詳解python redis使用方法

這篇文章詳解python redis使用方法

1，安裝

#pip install redis

# #2，基本上使用

使用：
import redis##r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
r['test'] = 'test' #或可以r.
set#( 'test', 'test') 設定keyr.get('test') #取得test的值
##r.delete
('test') #刪除這個keyr.flush
db() #清空資料庫r.keys() #列出所有key
r.exists('test') #偵測這個key是否存在
##r.dbsize( ) #資料庫中多少個條數

>>> 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.API參考

Redis 官方文件詳細解釋了每個指令（http://www. php.cn/）。 redis-py 提供了兩個實作這些命令的用戶端類別。 StrictRedis 類別試圖遵守官方的命令語法，但也有幾點例外：·SELECT：沒有實現。請參閱下面“線程

安全性

”部分的解釋。

·DEL：’del’ 是 Python 語法的保留關鍵字。因此redis-py 使用 「delete」 代替。 ·CONFIG GET|SET：分別以 config_get 和 config_set 實作。

·MULTI/EXEC：作為 Pipeline 類別的一部分來實現。若在呼叫pipeline 方法時指定use_trans

action

=True，在執行 pipeline 時會以 MULTI 及 EXEC 封裝 pipeline 的操作。參見下面 Pipeline 部分。

·SUBSCRIBE/LISTEN: 和 pipeline 類似，由於需要下層的連線維持

狀態

， PubSub 也實現成單獨的類別。呼叫 Redis 客戶端的 pubsub 方法傳回一個 PubSub 的實例，並透過這個實例可以訂閱頻道或偵聽訊息。兩個類別（StrictRedis 和 PubSub 類別）都可以發布(PUBLISH)訊息。 除了上面的改變，StrictRedis 的子類別 Redis，提供了舊版 redis-py 的相容：·LREM：參數 'num' 和 'value' 的順序交換了一下，這樣'num' 可以提供缺省值 0.

·ZADD：實現時 score 和 value 的順序不小心弄反了，後來有人用了，就這樣了

·SETEX :

time

 和 value 的順序反了

註：最好不要用 Redis，這個類別只是做相容用的4.詳細說明

#4.1 連線池

在後台，redis-py 採用了連線池（ConnectionPool）來管理對 Redis 伺服器的連線。缺省情況下，每個Redis 實例都會建立自己的連線池。也可以採用向 Redis 類別的 connection_pool 參數傳遞已建立的連接池的方式。透過這種方式，可以實現客戶端分片或精確控制連線的管理:

>>> pool = redis.ConnectionPool(host='localhost', port=6379, db=0)

>>> r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)

4.2 连接

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='...', ...)

4.3 分析器

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

4.4 响应回调函数

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。

4.5 线程安全

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。

4.6 Pipeline

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']

为了方便使用，所有缓冲到 pipeline 的命令返回 pipeline 对象本身。因此调用可以链起来:

>>> 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()

 重点(译者注):

·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')

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