Python에서 Redis 적용

Redis는 캐시, 메시지 큐, 카운터 및 기타 시나리오에서 일반적으로 사용되는 오픈 소스 고성능 키-값 스토리지 시스템입니다. 간결하고 효율적인 스크립팅 언어인 Python은 웹 백그라운드 처리, 데이터 분석 및 마이닝, 기계 학습, 인공 지능 및 기타 분야에서도 널리 사용됩니다. 이 기사에서는 Redis 설치, Python Redis 클라이언트 모듈 사용 및 특정 적용 사례를 포함하여 Python에서 Redis를 적용하는 방법에 대해 설명합니다.

1. Redis 설치

1. 설치 파일 다운로드
   Redis 공식 홈페이지에서는 소스코드와 미리 컴파일된 버전을 제공합니다. 미리 컴파일된 버전을 선택하면 최신 버전을 직접 다운로드할 수 있습니다.
2. 압축해제 및 컴파일
   다운로드가 완료된 후 지정된 디렉터리에 압축을 풀어주세요. make 명령을 사용하여 Redis를 실행 파일, 시작 스크립트 등으로 컴파일합니다. Linux 시스템에서는 다음 명령을 사용할 수 있습니다.

$ tar xzf redis-5.0.3.tar.gz
$ cd redis-5.0.3
$ make

3. Redis 서버 시작
   컴파일이 완료된 후, redis를 사용할 수 있습니다. -server 명령은 Redis 서버를 시작합니다. 기본 수신 포트는 6379입니다.

$ src/redis-server

4. 연결 테스트
   redis-cli 명령을 사용하여 Redis 서버에 연결할 수 있습니다. 작동을 위해. 예를 들어 SET 명령을 사용하여 키-값 쌍을 설정합니다.

$ src/redis-cli
127.0.0.1:6379> SET mykey "Hello Redis"
OK
127.0.0.1:6379> Hello Redis"

2. Python Redis 클라이언트 모듈 사용

Python에서 Redis를 쉽게 사용하려면 redis-py 모듈을 Redis 클라이언트 라이브러리로 사용할 수 있습니다. pip 명령을 사용하여 설치할 수 있습니다:

$ pip install redis

Redis 서버에 연결
1. 먼저 Redis 서버에 연결하기 위한 Redis 객체를 생성해야 합니다. 다음 코드를 사용할 수 있습니다:
   

import redis

rds = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

여기서 호스트와 포트는 각각 Redis 서버의 주소와 포트 번호입니다. , db는 Redis를 의미합니다. 데이터베이스 수, 기본값은 0입니다.

데이터 작업
2. Redis 객체를 사용하여 키-값 쌍 및 기타 작업을 설정, 획득, 삭제합니다. 예:
   

rds.set('name', 'Alice')

name = rds.get('name')
print(name) # 출력: b'Alice'

그 중 set 메소드는 다음과 같습니다. 키 값 쌍을 설정하는 데 사용되는 get 메소드는 키-값 쌍을 얻는 데 사용됩니다. get 메소드에 의해 반환된 데이터 유형은 바이트이며 decode 메소드를 사용하여 문자열로 변환되어야 한다는 점에 유의해야 합니다.

일괄 작업
3. 효율성 향상을 위해 Redis는 일괄 작업을 지원합니다. 파이프라인을 사용하면 여러 작업을 패키지화하여 Redis 서버로 전송할 수 있으므로 네트워크 오버헤드와 대기 시간이 줄어듭니다. 예:
   

pipe = rds.pipeline()

pipe.set('key1', 'value1')
pipe.set('key2', 'value2')
pipe.set('key3', 'value3 ' )
pipe.execute()

Pub/Sub 모드
4. Redis는 메시지 전송을 위한 게시/구독 모드를 제공합니다. Python Redis 클라이언트 라이브러리는 해당 API도 제공합니다. 예:
   

import time

pubsub = rds.pubsub()
pubsub.subscribe('channel')
rds.publish('channel', 'Hello')
time.sleep(1) # 1초 동안 기다립니다.
msg = pubsub.get_message()
print(msg) # 출력: {'type': 'message', 'channel': b'channel', 'data': b'Hello'}

그 중 구독은 메소드는 구독 채널을 나타내며, 게시 메소드는 메시지 게시를 의미합니다. 메시지를 얻으려면 get_message 메소드를 사용하십시오.

3. 특정 응용 사례

Caching
1. Python Redis 클라이언트 라이브러리를 사용하면 일반적으로 사용되는 데이터를 캐시하고 웹 응용 프로그램의 응답 속도를 높일 수 있습니다. 예:
   

import time

import redis
class Cache:

def __init__(self):
    self.rds = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

def get(self, key):
    val = self.rds.get(key)
    if val:
        return val.decode()
    return None

def set(self, key, val, ttl=60):
    self.rds.set(key, val, ex=ttl)

cache = Cache()

val = 캐시.get('key')
val이 아닌 경우:

# 从数据库中查询数据
val = 'value'
cache.set('key', val, ttl=60)

print(val)

where Cache 클래스 Redis 캐시 구현을 캡슐화하고 get 및 set 메서드를 사용하여 캐시 데이터를 얻거나 설정합니다. 데이터를 가져오기 전에 캐시를 쿼리합니다. 캐시에 데이터가 없으면 데이터베이스에서 데이터를 읽고 캐시합니다.

분산 잠금
2. 분산 잠금은 여러 프로세스/스레드/노드가 협력할 때 리소스 경쟁을 피하기 위해 사용되는 동기화 메커니즘입니다. Python Redis 클라이언트 라이브러리를 사용하여 분산 잠금을 구현할 수 있습니다. 예:
   

import time

import redis
class Lock:

def __init__(self):
    self.rds = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
    self.locked = False

def acquire(self, lockname, ttl=60):
    identifier = str(time.time())
    self.locked = self.rds.setnx(lockname, identifier)
    if self.locked:
        self.rds.expire(lockname, ttl)
    return self.locked

def release(self, lockname):
    if self.locked:
        self.rds.delete(lockname)

lock = Lock()

if lock.acquire('mylock'):

# 处理业务逻辑...
lock.release('mylock')

Lock 클래스는 획득 및 획득을 사용하여 분산 잠금 구현을 캡슐화합니다. release 메소드는 잠금을 획득하거나 해제할 수 있습니다. 잠금을 획득할 때 잠금이 이미 사용 중인 경우 False를 반환하고, 잠금이 사용되지 않은 경우 잠금을 획득하고 만료 시간을 설정합니다.

요약하자면 Redis는 Python에서 널리 사용되며 캐시, 분산 잠금, 메시지 대기열, 카운터 및 기타 시나리오에서 사용할 수 있습니다. Python Redis 클라이언트 라이브러리는 편리한 데이터 작업을 위해 간단하고 사용하기 쉬운 API도 제공합니다.

위 내용은 Python에서 Redis 적용의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!