1、インストール
pip install redisを詳しく解説しています
2、基本的な使い方
使用:
import redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
r['test'] = 'test' #または、 r.set('test', 'test') Set key
r.get('test') #Get the value of test
r.delete('test' ) #このキーを削除します
r.flushdb() #データベースをクリアします
r.keys() #すべてのキーをリストします
r.exists('test') #このキーがあるかどうかを確認します存在します
r.dbsize() #データベース内のエントリの数
>>> import redis >>> pool = redis.ConnectionPool(host='localhost', port=6379, db=0) >>> r = redis.StrictRedis(connection_pool = pool) >>> r.set('foo', 'bar') True >>> r.get('foo') 'bar'3.
action=True を指定すると、パイプライン実行時に MULTI と EXEC を使用してパイプライン操作がカプセル化されます。以下の「パイプライン」セクションを参照してください。
・SUBSCRIBE/LISTEN: パイプラインと同様に、PubSub も状態を維持するために基礎となる接続が必要なため、別のクラスとして実装されます。 Redis クライアントの pubsub メソッドを呼び出すと、PubSub インスタンスが返され、これを通じてチャネルにサブスクライブしたり、メッセージをリッスンしたりできます。どちらのクラス (StrictRedis クラスと PubSub クラス) もメッセージをパブリッシュ (PUBLISH) できます。
上記の変更に加えて、StrictRedis のサブクラス Redis は、redis-py の古いバージョンとの互換性を提供します。 · LREM: パラメーター 'num' と 'value' の順序が交換されるため、'num' は欠落している保存値 0 を提供します。・ZADD: 実装中にスコアと値の順序が誤って逆になりました。後で誰かがそれを使用しました。それで終わりです・SETEX: 注: Redis は使用しないでください。このクラスは互換性のみを目的としています 4. 詳細な説明>>> pool = redis.ConnectionPool(host='localhost', port=6379, db=0) >>> r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)
ConnectionPool 管理一组 Connection 实例。redis-py 提供两种类型的 Connection。缺省情况下,Connection 是一个普通的 TCP 连接。 UnixDomainSocketConnection 允许和服务器运行在同一个设备上的客户端通过 unix 套接字进行连接。要使用 UnixDomainSocketConnection 连接, 只需要通过unix_socket_path 参数传递一个 unix 套接字文件的字符串。另外,确保redis.conf 文件配置了unixsocket 参数(缺省情况下是注释掉的):
>>> r = redis.StrictRedis(unix_socket_path='/tmp/redis.sock')
也可以自己创建 Connection 子类。这个特性可以在使用异步框架时用于控制 socket 的行为。要使用自己的Connection 初始化客户端类,需要创建一个连接池,通 connection_class 参数把自己的类传递进去。传递的其它关键字参数会在初始化时传递给自定义的类:
>>> pool = redis.ConnectionPool(connection_class=YourConnectionClass, your_arg='...', ...)
分析类提供了控制如何对 Redis 服务器的响应进行分析的途径。redis-py 提供了两个分析类, PythonParser和 HiredisParser。缺省情况下,如果安装了 hiredis 模块, redis-py 会尝试使用 HiredisParser,否则使用 PythonParser。
Hiredis 是由 Redis 核心团队维护的 C 库。 Pieter Noordhuis 创建了 Python 的实现。分析 Redis 服务器的响应时,Hiredis 可以提供 10 倍的速度提升。性能提升在获取大量数据时优为明显,比如 LRANGE 和SMEMBERS 操作。
和 redis-py 一样,Hiredis 在 Pypi 中就有,可以通过 pip 或 easy_install 安装:
$ pip install hiredis
或:
$ easy_install hiredis
客户端类使用一系列回调函数来把 Redis 响应转换成合适的 Python 类型。有些回调函数在 Redis 客户端类的字典 RESPONSE_CALLBACKS 中定义。
通过 set_response_callback 方法可以把自定义的回调函数添加到单个实例。这个方法接受两个参数:一个命令名和一个回调函数。通过这种方法添加的回调函数只对添加到的对象有效。要想全局定义或重载一个回调函数,应该创建 Redis 客户端的子类并把回调函数添加到类的 RESPONSE_CALLBACKS(原文误为REDIS_CALLBACKS) 中。
响应回调函数至少有一个参数:Redis 服务器的响应。要进一步控制如何解释响应,也可以使用关键字参数。这些关键字参数在对 execute_command 的命令调用时指定。通过 “withscores” 参数,ZRANGE 演示了回调函数如何使用关键字参数。
Redis 客户端实例可以安全地在线程间共享。从内部实现来说,只有在命令执行时才获取连接实例,完成后直接返回连接池,命令永不修改客户端实例的状态。
但是,有一点需要注意:SELECT 命令。SELECT 命令允许切换当前连接使用的数据库。新的数据库保持被选中状态,直到选中另一个数据库或连接关闭。这会导致在返回连接池时,连接可能指定了别的数据库。
因此,redis-py 没有在客户端实例中实现 SELECT 命令。如果要在同一个应用中使用多个 Redis 数据库,应该给第一个数据库创建独立的客户端实例(可能也需要独立的连接池)。
在线程间传递 PubSub 和 Pipeline 对象是不安全的。
Pipeline 是 StrictRedis 类的子类,支持在一个请求里发送缓冲的多个命令。通过减少客户端和服务器之间往来的数据包,可以大大提高命令组的性能。
Pipeline 的使用非常简单:
>>> r = redis.Redis(...) >>> r.set('bing', 'baz') >>> # Use the pipeline() method to create a pipeline instance >>> pipe = r.pipeline() >>> # The following SET commands are buffered >>> pipe.set('foo', 'bar') >>> pipe.get('bing') >>> # the EXECUTE call sends all bufferred commands to the server, returning >>> # a list of responses, one for each command. >>> pipe.execute() [True, 'baz']
>>> pipe.set('foo', 'bar').sadd('faz', 'baz').incr('auto_number').execute() [True, True, 6]
另外,pipeline 也可以保证缓冲的命令组做为一个原子操作。缺省就是这种模式。要使用命令缓冲,但禁止pipeline 的原子操作属性,可以关掉 transaction:
>>> pipe = r.pipeline(transaction=False)
一个常见的问题是:在进行原子事务操作前需要从 Redis 中获取事务中要用的数据。比如,假设 INCR 命令不存在,但我们需要用 Python 创建一个原子版本的 INCR。
一个不成熟的实现是获取值(GET),在 Python 中增一, 设置(SET)新值。但是,这不是原子操作,因为多个客户端可能在同一时间做这件事,每一个都通过 GET 获取同一个值。
WATCH 命令提供了在开始事务前监视一个或多个键的能力。如果这些键中的任何一个在执行事务前发生改变,整个事务就会被取消并抛出 WatchError 异常。要实现我们的客户 INCR 命令,可以按下面的方法操作:
>>> with r.pipeline() as pipe: ... while 1: ... try: ... # 对序列号的键进行 WATCH ... pipe.watch('OUR-SEQUENCE-KEY') ... # WATCH 执行后,pipeline 被设置成立即执行模式直到我们通知它 ... # 重新开始缓冲命令。 ... # 这就允许我们获取序列号的值 ... current_value = pipe.get('OUR-SEQUENCE-KEY') ... next_value = unicode(int(current_value) + 1) ... # 现在我们可以用 MULTI 命令把 pipeline 设置成缓冲模式 ... pipe.multi() ... pipe.set('OUR-SEQUENCE-KEY', next_value) ... # 最后,执行 pipeline (set 命令) ... pipe.execute() ... # 如果执行时没有抛出 WatchError,我们刚才所做的确实“原子地” ... # 完成了 ... break ... except WatchError: ... # 一定是其它客户端在我们开始 WATCH 和执行 pipeline 之间修改了 ... # 'OUR-SEQUENCE-KEY',我们最好的选择是重试 ... continue
注意,因为在整个 WATCH 过程中,Pipeline 必须绑定到一个连接,必须调用 reset() 方法确保连接返回连接池。如果 Pipeline 用作 Context Manager(如上面的例子所示), reset() 会自动调用。当然,也可以用手动的方式明确调用 reset():
>>> pipe = r.pipeline() >>> while 1: ... try: ... pipe.watch('OUR-SEQUENCE-KEY') ... current_value = pipe.get('OUR-SEQUENCE-KEY') ... next_value = unicode(int(current_value) + 1) ... pipe.multi() ... pipe.set('OUR-SEQUENCE-KEY', next_value) ... pipe.execute() ... break ... except WatchError: ... continue ... finally: ... pipe.reset()
·WATCH 执行后,pipeline 被设置成立即执行模式
·用 MULTI 命令把 pipeline 设置成缓冲模式
·要么使用 with,要么显式调用 reset()
有一个简便的名为“transaction”的方法来处理这种处理和在 WatchError 重试的模式。它的参数是一个可执行对象和要 WATCH 任意个数的键,其中可执行对象接受一个 pipeline 对象做为参数。上面的客户端 INCR 命令可以重写如下(更可读):
>>> def client_side_incr(pipe): ... current_value = pipe.get('OUR-SEQUENCE-KEY') ... next_value = unicode(int(current_value) + 1) ... pipe.multi() ... pipe.set('OUR-SEQUENCE-KEY', next_value) >>> >>> r.transaction(client_side_incr, 'OUR-SEQUENCE-KEY')
以上がPython Redisの使い方を詳しく解説の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。