使用Python操作Redis

1. 安装pyredis

首先安装pip

# apt-get install python-pip

......

# 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...

也可以使用easy_install的方式来安装：

easy_install redis

或者直接编译安装：

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 . 简单的redis操作

redis连接实例是线程安全的，可以直接将redis连接实例设置为一个全局变量，直接使用。如果需要另一个Redis实例（or Redis数据库）时，就需要重新创建redis连接实例来获取一个新的连接。同理，python的redis没有实现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()         #当前数据库包含多少条数据      

1L

>>> r.delete('guo')

1

>>> r.save()               #执行“检查点”操作，将数据写回磁盘。保存时阻塞

True

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

>>> r.flushdb()        #清空r中的所有数据

True

3. pipeline操作

管道（pipeline）是redis在提供单个请求中缓冲多条服务器命令的基类的子类。它通过减少服务器-客户端之间反复的TCP数据库包，从而大大提高了执行批量命令的功能。

>>> p = r.pipeline()        --创建一个管道

>>> p.set('hello','redis')

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

>>> p.incr('num')

>>> p.execute()

[True, 1, 1]

>>> r.get('hello')

'redis'

管道的命令可以写在一起，如：

1

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

默认的情况下，管道里执行的命令可以保证执行的原子性，

执行pipe = r.pipeline(transaction=False)可以禁用这一特性。

4. 应用场景 – 页面点击数

《Redis Cookbook》对这个经典场景进行详细描述。假定我们对一系列页面需要记录点击次数。例如论坛的每个帖子都要记录点击次数，而点击次数比回帖的次数的多得多。如果使用关系数据库来存储点击，可能存在大量的行级锁争用。所以，点击数的增加使用redis的INCR命令最好不过了。

当redis服务器启动时，可以从关系数据库读入点击数的初始值（1237这个页面被访问了34634次）

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

True

每当有一个页面点击，则使用INCR增加点击数即可。

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

34635

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

34636

页面载入的时候则可直接获取这个值

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

'34636'

5. 使用hash类型保存多样化对象

当有大量类型文档的对象，文档的内容都不一样时，（即“表”没有固定的列），可以使用hash来表达。

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

1L

>>> r.hset('users:jdoe', 'email', '[email protected]')

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': '[email protected]'}

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

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

6. 应用场景 – 社交圈子数据

在社交网站中，每一个圈子(circle)都有自己的用户群。通过圈子可以找到有共同特征（比如某一体育活动、游戏、电影等爱好者）的人。当一个用户加入一个或几个圈子后，系统可以向这个用户推荐圈子中的人。

我们定义这样两个圈子,并加入一些圈子成员。

>>> 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

#获得某一圈子的成员

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

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

redis> smembers circle:jdoe:family    

可以使用集合运算来得到几个圈子的共同成员：

>>> 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. 应用场景 – 实时用户统计

Counting Online Users with Redis介绍了这个方法。当我们需要在页面上显示当前的在线用户时，就可以使用Redis来完成了。首先获得当前时间（以Unix timestamps方式）除以60，可以基于这个值创建一个key。然后添加用户到这个集合中。当超过你设定的最大的超时时间，则将这个集合设为过期；而当需要查询当前在线用户的时候，则将最后N分钟的集合交集在一起即可。由于redis连接对象是线程安全的，所以可以直接使用一个全局变量来表示。

import time

from redis import Redis

from datetime import datetime

ONLINE_LAST_MINUTES = 5

redis = Redis()

 

def mark_online(user_id):         #将一个用户标记为online

    now = int(time.time())        #当前的UNIX时间戳

    expires = now + (app.config['ONLINE_LAST_MINUTES'] * 60) + 10    #过期的UNIX时间戳

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

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

    p = redis.pipeline()

    p.sadd(all_users_key, user_id)                         #将用户id插入到包含分钟信息的集合中

    p.set(user_key, now)                                   #记录用户的标记时间

    p.expireat(all_users_key, expires)                     #设定集合的过期时间为UNIX的时间戳

    p.expireat(user_key, expires)

    p.execute()

 

def get_user_last_activity(user_id):        #获得用户的最后活跃时间

    last_active = redis.get('user-activity/%s' % user_id)  #如果获取不到，则返回None

    if last_active is None:

        return None

    return datetime.utcfromtimestamp(int(last_active))

 

def get_online_users():                     #获得当前online用户的列表

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

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

    return redis.sunion(['online-users/%d' % (current - x)        #取ONLINE_LAST_MINUTES分钟对应集合的交集

                         for x in minutes])

import redis

 

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

 

r['test'] = ‘test’ #或者可以r.set(‘test’, ‘test’) 设置key

 

r.get(‘test’)  #获取test的值

 

r.delete(‘test’) #删除这个key

 

r.flushdb() #清空数据库

 

r.keys() #列出所有key

 

r.exists(‘test’) #检测这个key是否存在

 

r.dbsize() #数据库中多少个条数

  

info = r.info() 
for key in info: 
  print "%s: %s" % (key, info[key])

# 查数据库大小 
print '\ndbsize: %s' % r.dbsize()

# 看连接 
print "ping %s" % r.ping()

# 选数据库 
#r.select(2)

# 移动数据去2数据库 
#r.move('a',2)

# 其他 
#r.save('a') # 存数据 
#r.lastsave('a') # 取最后一次save时间 
#r.flush()  #刷新 
#r.shutdown() #关闭所有客户端，停掉所有服务，退出服务器 
# 
#-------------------------------------------- 
# 它有四种类型： string(key,value)、list(序列)、set(集合)、zset(有序集合,多了一个顺序属性) 
# 不知道你用的哪种类型？ 
# print r.get_type('a') #可以告诉你 
# ------------------------------------------- 
# string操作 
print '-'*20 
# 塞数据 
r['c1'] = 'bar' 
#或者 
r.set('c2','bar') 
#这里有个 getset属性，如果为True 可以在存新数据时将上次存储内容同时搞出来 
print 'getset:',r.getset('c2','jj') 
#如果你想设置一个递增的整数 每执行一次它自加1： 
print 'incr:',r.incr('a') 
#如果你想设置一个递减的整数 please: 
print 'decr:',r.decr('a')

# 取数据 
print 'r['']:',r['c1'] 
#或者 
print 'get:',r.get('a') 
#或者 同时取一批 
print 'mget:',r.mget('c1','c2') 
#或者 同时取一批 它们的名字(key)很像 而恰好你又不想输全部 
print 'keys:',r.keys('c*') 
#又或者 你只想随机取一个： 
print 'randomkey:',r.randomkey()

# 查看一个数据有没有 有 1 无0 
print 'existes:',r.exists('a')

# 删数据 1是删除成功 0和None是没这个东西 
print 'delete:',r.delete('cc') 
# 哦对了 它是支持批量操作的 
print 'delete:',r.delete('c1','c2')

# 其他 
r.rename('a','c3') #呃.改名 
r.expire('c3',10) #让数据10秒后过期 说实话我不太明白么意思 
r.ttl('c3') #看剩余过期时间 不存在返回-1

#-------------------------------- 
# 序列(list)操作 
print '-'*20 
# 它是两头通的 
# 塞入 
r.push('b','gg') 
r.push('b','hh') 
# head 属性控制是不是从另一头塞 
r.push('b','ee',head=True) 
# 看长度 
print 'list len:',r.llen('b') 
# 列出一批出来 
print 'list lrange:',r.lrange('b',start=0,end=-1)

# 取出一位 
print 'list index 0:',r.lindex('b',0)

# 修剪列表 
#若start 大于end,则将这个list清空 
print 'list ltrim :',r.ltrim('b',start=0,end=3) #只留 从0到3四位

# 排序 
# 这可是个大工程

#-------------------------------- 
# 集合(set)操作 
# 塞数据 
r.sadd('s', 'a')

# 判断一个set长度为多少 不存在为0 
r.scard('s')

# 判断set中一个对象是否存在 
r.sismember('s','a')

# 求交集 
r.sadd('s2','a') 
r.sinter('s1','s2')

#求交集并将结果赋值 
r.sinterstore('s3','s1','s2')

# 看一个set对象 
r.smembers('s3')

# 求并集 
r.sunion('s1','s2') 

#求并集 并将结果返回 
r.sunionstore('ss','s1','s2','s3')

# 求不同 
# 在s1中有，但在s2和s3中都没有的数 
r.sdiff('s1','s2','s3') 
r.sdiffstore('s4','s1','s2')# 这个你懂的

# 取个随机数 
r.srandmember('s1')

#------------------------------------- 
#zset 有序set 
#'zadd', 'zcard', 'zincr', 'zrange', 'zrangebyscore', 'zrem', 'zscore' 
# 分别对应 
#添加, 数量, 自加1,取数据,按照积分(范围)取数据,删除,取积分

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