本文实例讲述了python操作redis的方法。分享给大家供大家参考。具体如下:
#!/usr/bin/python #coding=utf-8 import redis class CRedis: def __init__(self): self.host = 'localhost' self.port = 6379 self.db = 0 self.r = redis.Redis(host = self.host, port = self.port, db = self.db) #1. strings 类型及操作 #设置 key 对应的值为 string 类型的 value def set(self, key, value): return self.r.set(key, value) #设置 key 对应的值为 string 类型的 value。如果 key 已经存在,返回 0,nx 是 not exist 的意思 def setnx(self, key, value): return self.r.setnx(key, value) #设置 key 对应的值为 string 类型的 value,并指定此键值对应的有效期 def setex(self, key, time, value): return self.r.setex(key, time, value) #设置指定 key 的 value 值的子字符串 #setrange name 8 gmail.com #其中的 8 是指从下标为 8(包含 8)的字符开始替换 def setrange(self, key, num, value): return self.r.setrange(key, num, value) #获取指定 key 的 value 值的子字符串 def getrange(self, key, start ,end): return self.r.getrange(key, start, end) #mget(list) def get(self, key): if isinstance(key, list): return self.r.mget(key) else: return self.r.get(key) #删除 def remove(self, key): return self.r.delete(key) #自增 def incr(self, key, default = 1): if (1 == default): return self.r.incr(key) else: return self.r.incr(key, default) #自减 def decr(self, key, default = 1): if (1 == default): return self.r.decr(key) else: return self.r.decr(key, default) #2. hashes 类型及操作 #根据email获取session信息 def hget(self, email): return self.r.hget('session', email) #以email作为唯一标识,增加用户session def hset(self, email, content): return self.r.hset('session', email, content) #获取session哈希表中的所有数据 def hgetall(self): return self.r.hgetall('session') #删除hashes def hdel(self, name, key = None): if(key): return self.r.hdel(name, key) return self.r.hdel(name) #清空当前db def clear(self): return self.r.flushdb() #3、lists 类型及操作 #适合做邮件队列 #在 key 对应 list 的头部添加字符串元素 def lpush(self, key ,value): return self.r.lpush(key, value) #从 list 的尾部删除元素,并返回删除元素 def lpop(self, key): return self.r.plush(key) if __name__ == '__main__': r = CRedis()
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显著。1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科學計算中的應用包括數據分析、機器學習、數值模擬和可視化。 1.Numpy提供高效的多維數組和數學函數。 2.SciPy擴展Numpy功能,提供優化和線性代數工具。 3.Pandas用於數據處理和分析。 4.Matplotlib用於生成各種圖表和可視化結果。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)Python適合快速開發、數據科學和腳本編寫,因其簡潔語法和豐富庫;2)C 適用於需要高性能和底層控制的場景,如係統編程和遊戲開發,因其編譯型和手動內存管理。

Python在數據科學和機器學習中的應用廣泛,主要依賴於其簡潔性和強大的庫生態系統。 1)Pandas用於數據處理和分析,2)Numpy提供高效的數值計算,3)Scikit-learn用於機器學習模型構建和優化,這些庫讓Python成為數據科學和機器學習的理想工具。

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。


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