Redis: 원격 사전 서비스, 즉 Redis의 하위 계층은 C 언어로 작성되었습니다. 오픈 소스, 메모리 기반 NoSql 데이터베이스입니다.
Redis의 성능이 훨씬 뛰어납니다. 다른 데이터베이스와 클러스터를 지원하며, 분산 및 마스터-슬레이브 동기화의 장점을 가지고 있어 데이터 캐싱 및 고속 읽기/쓰기 등의 시나리오에서 자주 사용됩니다
설치를 맡아드립니다. 클라우드 서버 Centos 7.8의 Redis-Server를 예로
먼저 클라우드 서버 Redis 데이터베이스에 설치
# 下载epel仓库 yum install epel-release # 安装redis yum install redis
그런 다음 vim 명령을 통해 Redis 구성 파일을 수정하고 원격 연결을 열고 연결 비밀번호를 설정하세요
구성 파일 디렉터리: /etc/redis.conf
bind를 0.0.0.0으로 변경하여 외부 네트워크 접근을 허용합니다
requirepass 접근 비밀번호를 설정하세요
# vim /etc/redis.conf # 1、bing从127.0.0.1修改为:0.0.0.0,开放远程连接 bind 0.0.0.0 # 2、设置密码 requirepass 123456
클라우드 서버 데이터의 보안을 보장하려면 Redis가 원격 액세스를 열 때 비밀번호를 강화해야 합니다
그런 다음 Redis 서비스를 시작하고 방화벽과 포트를 열고 클라우드 서버 보안 그룹을 구성합니다
기본적으로 사용되는 포트 번호는 Redis 서비스는 6379입니다
또한 Redis 데이터베이스가 정상적으로 연결될 수 있도록 클라우드 서버 보안 그룹에서 구성해야 합니다
# 启动Redis服务,默认redis端口号是6379 systemctl start redis # 打开防火墙 systemctl start firewalld.service # 开放6379端口 firewall-cmd --zone=public --add-port=6379/tcp --permanent # 配置立即生效 firewall-cmd --reload
위 작업을 완료한 후 Redis-CLI 또는 Redis 클라이언트 도구를 사용할 수 있습니다 to connect
마지막으로 Python을 사용하여 Redis를 작동하려면 pip를 사용하여 종속성을 설치해야 합니다
# 安装依赖,便于操作redis pip3 install redis
Redis에서 데이터를 작동하기 전에 호스트, 포트 번호, 비밀번호 인스턴스화를 사용해야 합니다. Redis 연결 개체
from redis import Redis class RedisF(object): def __init__(self): # 实例化Redis对象 # decode_responses=True,如果不加则写入的为字节类型 # host:远程连接地址 # port:Redis端口号 # password:Redis授权密码 self.redis_obj = Redis(host='139.199.**.**',port=6379,password='123456',decode_responses=True,charset='UTF-8', encoding='UTF-8')
다음으로 문자열, 목록, 집합 컬렉션, zset 컬렉션, 해시 테이블 및 트랜잭션의 작업을 예로 들어 Python에서 이러한 데이터를 작업하는 방법에 대해 설명합니다
1 문자열 작업
. 문자열을 연산하는 방법에는 두 가지가 있습니다. 연산 방법은 set()과 mset()
그 중 set()은 한 번에 하나의 값만 저장할 수 있습니다. 매개변수의 의미는 다음과 같습니다
이름. : key, 키를 나타냅니다
value: value, 저장할 값
ex: 만료 시간(초), 설정하지 않으면 절대 만료되지 않습니다. 그렇지 않으면 만료될 때 삭제됩니다.
# set():单字符串操作 # 添加一个值,并设置超时时间为120s self.redis_obj.set('name', 'airpython', ex=120) # get():获取这个值 print(self.redis_obj.get('name')) # delete():删除一个值或多个值 self.redis_obj.delete('name') print(self.redis_obj.get('name'))다중 값 데이터 설정의 경우 mset() 메서드를 호출하고 키-값 쌍을 사용하여 사전을 삽입할 데이터에 대한 매개변수마찬가지로 Redis는 여러 값을 한 번에 얻을 수 있는 mget() 메서드를 제공합니다. 키 값
# mset():设置多个值 self.redis_obj.mset({"foo": "foo1", "zoo": "zoo1"}) # mget():获取多个值 result = self.redis_obj.mget("foo", "zoo") print(result)2. 목록 작업Redis는 목록 작업을 위한 다양한 메서드를 제공합니다. , 더 일반적인 것은 다음과 같습니다:
def manage_list(self): """ 操作列表 :return: """ # 1、新增一个列表,并左边插入一个数据 # 注意:可以一次加入多个元素,也可以一个个元素的加入 self.redis_obj.lpush('company', '阿里', '腾讯', '百度') # 2、移除第一个元素 self.redis_obj.lpop("company") # 3、右边插入数据 self.redis_obj.rpush('company', '字节跳动', '小米') # 4、移除最后一个元素 self.redis_obj.rpop("company") # 5、获取列表的长度 self.redis_obj.llen("company") # 6、通过索引,获取列表中的某一个元素(第二个元素) print('列表中第二个元素是:', self.redis_obj.lindex("company", 1)) # 7、根据范围,查看列表中所有的值 print(self.redis_obj.lrange('company', 0, -1))3. 작업 세트 컬렉션
def manage_set(self): """ 操作set集合 :return: """ self.redis_obj.delete("fruit") # 1、sadd:新增元素到集合中 # 添加一个元素:香蕉 self.redis_obj.sadd('fruit', '香蕉') # 再添加两个元素 self.redis_obj.sadd('fruit', '苹果', '桔子') # 2、集合元素的数量 print('集合元素数量:', self.redis_obj.scard('fruit')) # 3、移除一个元素 self.redis_obj.srem("fruit", "桔子") # 再定义一个集合 self.redis_obj.sadd("fruit_other", "香蕉", "葡萄", "柚子") # 4、获取两个集合的交集 result = self.redis_obj.sinter("fruit", "fruit_other") print(type(result)) print('交集为:', result) # 5、获取两个集合的并集 result = self.redis_obj.sunion("fruit", "fruit_other") print(type(result)) print('并集为:', result) # 6、差集,以第一个集合为标准 result = self.redis_obj.sdiff("fruit", "fruit_other") print(type(result)) print('差集为:', result) # 7、合并保存到新的集合中 self.redis_obj.sunionstore("fruit_new", "fruit", "fruit_other") print('新的集合为:', self.redis_obj.smembers('fruit_new')) # 8、判断元素是否存在集合中 result = self.redis_obj.sismember("fruit", "苹果") print('苹果是否存在于集合中', result) # 9、随机从集合中删除一个元素,然后返回 result = self.redis_obj.spop("fruit") print('删除的元素是:', result) # 3、集合中所有元素 result = self.redis_obj.smembers('fruit') print("最后fruit集合包含的元素是:", result)
其中,比较常用的方法如下:
zadd:往集合中新增元素,如果集合不存在,则新建一个集合,然后再插入数据
zrange:通过起始点和结束点,返回集合中的元素值(不包含分数);如果设置withscores=True,则返回结果会带上分数
zscore:获取某一个元素对应的分数
zcard:获取集合中元素个数
zrank:获取元素在集合中的索引
zrem:删除集合中的元素
zcount:通过最小值和最大值,判断分数在这个范围内的元素个数
实践代码如下:
def manage_zset(self): """ 操作zset集合 :return: """ self.redis_obj.delete("fruit") # 往集合中新增元素:zadd() # 三个元素分别是:"banana", 1/"apple", 2/"pear", 3 self.redis_obj.zadd("fruit", "banana", 1, "apple", 2, "pear", 3) # 查看集合中所有元素(不带分数) result = self.redis_obj.zrange("fruit", 0, -1) # ['banana', 'apple', 'pear'] print('集合中的元素(不带分数)有:', result) # 查看集合中所有元素(带分数) result = self.redis_obj.zrange("fruit", 0, -1, withscores=True) # [('banana', 1.0), ('apple', 2.0), ('pear', 3.0)] print('集合中的元素(带分数)有:', result) # 获取集合中某一个元素的分数 result = self.redis_obj.zscore("fruit", "apple") print("apple对应的分数为:", result) # 通过最小值和最大值,判断分数在这个范围内的元素个数 result = self.redis_obj.zcount("fruit", 1, 2) print("集合中分数大于1,小于2的元素个数有:", result) # 获取集合中元素个数 count = self.redis_obj.zcard("fruit") print('集合元素格式:', count) # 获取元素的值获取索引号 index = self.redis_obj.zrank("fruit", "apple") print('apple元素的索引为:', index) # 删除集合中的元素:zrem self.redis_obj.zrem("fruit", "apple") print('删除apple元素后,剩余元素为:', self.redis_obj.zrange("fruit", 0, -1))
4、操作哈希
哈希表中包含很多键值对,并且每一个键都是唯一的
Redis 操作哈希表,下面这些方法比较常用:
hset:往哈希表中添加一个键值对值
hmset:往哈希表中添加多个键值对值
hget:获取哈希表中单个键的值
hmget:获取哈希表中多个键的值列表
hgetall:获取哈希表中种所有的键值对
hkeys:获取哈希表中所有的键列表
hvals:获取哈表表中所有的值列表
hexists:判断哈希表中,某个键是否存在
hdel:删除哈希表中某一个键值对
hlen:返回哈希表中键值对个数
对应的操作代码如下:
def manage_hash(self): """ 操作哈希表 哈希:一个键对应一个值,并且键不容许重复 :return: """ self.redis_obj.delete("website") # 1、新建一个key为website的哈希表 # 往里面加入数据:baidu(field),www.baidu.com(value) self.redis_obj.hset('website', 'baidu', 'www.alibababaidu.com') self.redis_obj.hset('website', 'google', 'www.google.com') # 2、往哈希表中添加多个键值对 self.redis_obj.hmset("website", {"tencent": "www.qq.com", "alibaba": "www.taobao.com"}) # 3、获取某一个键的值 result = self.redis_obj.hget("website", 'baidu') print("键为baidu的值为:", result) # 4、获取多个键的值 result = self.redis_obj.hmget("website", "baidu", "alibaba") print("多个键的值为:", result) # 5、查看hash表中的所有值 result = self.redis_obj.hgetall('website') print("哈希表中所有的键值对为:", result) # 6、哈希表中所有键列表 # ['baidu', 'google', 'tencent', 'alibaba'] result = self.redis_obj.hkeys("website") print("哈希表,所有的键(列表)为:", result) # 7、哈希表中所有的值列表 # ['www.alibababaidu.com', 'www.google.com', 'www.qq.com', 'www.taobao.com'] result = self.redis_obj.hvals("website") print("哈希表,所有的值(列表)为:", result) # 8、判断某一个键是否存在 result = self.redis_obj.hexists("website", "alibaba") print('alibaba这个键是否存在:', result) # 9、删除某一个键值对 self.redis_obj.hdel("website", 'baidu') print('删除baidu键值对后,哈希表的数据包含:', self.redis_obj.hgetall('website')) # 10、哈希表中键值对个数 count = self.redis_obj.hlen("website") print('哈希表键值对一共有:', count)
5、操作事务管道
Redis 支持事务管道操作,能够将几个操作统一提交执行
操作步骤是:
首先,定义一个事务管道
然后通过事务对象去执行一系列操作
提交事务操作,结束事务操作
下面通过一个简单的例子来说明:
def manage_steps(self): """ 执行事务操作 :return: """ # 1、定义一个事务管道 self.pip = self.redis_obj.pipeline() # 定义一系列操作 self.pip.set('age', 18) # 增加一岁 self.pip.incr('age') # 减少一岁 self.pip.decr('age') # 执行上面定义3个步骤的事务操作 self.pip.execute() # 判断 print('通过上面一些列操作,年龄变成:', self.redis_obj.get('age'))
위 내용은 Python Redis 데이터 처리 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!