()
def exists(self, name):
"""
检查name是否存在
:param name:
:return:
"""
return self.redis.exists(name)
def delete(self, name):
"""
删除指定的name
:param name:
:return:
"""
return self.redis.delete(name)
def rename(self, old, new):
"""
重命名
:param old:
:param new:
:return:
"""
if self.exists(old):
return self.redis.rename(old, new)
def set_expire_by_second(self, name, second=60 * 60 * 24 * 7):
"""
以秒为单位设置过期时间
:param name:
:param second: 默认7天
:return:
"""
return self.redis.expire(name, time=second)
def remove_expire(self, name):
"""
移除name的过期时间，name将持久保持
:param name:
:return:
"""
return self.redis.persist(name)
def get_expire_by_second(self, name):
"""
以秒为单位返回name的剩余过期时间
:param name:
:return:
"""
return self.redis.ttl(name)
def get_name_type(self, name):
"""
获取name的数据类型
:param name:
:return:
"""
return self.redis.type(name).decode()
def check_name_type(self, name, expect_type='string'):
"""
检查name的数据类型
数据类型对照表：
set -> 'string'
hset -> 'hash'
lpush -> 'list'
sadd -> 'set'
zadd -> 'zset'
:param name:
:param expect_type: string / hash / list / set / zset
:return:
"""
name_type = self.get_name_type(name)
if name_type == expect_type:
return True
else:
return False
def set(self, name, value, do_pickle=True, expire=60 * 60 * 24 * 7):
"""
添加set类型，使用pickle进行持久化存储
:param name:
:param value:
:param do_pickle: 是否使用pickle进行二进制序列化，默认True
:param expire: 单位second，默认7天
:return:
"""
if do_pickle:
self.redis.set(name=name, value=pickle.dumps(value), ex=expire)
else:
self.redis.set(name=name, value=value, ex=expire)
def get_set_value(self, name, do_pickle=True):
"""
获取指定的set value
:param name:
:param do_pickle: 是否使用pickle进行二进制反序列化，默认True
:return:
"""
value = self.redis.get(name=name)
if value:
if do_pickle:
return pickle.loads(value)
else:
return value
else:
return None
def get_set_all(self, do_pickle=True):
"""
获取所有的set value
:param do_pickle: 是否使用pickle进行二进制反序列化，默认True
:return: [{}, {}, {}]
"""
all_data = []
if self.redis.keys():
for key in self.redis.keys(): # 获取所有的key
flag = self.check_name_type(name=key, expect_type='string') # 判断是否为set类型
if not flag:
continue
value = self.get_set_value(name=key, do_pickle=do_pickle)
all_data.append({key.decode(): value})
return all_data
def zadd(self, name, value=[], do_pickle=True, expire=60 * 60 * 24 * 7):
"""
添加有序集合类型，默认score为当前时间戳，使用pickle进行持久化存储
:param name:
:param value: [{}, {}, {}]
:param do_pickle: 是否使用pickle进行二进制序列化，默认True
:param expire: 单位second，默认7天
:return:
"""
assert value, 'value不能为空'
value_dict = {}
for each in value:
score = each.get('timestamp') or datetime.datetime.now().timestamp() # 如果没有timestamp，取当前时间戳为score
if do_pickle:
value_dict.setdefault(pickle.dumps(each), score)
else:
value_dict.setdefault(str(each), score) # 如果不进行序列化，需要将字典转化为字符串作为Key，否则会报错
self.redis.zadd(name=name, mapping=value_dict)
self.set_expire_by_second(name, expire) # 设置expire
def get_zadd_data_by_score(self, name, start_score=None, end_score=None, do_pickle=True):
"""
根据score范围，返回对应的数据，只用于有序集合
:param name:
:param start_score: timestamp时间戳
:param end_score: timestamp时间戳
:param do_pickle: 是否使用pickle进行二进制序列化，默认True
:return:
"""
# 如果start_score为空，默认为前一天的时间戳
start_score = start_score or (datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=1)).timestamp()
# 如果end_score为空，默认为当前时间的时间戳
end_score = end_score or datetime.datetime.now().timestamp()
data = self.redis.zrangebyscore(name, start_score, end_score)
if do_pickle:
return [pickle.loads(i) for i in data]
else:
return [i for i in data]
def delete_zadd_data_by_score(self, name, start_score, end_score):
"""
根据score范围，删除对应的数据，只用于有序集合
:param name:
:param start_score: timestamp时间戳
:param end_score: timestamp时间戳
:return:
"""
return self.redis.zremrangebyscore(name, start_score, end_score)
def get_zadd_timestamp_range(self, name):
"""
获取指定name对应集合中的score最小值和最大值，只用于有序集合
:param name:
:return: [start_datetime, end_datetime]
"""
status = self.exists(name)
if status != 0:
# 转换为datetime类型
start_datetime = datetime.datetime.fromtimestamp(self.redis.zrange(name,
start=0,
end=0,
desc=False,
withscores=True)[0][1])
end_datetime = datetime.datetime.fromtimestamp(self.redis.zrange(name,
start=0,
end=0,
desc=True,
withscores=True)[0][1])
return [start_datetime, end_datetime]
else:
return []
if __name__ == '__main__':
REDIS = Redis()
# 测试set
REDIS.set(name='name', value='Evan', do_pickle=True, expire=60)
REDIS.set(name='id', value=6, do_pickle=True, expire=60)
print(REDIS.get_set_value('name', do_pickle=True))
print(REDIS.get_set_all())
# 测试有序集合
REDIS.zadd(name='demo', value=[{'name': 'Evan'}, {'id': 6}], do_pickle=True, expire=60)
print(REDIS.get_zadd_data_by_score(name='demo', do_pickle=True))
print(REDIS.get_zadd_timestamp_range(name='demo'))
运行结果：
Evan
[{'name': 'Evan'}, {'id': 6}]
[{'id': 6}, {'name': 'Evan'}]
[datetime.datetime(2021, 1, 16, 19, 18, 57, 153845), datetime.datetime(2021, 1, 16, 19, 18, 57, 153845)]
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