Python Redis 데이터 처리 방법

1. 서문

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

2. 준비

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

3. 실용적인 전투

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.

• px: 만료 시간(밀리초) 단위

• nx/xx: 설정 작업의 실행 여부는 name 키의 존재 여부와 관련됩니다.

값을 가져오고 삭제하는 작업 방법입니다. 값은 다음과 같습니다: get(Key), delete(Key or Keys)

# 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 매개변수

마찬가지로 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 작업

Redis는 목록 작업을 위한 다양한 메서드를 제공합니다. , 더 일반적인 것은 다음과 같습니다:

• lpush/rpush: 목록의 헤드 또는 테일에 하나 이상의 값을 삽입합니다. 여기서 lpush는 데이터의 테일 삽입을 나타냅니다. lset: 인덱스를 통해 목록의 해당 위치에 값을 삽입

• linsert: 목록 요소 앞이나 뒤에 데이터 삽입

• lindex : 인덱스를 통해 목록의 요소를 얻습니다. 여기서 0은 첫 번째 요소를 나타냅니다. ; -1은 마지막 요소를 나타냅니다

• lrange: 시작 위치와 끝 위치를 지정하여 목록에서 지정된 영역의 값을 가져옵니다.

• llen: 해당 목록의 길이를 가져옵니다. 키가 존재하지 않으면 0

• lpop: 목록의 첫 번째 요소를 제거하고 반환

• rpop: 목록의 첫 번째 요소를 제거하고 반환 마지막 요소

• 예제 코드는 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

세트는 요소의 순서가 지정되지 않은 컬렉션입니다. Redis는 또한 세트 컬렉션의 작업을 용이하게 하는 다양한 방법을 제공합니다. 그 중 더 일반적으로 사용되는 방법은 다음과 같습니다.

sadd: 세트에 요소를 추가합니다. 세트에 이미 존재하는 요소는 무시됩니다. 세트가 존재하지 않으면 새 세트를 만듭니다.

scard: 세트 요소 수를 반환합니다.

• smembers: 집합의 모든 요소를 ​​반환합니다.

• srem: 집합에서 하나 이상의 요소를 제거하고 요소가 존재하지 않으면 무시합니다.

• sinter: 두 집합의 교집합을 반환합니다. 결과는 다음과 같습니다. still one Set

• sunion: 두 집합의 합집합을 반환합니다.

• sdiff: 첫 번째 집합 매개변수를 기준으로 사용하여 두 집합의 차이 집합을 반환합니다.

• sunionstore: 두 집합의 합집합을 계산합니다. 새 컬렉션에 저장

• sismember: 컬렉션에 요소가 존재하는지 확인

• spop: 컬렉션에서 요소를 무작위로 삭제하고 반환

• 구체적인 예제 코드는 다음과 같습니다.

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)

• 4 , zset collection 운영
  Zset 컬렉션은 일반 세트 컬렉션과 비교하여 순서가 지정됩니다. zset 컬렉션의 요소에는 값과 점수가 포함되며, 점수는 정렬에 사용됩니다

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!