python基础知识合集

python

基础部分

字符串

find：从左往右，只要遇到一个符合的就返回位置，如果没有找到合适的就返回-1

rfind:从右往左找

index:也是查找，但是找不到会报错，所以一般用find

count:用于计数 src.count('.')查找.的个数

判断: startwith,endwith,isalpha,isdigit,isalnum,isspace(返回的都是布尔值)

字母数字组合

filename = ''
s = "qqwertyuiopasdfghjklzxcvbnmQWERTYUIOPASDFGHJKLZXCVBNM1234567890"
name = ''
for i in range(6):
    name += s[random.randint(0, len(s)-1)]
filename += name + '.jpg'
print(filename)

repalce:替换，（old,new,count）,默认全部替换，count为替换的个数

spilt:切割： s.spilt(' ') 以什么为切割 ' ', 后面可以添加 分割次数 ，返回列表 s.spilt(' ', 1)

rsplit:从右开始切割 splitline:按行切割

.upper转换为大写 .title每个单词的首字母转换为 大写 .lower 转换为小写 .capitalize 第一个字母大写

.center(30) 居中对齐 .ljust 左对齐 .rjust 右对齐

列表

.join 字符串拼接 针对列表，返回字符串

两个列表相加： + 或者 .extend

列表删除： .pop() 默认删除最后一个，或者可以用列表的索引删除 ， .remove() 删除指定的数据，只删除符合要求 的第一个数据

Insert （位置，元素）插入 index返回的是元素的下标

clear() 清空，之后还能用 del list 直接删除了该表

sort 排序，sort也有resverse ，默认False,升序 resverse :只是简单的翻转

元组

只有count 和 index方法 也有min,max内置函数也可以用

字典：键值对

pop('键') 返回的是值，删除对应键值对 popitem() 删除最后一个，返回的是一个元组（键和值），为空会报错

[key] = values setdefault(只能添加，不能进行修改) update 合并两个键值对

集合：

都是删除元素 .discard() 不是成员不报错 remove() 不是成员会报错

Intersection 交集 union 并集 差集 difference

• 列表推导式对列表进行分组：

• list = [i for i in range(1, 101)]    #创建一个1-100的列表
  list1 = [list[x:x+3] for x in range(0, 101, 3)]  # 进行切割，3个一个组
  print(list1)

取出两个含e的数组：

names = [['Tom', 'Billy', 'Jeffernson', 'Andrew', 'Wesley'],
         ['Alice', 'Jill', 'Ana', 'Wendy']
         ]
list = [m for i in names for m in i if m.count('e') >= 2]
print(list)

可变参数：*args **kwargs

在调用的时候加一个*，用于拆包（拆列表，元组的包） *args 又用于打包

可变参数 **kwargs, 需要关键字上传 （bookname = '红楼梦'，author = '曹雪芹'）类似

** 拆的是字典的包

def show_book(**kwargs):
    for m, n in kwargs.items():
        print(m, n)
​
show_book(name='西游记', author='吴承恩', price=48)
book = {'name': '红楼梦', 'author': '曹雪芹', 'price': 48}
show_book(**book)   #book是字典，进行拆包，否则会报错

不可变类型：当改变变量的值的时候，地址发生了改变

int,str,float,bool,tuple

可变类型：内部的值发生改变，但是地址没有改变

list ,dict,set

可变类型不需要加global,不可变的需要添加

全局与局部变量：

申明在函数外面的称为全局变量，声明在函数内部的变量称做局部变量

在函数内部，无法修改全局变量，要在函数内部修改全局变量，需要用关键字global

sys.getrefcount() 检测多少个指针指向某个变量，检测本身也要算一个

没有指针指向就会被回收

python中，值是靠引用得到的

闭包

函数只是一段可执行代码，编译后就固化，每个函数内存中只存在一份实例，得到的函数入口便可以执行函数，函数还可以嵌套定义，即一个函数内部可以定义另外一个函数，有了嵌套结构，就会出现闭包问题。

嵌套函数：locals() 表示查看函数中的局部变量（字典的形式），内部函数可以使用外部函数的变量，但是无法修改，只能修改自己的参数，需要修改外部函数的变量时，关键字 nonlocal

查看全局变量 用 globals()

内存——外层——全局——系统（变量和函数查找路径）

闭包：
1、嵌套函数
2、内部函数引用外部函数的变量
3、返回值是内部函数

装饰器：

遵循开放封闭原则，不改变原函数扩展函数功能

def decorater(func):
    def wrapper(*args,**kwargs):
        func(*args,**kwargs)          #调用原函数，所以会先打印毛坯房
        print('装修房子')
     return wrapper    # 返回内部函数（是闭包）
@decorater    #house = decorater(house)
def house(address):
    print('毛坯房')
    
house()  
    

装饰器作用：

1、引入日志记录 2、函数执行时间的统计 3、在执行函数前的预备处理 4、执行函数后的清理功能

5、权限校验等场景 6、缓存

带参的装饰器：如果原函数有参数，则装饰器内部函数也要有参数

但是调用函数可能传的值的个数不固定，用*args,**kwargs

装饰器带参数：

def outer_check(time):
    print('-------------------1')
​
    def inter_check(action):
        print('----------2')
​
        def check():
            if time > 23:
                return action()
            else:
                print('权限不足')
        print('---------3')
        return check
    return inter_check 
​
@outer_check(24)
def play():
    return '开始'
​
print(play())

匿名函数：lambda函数，一般作为参数来使用

高阶函数：一个函数的参数是另外一个函数

list = [('lily', 12), ('rose', 23), ('tony', 18)]
print(max(list, key=lambda i: i[1]))    # 年龄最大

filter：

list1 = [('lily', 25), ('rose', 23), ('tony', 18)]
s = list(filter(lambda i: i[1] > 20, list1))   # 要求返回值是布尔值，条件为True，需要强转为list
print(s)

map:

h = map(lambda i: i[1] + 1, list1) # 提取list1中符合条件的内容，保存为列表
print(list(h))

reduce:

from functools import reduce
r = reduce(lambda x, y: x * y, [1, 2, 3, 4, 5, 6])   # 用于计算
print(r)

后基础

文件操作：

纯文本：r,w 纯文本、图片、音乐、电影： rb 或者wb

文件复制：

with open(r'C:\Users\DELL\Desktop\截屏\R-C (1).jpg', 'rb') as photo:  # 读取文件内容
    container = photo.read()
    with open(r'C:\Users\DELL\Desktop\R-C (1).jpg', 'wb') as copyphoto: # 将文件写入
        copyphoto.write(container)
print('文件复制完成')

os.path.join()  # 文件拼接，后面可以添加多个

s = r'C:\Users\DELL\Desktop\截屏\R-C (1).jpg'   
# print(s)
​
r = os.path.split(s)   # 切割，只切一刀在文件名前，返回元组

splitext() # 分割文件与扩展名 os.path.getsize() # 获取文件大小，单位字节

os.getcwd() 获取当前目录 dirname(_ _file __) 获取当前文件路径（绝对）

isabs() 是否是绝对路径 isfile() 是否是文件 isdir()

删除文件夹：

path = r'C:\Users\DELL\Desktop\p1\p2'
list1 = os.listdir(path)
for i in list1:                        # 删除文件，先删除文件夹里的东西
    path1 = os.path.join(path, i)
    s = os.remove(path1)

m = os.rmdir(path)   # 然后在删除文件夹本身
print(m)

s = os.listdir(r'C:\Users\DELL\Desktop\概率论与数理统计')    # 展示文件下的东西，并保存到列表
print(s)
if not os.path.exists(r'C:\Users\DELL\Desktop\hhhhh'):
    m = os.mkdir(r'C:\Users\DELL\Desktop\hhhhh')    # 创建文件夹


d = os.rmdir(r'C:\Users\DELL\Desktop\hhhhh')    # 只能删除空的文件夹
print(d)

f = os.removedirs(r'C:\Users\DELL\Desktop\hhhhh')

切换文件夹：

path = r'C:\Users\DELL\Desktop\p1'
path2 = os.chdir(path)     # 用于切换路径chdir 
m = os.getcwd()
print(m)

文件夹的复制：

import os
​
path = r'C:\Users\DELL\Desktop\概率论与数理统计'
path2 = r'C:\Users\DELL\Desktop\p1'
​
def copy(src, target):
    if os.path.isdir(src) and os.path.isdir(target):
        filelist = os.listdir(src)    # 获取文件夹里的内容
        for file in filelist:      # 遍历文件夹列表
            path = os.path.join(src, file)   # 拼接成完整的路径
            if os.path.isdir(path):   # 判断是文件夹还是文件
                target_path = os.path.join(target, file)
                os.mkdir(target_path)      # 创建文件夹
                copy(path, target_path)  # 是文件夹，进行递归调用
            else:
                with open(path, 'rb') as restream:  # 否则读取文件内容
                    container = restream.read()
                path1 = os.path.join(target, file)
                with open(path1, 'wb') as wstream:   # 将读取的文件复制过去
                    wstream.write(container)
        else:
            print('复制完毕')

生成器

在循环过程中不断的推断后续的元素，不必创建完整的list,从而节省大量的空间，在python中，一边循环一边计算的机制称为生成器,generator

1、列表推导式

list2.__next__()  # __next__得到一个元素（下一个）
​
next(list2)      # 或者系统内置的函数，调一次产生一个数字

只要函数中出现了yield关键字，说明函数不是函数，是生成器

调用函数并接收，得到的结果就是生成器

def fib(length):
    a, b = 0, 1
    n = 0
    while n < length:
        yield b
        a, b = b, a + b
        n += 1
    return '没有更多的元素'    # return 用于stop后面的提示信息
​
g = fib(5)
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))

def task(n):
    for i in range(n):
        print('在搬{}块砖'.format(i))
        yield
​
​
def task2(n):
    for i in range(n):
        print('在听第{}首歌'.format(i))
        yield
​
​
g2 = task(10)
g3 = task2(5)
​
while True:
    try:
        next(g2)
        next(g3)
    except StopIteration as e:
        break

应用：协程

迭代器和可迭代的对象

可迭代对象：生成器，元组，列表，集合，字典，字符串

1、迭代器是访问集合元素的一种方式，迭代器是一个可以记住遍历位置的对象，2、迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问结束。 3、迭代器只能往前不会后退，

可以被next()函数调用并不断的返回下一个值的对象成为迭代器

判断是否可迭代 isinstance()

正在上传…重新上传取消

类方法

1、定义依赖装饰器@classmethod

2、类方法的参数不是一个对象，而是类

print(cls)

3、类方法只可以使用类属性

4、类方法不能使用普通方法

类方法的作用：

只能访问类属性和类方法，可以在对象创建之前，如果需要完成一些动作（功能）

静态方法

1、需要修饰装饰器@staticmethod

2、静态方法是无需传递参数（cls,self）

3、只能访问类的属性和方法，无法访问对象的

4、加载时机同类方法

类方法和静态方法的区别

1、装饰器不同 2、类方法有参数，静态方法没有参数

魔术方法

1、__ init __:初始化魔术方法，触发时机：初始化对象时触发（不实例不触发）

2、__ new __:实例化的魔术方法 触发时机：在实例化时触发

3、__ call __:对象调用方法， 触发时机：把对象当成函数使用时，会默认调用该函数

4、__ del __:析构魔术方法 触发时机：当对象没有用的时候触发

5、__ str __: 触发时机：打印对象名，自动触发调用里面的内容，一定要加 return 想看到的内容

正在上传…重新上传取消

def __call__(self, *args, **kwargs): # __call__ 用于把对象当成函数使用
    
p = person('rose')
p()  # 执行的是call里面的函数

@property

@property装饰器，用于私有属性，使在外面可以正常的访问该属性，又达到私有的特点，要对私有属性进行修改时，直接在@属性.setter,但是必须先有@property

class Student:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.__age = age
​
    @property    # 类似于getter的作用
    def age(self):
        return self.__age
​
    @age.setter  # 在上面一个函数上加setter ，同名
    def age(self, age):
        if age > 0 and age < 10:
            self.__age = age
        else:
            print('年龄不在规定中。。。')
​
    def __str__(self):
        return '{}的年龄是{}'.format(self.name, self.__age)
​
​
student = Student('小张', 7)
student.age = 3
print(student.age)  # 加装饰器，将私有的属性可以进行普通的访问

继承

class Staff:
    def __init__(self, sid, name, salary):
        self.sid = sid
        self.name = name
        self.salary = salary

    def __str__(self):
        msg = '工号：{}，姓名：{}，工资：{}'.format(self.sid, self.name, self.salary)
        return msg

    def calulator(self):
        return self.salary


class Worker(Staff):

    def __init__(self, sid, name, salary, hours, hours_wage):
        self.hours = hours
        self.hours_wage = hours_wage
        super(Worker, self).__init__(sid, name, salary)   # 继承上面的
  
    def calulator(self):   # 重写calulator方法
        money = int(self.hours) * int(self.hours_wage)
        self.salary += money
        return '{}工人的工资为{}元'.format(self.name, self.salary)

多继承

python允许多继承，从左至右，深度优先

.__ mro __ 查看搜索执行顺序

isinstance() 实现多态，由于不同的类都可以传进去，进行判断，不是pet类的无法通过

def feed_pet(self, pet):
    if isinstance(pet, Pet): 
        print('{}养了宠物{},今年{}岁了'.format(self.name, pet.nickname, pet.age))
    else:
        print('不适合饲养哦！！！')

单例模式

单例模式：通过重写__ new __函数每次调用该函数时，如果已经开辟过了，则不重新开辟空间，共用之前开辟的空间，内存的优化，不是所有的都需要单例模式

正在上传…重新上传取消

导包

__ init __,只要导入该包的时候，就会默认执行

time包

# import sys
#
# print(sys.path)
# print(sys.argv)
import time
​
# 时间戳
t = time.time()
print(t)
​
# 将时间戳转换为字符串
s = time.ctime(t)
print(s)
​
# 转换为元组
s1 = time.localtime(t)
print(s1)
​
# 元组转为时间戳
t2 = time.mktime(s1)
print(t2)
​
# 将元祖转换为字符串
t3 = time.strftime('%Y-%m-%d')
print(t3)
​
# 将字符串转为元组的方式
t4 = time.strptime('2022-05-03', '%Y-%m-%d')
print(t4)

hashlib加密算法包

md5、sha256等算法都是不可逆的，将加密后的存入数据库，将用户输入的进行加密在与数据库的内容进行对比

msg = '你好'
md5 = hashlib.md5(msg.encode('utf8'))
print(md5.hexdigest())
​
shal = hashlib.sha256(msg.encode('utf8'))
print(shal.hexdigest())

正则表达式：

re模块

match：从开头进行匹配 search：只匹配一次 findall ：查找所有

sub(相当于replace) split(切割)

result = re.split(r'[,:]' ,'java:90,c:89')  # 遇到, 或者:就切一下 

res1 = re.match(r"<(\w+)>(.+)$", msg) # \1匹配的是分组一，成对出现

phone = '010-12345678'
res = re.match(r'(\d{3}|\d{4})-(\d{8})$', phone)
print(res.group(1))  # group(1)表示的是第一组
print(res.group(2))  # group(2)表示的是第二组
msg = '
world
'
msg1 = '
world
'
res1 = re.match(r"<(\w+)><(\w+)>(.+)$", msg)
print(res1.group(3))

基础：.任意字符 []范围 |或者 （）一组

量词： * >=0 + >=1 ? 0,1 {m}=m {m,}>=m {m,n} >=m ,<=n

预定义： \s space \S not space \d digit \w word [0-9a-zA-Z_] \W not word

引用： （\w+）(\d*) \1 \2 表示引用前面的内容

起名 （?P< name >\w+） (?P= name) 和引用的方法类似

贪婪和非贪婪

# 默认模式，贪婪模式
s = 'abc1233abc'
res = re.match(r'abc(\d+?)', s)    # 加上？就是非贪婪模式了 
print(res.group(1))

进程、线程

自定义进程：（重写run方法）

from multiprocessing import Process
​
​
class Myprocess(Process):
​
    def __init__(self, name):
        super(Myprocess, self).__init__()
        self.name = name
​
    # 重写run方法
    def run(self):
        n = 1
        while True:
            print('进程名字：', self.name)
            print('{}========='.format(n))
            n += 1
​
​
if __name__ == '__main__':
    P = Myprocess('天天')
    P.start()
    P1 = Myprocess('张张')
    P1.start()

from multiprocessing import Process

Process(target=函数, name='名字',args = (给函数传递的参数))

对象调用方法：

process.start() 启动并执行线程

process.run() 只是执行，不会启动线程

terminate() 终止

非阻塞式

Pool ：进程池

# 非阻塞式
def task(task_name):
    print('开始任务', task_name)
    start = time.time()
    time.sleep(random() * 2)
    end = time.time()
    return '线程名字：{},用时{},进程id:{}'.format(task_name, (end - start), os.getgid())

def callback_func(n):
    print(n)


if __name__ == '__main__':
    pool = Pool(5)
    list1 = ['听音乐', '做作业', '洗衣服 ', '打游戏', '看书', '跳舞', '散步']
    for i in list1:
        pool.apply_async(task, args=(i,), callback=callback_func)  # apply_async用的非阻塞模式
    pool.close()  # 添加任务结束
    pool.join()  # 阻塞

    print('over')

特点： 全部添加到队列中，执行完毕，立刻返回，并没等待其他进程执行完毕，但是回调函数callback要等待任务完成后才进行调用

阻塞式

if __name__ == '__main__':
    pool = Pool(5)
    list1 = ['听音乐', '做作业', '洗衣服 ', '打游戏', '看书', '跳舞', '散步']
    for i in list1:
        pool.apply(task, args=(i,))  # 和apply_async类似，只有用的函数为apply
    pool.close()  # 添加任务结束
    pool.join()  # 阻塞

    print('over')

特点：添加一个执行一个，一个任务不结束，另外一个任务进不来

进程池:

pool = Pool(max) 创建一个进程池

pool.apply() 阻塞的

pool.apply_async() 非阻塞的

pool.close()

pool.join () 阻塞主线程，让主线程等执行完之后在执行

进程之间的通讯

import time
from multiprocessing import Process
​
​
def download(q):
    images = ['aaa.jpg', 'cat.jpg', 'dog.jpg']
    for image in images:
        print('正在下载:{}....'.format(image))
        time.sleep(0.3)
        q.put(image)
​
​
def getfile(q):
    while True:
        try:
            file = q.get(timeout=3)     # 设置超时用于结束循环
            print('{}保存成功'.format(file))
        except:
            print('保存完毕')
            break
​
​
if __name__ == '__main__':
    q = Queue(5)          # 通过队列进行通讯
    p1 = Process(target=download, args=(q,))
    p2 = Process(target=getfile, args=(q,))
    p1.start()
    p1.join()
    p2.start()
    p2.join()

多线程

t = threading.Thread(target=download, name='aa', args=(1,))  # 启动和进程类似
t.start()

GIL：全局解释器 线程：'伪线程'‘（所以过分的强调速度时，python尽量用进程）

def task():
    # 获取线程锁，如果已经上锁，其他的只能等待
    lock.acquire()  # 阻塞,上锁
    for i in range(len(list1)):
        list1[i] = 2
        time.sleep(0.3)
    lock.release()  # 释放
    
if __name__ == '__main__':
    t1 = threading.Thread(target=task())
    t2 = threading.Thread(target=task2())
    t1.start()
    t2.start()

死锁：

在线程间共享多个资源的时候，如果两个线程分别占有一部分资源并同时等待对方的资源，就会造成死锁，

a拿到一把锁，进入休眠，b拿到另外一把锁，两个锁又相互的依赖，两把锁被不同的线程占有，相互等待

避免死锁：解决办法：（资源先后使用不当）

1、重构代码 2、设置超时timeout解决

生产者与消费者：两个线程之间的通信（queue进行通信）

协程：微线程

进程>线程>协程 ——（协程是用生成器）

协程：耗时操作

耗时操作：网络请求，网络下载（爬虫）， IO:文件的读写 阻塞

greenlet包，进行人工切换

import time
from greenlet import greenlet
​
​
def task():
    for i in range(3):
        print('a>>>>>>>', i)
        g1.switch()       # ，进入休眠，切换到task1
        time.sleep(0.3)
​
def task1():
    for i in range(4):
        print('b>>>>>>>', i)
        g2.switch()
        time.sleep(0.3)
        
if __name__ == '__main__':
    g = greenlet(task)
    g1 = greenlet(task1)
    g.switch()

gevent包：

import time
import gevent
from gevent import monkey
monkey.patch_all()   # 猴子补丁，gevent无法感知原生的sleep,猴子补丁会在运行前将它进行替换
​
def task():
    for i in range(3):
        print('a>>>>>>>', i)
        time.sleep(0.3)
​
def task1():
    for i in range(4):
        print('b>>>>>>>', i)
        time.sleep(0.3)
​
def task2():
    for i in range(4):
        print('c>>>>>>>', i)
        time.sleep(0.3)
​
​
if __name__ == '__main__':
    g = gevent.spawn(task)
    g1 = gevent.spawn(task1)
    g2 = gevent.spawn(task2)
    g.join()
    g1.join()
    g2.join()

配置

yum search  软件名  查找有没有指定的软件
​
yum install 软件名   安装软件 
​
yum remove 软件名    删除软件
yum info  软件名    查看已经安装的软件
xz -d 解压缩    tar -xvf  解归档

vim的三种模式 命令模式 i/a

编辑模式 ESC

-ctrl+y /ctrl+e 移动一行

ctrl+f/ ctrl+b 翻一页

0 光标到首行 $ 光标到尾行 /w 光标到下一个单词

dd 删除本行 100dd 删除100行

yy 复制光标所在行

p 粘贴 5p 粘贴五遍

u 撤销 ctrl+r 恢复

多文件模式： ：ls :查看所有打开的文件 ：b 数字 显示指定的文件

分屏 ：vs 垂直拆分 ：sp 水平拆分

：qa 全部退出 ：wqa 保存退出

（ctrl +w两次）切换到不同的

vim -d 文件1 文件2 同时打开两个窗口并进行版本比较差异

git命令

git init 将文件夹初始化为git仓库

git add 将工作区的指定文件放入暂存区

git status 查看工作区和暂存区的状态

git commit -m '提交原因' # 将暂存区的内容添加到仓库

git log 查看提交日志（历史提交记录）

git checkout -- 将暂存区的文件恢复到工作区

git reset --hard HEAD^ 回到上一个版本

git reset --hard 回到指定版本

git reflog 查看所有的历史和未来的版本，包括删除的版本

国内托管平台 ：码云gitee /coding

git clone 克隆代码

git push 将本地代码推（上传）到服务器上

git pull 将服务器更新同步到本地

数据库：

索引：index 可以加速查询索引在用于经常查询筛选条件的列上建立索引

explain 执行计划 ,判断执行的效率

systemctl status mysql 启动数据库

restrict 不允许操作 cascade 级联操作

事务：要么全都不做，要么全部都做

begin;      # 开启事务环境
delet from ...
commit;  # 提交，所有的操作全部成功
rollback    # 回滚，事务的操作全部撤销

pip freeze > requirements.txt 输出重定向，将当前项目的依赖项放到requirements里面

装依赖包里面的文件里面的项目 pip install -r requirements.txt

import pymysql
​
​
def mian():
    conn = pymysql.connect(host='192.168.43.153', port=3306,
                           user='root', password='539433',
                           db='liangqiong', charset='utf8')
    try:
        with conn.cursor() as cursor:
            result = cursor.execute(
                "insert into student values ('S200','张召忠','男','19','计算机', 179)")
            if result == 1:
                print('添加成功')
            conn.commit()
    except pymysql.MySQLError as e:
        print(e)
        conn.rollback()
    finally:
        conn.close()
​
​
if __name__ == '__main__':
    mian()

result = cursor.execute(
    "update student set 年龄 =%s where 学号=%s", (input('请输入年龄：'), input('请输入学号：'))))

完整性：实体的完整性：每一个实体都是独一无二的，没有冗余

参照的完整性：外键

域完整性：存储的数据都是有效的数据（数据类型、非空约束，默认值约束，检查约束）

ACID特性：

A atomicity 原子性： 不可分割

c Consistency一致性 事物前后状态一致

I Isolation 隔离性 多个事务不知道彼此的中间状态

D Duration 持久性 事物完成后反映带物理存储上

非关系性数据库： NO SQL

-文档数据库 MongoDB/ ElasticSearch

\键值对数据库 Redis

\图数据库\列族数据库

Redis KV数据库 -放内存 -单线程+异步I/O（多路io复用）

计算密集型应用 ——多进程+多线程

I/0密集型应用 ——单线程+异步I/O

1、进入redis安装目录，执行下面命令启动redis服务

./bin/redis-server redis.conf

2、通过redis-cli测试redis是否可用，在redis安装目录执行下面命令：

./bin/redis-cli

1、高速缓存数据 （用户经常使用的数据搬到内存）——热数据

2、实时排行榜 3、投票点赞 4、消息队列

redis-server --port 1234 --requirepass qiqi # 指定端口号和设置口令

redis-server 配置文件 > redis.log & #重定向性log

启动redis客户端

redis-cli -h 主机ip地址 -p 端口

主机：端口> auth 密码

redis-benchmark 基准测试，测试性能

可查看的网站 redisdoc.com

哈希码（数字签名） MD5/SHA1/SHA256