参考连接：
https://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/5132791.html
redis 是什么？
redis是一个软件，帮助开发者对一台机器的内存进行操作.
能干吗？
用于操作内存的软件。
--- 可以做持久化
AOF ：则是将Redis执行的每次写命令记录到单独的日志文件中当Redis重启时再次执行AOF文件中的命令来恢复数据。
ROB ： RDB持久化是将进程数据写入文件。
-- 相当于大字典
-- 单进程单线程
数据类型
1.字符串
k1：“ 这是个忧伤的故事 “
2.列表
k2：[1,2,3,4,5,6,7,8]
3.集合
k3:{1,2,3,4,5,6}
4.字典
k4:{ name:123, age:666 }
5.有序集合
k5：｛('alex',60),('eva-j'80),('rt',70)｝
操作
redis-py提供两个类Redis和StrictRedis用于实现Redis的命令，StrictRedis用于实现大部分官方的命令，
并使用官方的语法和命令，Redis是StrictRedis的子类，用于向后兼容旧版本的redis-py。
普通redis
import redis # 1.创建一个redis连接 r = redis.Redis(host='127.0.0.1',port=6379) # 2.只能设置一个值，放入redis r.set('foo','Bar') # 3.去redis中取值 print(r.get('foo'))
连接池redis
为什么要用连接池？
redis-py 使用connection pool来管理对一个redis server的所有连接，避免每次建立、释放连接的开销。默认，每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
可以直接建立一个连接池，然后作为参数Redis，这样就可以实现多个Redis实例共享一个连接池。
# 连接池
import redis
# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379)
# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r=redis.Redis(connection_pool=pool)
# 3.放入值到redis
r.set('foo','Bar')
# 4.取值
print(r.get('foo'))
字符串的操作（String）
String操作，redis中的String在在内存中按照一个name对应一个value来存储。如图：
设置值
1.set
set(name, value, ex=None, px=None, nx=False, xx=False)
在Redis中设置值，默认，不存在则创建，存在则修改
参数： ex，过期时间（秒） px，过期时间（毫秒） nx，如果设置为True，则只有name不存在时，当前set操作才执行 xx，如果设置为True，则只有name存在时，岗前set操作才执行import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r=redis.Redis(connection_pool=pool) # 3.放入值到redism,3秒后过期 r.set('foo','Bar',ex=3) # 4.取值 print(r.get('foo'))
2.setnx
setnx(name, value)
只有name不存在时，执行设置操作（添加）
import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r=redis.Redis(connection_pool=pool) # 3.，只有name不存在时，执行设置操作（添加） r.setnx('foo','Bar1') # 4.取值 print(r.get('foo'))
3.setex
setex(name,time, value, )
# name, 设置值.
# time，过期时间（数字秒 或 timedelta对象）.
# value, 参数. import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r=redis.Redis(connection_pool=pool) # 3.设置k 时间 v r.setex('foo',5,5454) # 4.取值 print(r.get('foo'))
4.psetex
psetex(name, time_ms, value)
# name : 设置值
# time_ms : 参数： # time_ms : 过期时间（数字毫秒 或 timedelta对象）import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r=redis.Redis(connection_pool=pool) # 3.设置k 时间 v 豪秒 r.psetex('foo',5000,5454) # 4.取值 print(r.get('foo'))
5.mset
mset(*args, **kwargs)
批量设置值
r.mset({'k1': 'v1', 'k2': 'v2'})
print(r.mget("k1", "k2")) # 一次取出多个键对应的值
print(r.mget("k1"))
r.mset({'k1': 'v1', 'k2': 'v2'})
import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r=redis.StrictRedis(connection_pool=pool) # 3.批量设置值 r.mset({'k1':'riven','k2':'mark'}) # 4.获取多个值 print(r.mget('k1','k2'))
get 获取值
1.mget
mget(keys, *args)
批量获取值
import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r=redis.StrictRedis(connection_pool=pool) # 3.批量设置值 r.mget({'k1':'riven','k2':'mark'}) # 4.获取多个值 print(r.mget('k1','k2'))
2.getset
getset(name, value)
设置新值并获取原来的值
3. getrange
getrange(key, start, end)
# 获取子序列（根据字节获取，非字符）
# 参数： # name，Redis 的 name # start，起始位置（字节） # end，结束位置（字节）# 如： "武沛齐" ，0-3表示 "武" , 相当于切片import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r=redis.StrictRedis(connection_pool=pool) # 3.批量设置值 r.mget({'k1':'riven','k2':'mark'}) # 4.切片取值 print(r.getrange('k1',1,2))
修改字符串
1.setrange
setrange(name, offset, value)
# 修改字符串内容，从指定字符串索引开始向后替换（新值太长时，则向后添加）
# 参数： # offse : 字符串的索引，字节（一个汉字三个字节）。 # value : 要设置的值。import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r=redis.StrictRedis(connection_pool=pool) # 3.批量设置值 r.mget({'k1':'riven','k2':'mark'}) # 4.索引指定位置 修改替换成新值 r.setrange('k1',5,'666666666666666666666666') # 5.获取值 print(r.mget('k1'))
2.setbit
setbit(name, offset, value)
# 对name对应值的二进制表示的位进行操作
# 参数： # name : redis的name 。 # offset : 位的索引（将值变换成二进制后再进行索引）。 # value : 值只能是 1 或 0 。# 注：如果在Redis中有一个对应： n1 = "foo"，
那么字符串foo的二进制表示为：01100110 01101111 01101111
所以，如果执行 setbit('n1', 7, 1)，则就会将第7位设置为1，
那么最终二进制则变成 01100111 01101111 01101111，即："goo"
# 扩展，转换二进制表示：
# source = "武沛齐"
source = "foo"
for i in source:
num = ord(i)
print bin(num).replace('b','')
特别的，如果source是汉字 "武沛齐"怎么办？ 答：对于utf-8，每一个汉字占 3 个字节，那么 "武沛齐" 则有 9个字节 对于汉字，for循环时候会按照 字节 迭代，那么在迭代时，将每一个字节转换 十进制数，然后再将十进制数转换成二进制 11100110 10101101 10100110 11100110 10110010 10011011 11101001 10111101 10010000
查（bit）
1.getbit
getbit(name, offset)
# 获取name对应的值的二进制表示中的某位的值 （0或1）
import redis
# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379)
# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r=redis.StrictRedis(connection_pool=pool)
# 3.批量设置值
r.mget({'k1':'riven','k2':'mark'})
# 4.获取2进制中索引的0或者1
print(r.getbit('k1',8))
2.bitcount
bitcount(key, start=None, end=None)
# 获取name对应的值的二进制表示中 1 的个数
# 参数： # key，Redis的name # start，位起始位置 # end，位结束位置import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r=redis.StrictRedis(connection_pool=pool) # 3.批量设置值 r.mget({'k1':'riven','k2':'mark'}) # 4.获取对应的值的二进制表示中 1 的个数 print(r.bitcount('k1',1,2))
3.bitop
bitop(operation, dest, *keys)
# 获取多个值，并将值做位运算，将最后的结果保存至新的name对应的值
# 参数： # operation,AND（并） 、 OR（或） 、 NOT（非） 、 XOR（异或） # dest, 新的Redis的name # *keys,要查找的Redis的name# 如： bitop("AND", 'new_name', 'n1', 'n2', 'n3') # 获取Redis中n1,n2,n3对应的值，然后讲所有的值做位运算（求并集），然后将结果保存 new_name 对应的值中4.strlen
strlen(name)
# 返回name对应值的字节长度（一个汉字3个字节）
import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r=redis.StrictRedis(connection_pool=pool) # 3.批量设置值 r.mget({'k1':'riven','k2':'mark'}) # 4.# 返回name对应值的字节长度（一个汉字3个字节） print(r.strlen('k1'))
5.incr
incr(self, name, amount=1)
# 自增 name对应的值，当name不存在时，则创建name＝amount，否则，则自增。
# 参数： # name,Redis的name # amount,自增数（必须是整数）# 注：同incrby6.incrbyfloat
incrbyfloat(self, name, amount=1.0)
|
1
2
3
4
5
|
# 自增 name对应的值，当name不存在时，则创建name＝amount，否则，则自增。# 参数： # name,Redis的name # amount,自增数（浮点型） |
7.decr
decr(self, name, amount=1)
|
1
2
3
4
5
|
# 自减 name对应的值，当name不存在时，则创建name＝amount，否则，则自减。# 参数： # name,Redis的name # amount,自减数（整数） |
8.append
append(key, value)
|
1
2
3
4
5
|
# 在redis name对应的值后面追加内容# 参数： key, redis的name value, 要追加的字符串 |
Hash（字典）操作
设置值
1.hset
hset(name, key, value)
# name对应的hash中设置一个键值对（不存在，则创建；否则，修改）
# 参数： # name ：redis的name # key ：name对应的hash中的key # value：name对应的hash中的value# 注： # hsetnx(name, key, value),当name对应的hash中不存在当前key时则创建（相当于添加）import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r=redis.StrictRedis(connection_pool=pool) # 3.# name对应的hash中设置一个键值对（不存在，则创建；否则，修改） 单个 r.hset('xx', 'name','riven') # 4. 批量获取值 print(r.hgetall('xx'))
2.hmset
hmset(name, mapping)
# 在name对应的hash中批量设置键值对
# 参数： # name，redis的name # mapping，字典，如：{'k1':'v1', 'k2': 'v2'}# 如： # r.hmset('xx', {'k1':'v1', 'k2': 'v2'})import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r=redis.StrictRedis(connection_pool=pool) # 3. # 在name对应的hash中批量设置键值对 r.hmset('xx', {'name':'riven','age':'18'}) # 4. 批量获取值 print(r.hgetall('xx'))
按位置获取值（数据量大的时候）
1.hscan
hscan(name, cursor=0, match=None, count=None)
# 增量式迭代获取，对于数据大的数据非常有用，hscan可以实现分片的获取数据，并非一次性将数据全部获取完，从而放置内存被撑爆 # 参数： # name，redis的name # cursor，游标（基于游标分批取获取数据） # match，匹配指定key，默认None 表示所有的key # count，每次分片最少获取个数，默认None表示采用Redis的默认分片个数 # 如： # 第一次：cursor1, data1 = r.hscan('xx', cursor=0, match=None, count=None) # 第二次：cursor2, data1 = r.hscan('xx', cursor=cursor1, match=None, count=None) # ... # 直到返回值cursor的值为0时，表示数据已经通过分片获取完毕
ps: field数量应该大于某个值时，分页命令才会生效
import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r=redis.StrictRedis(connection_pool=pool) # 3. # 在name对应的hash中批量设置键值对 r.hmset('xx', { 'name':'riven','age':'18.00','hogby':'gril','name2':'mark','age2':'20','hogby2':'littlgril', 'name11':'riven','age11':'18.00','hogby11':'gril','name211':'mark','age211':'20','hogby211':'littlgril', 'name222':'riven','age222':'18.00','hogby222':'gril','name2222':'mark','age2222':'20','hogby2222':'littlgril', 'name333':'riven','age333':'18.00','hogby333':'gril','name2333':'mark','age2333':'20','hogby2333':'littlgril', }) # 增量式迭代获取，对于数据大的数据非常有用，hscan可以实现分片的获取数据，并非一次性将数据全部获取完，从而放置内存被撑爆 cursor1, data1 = r.hscan('xx', cursor=0, match=None, count=10) print(r.hscan('xx'))
2.hscan_iter
hscan_iter(name, match=None, count=None)
# 利用yield封装hscan创建生成器，实现分批去redis中获取数据
# 参数： # match : 匹配指定key，默认None 表示所有的key # count : 每次分片最少获取个数，默认None表示采用Redis的默认分片个数# 如： # for item in r.hscan_iter('xx'): # print item
import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool) # 3. # 在name对应的hash中批量设置键值对 r.hmset('xx', { 'name': 'riven', 'age': '18.00', 'hogby': 'gril', 'name2': 'mark', 'age2': '20', 'hogby2': 'littlgril', 'name11': 'riven', 'age11': '18.00', 'hogby11': 'gril', 'name211': 'mark', 'age211': '20', 'hogby211': 'littlgril', 'name222': 'riven', 'age222': '18.00', 'hogby222': 'gril', 'name2222': 'mark', 'age2222': '20', 'hogby2222': 'littlgril', 'name333': 'riven', 'age333': '18.00', 'hogby333': 'gril', 'name2333': 'mark', 'age2333': '20', 'hogby2333': 'littlgril', }) # # 利用yield封装hscan创建生成器，实现分批去redis中获取数据 ret = r.hscan_iter('xx',match=None,count=10) #获取数据 for item in ret: print(item)
获取值
1.hget
hget(name,key)
# 在name对应的hash中获取根据key获取value
import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r=redis.StrictRedis(connection_pool=pool) # 3. # 在name对应的hash中批量设置键值对 r.hmset('xx', {'name':'riven','age':'18'}) # 4. 指定获取字典某个key值 print(r.hget('xx','name'))
2.hmget
hmget(name, keys, *args)
# 在name对应的hash中获取多个key的值
# 参数： # name : reids对应的name # keys : 要获取key集合，如：['k1', 'k2', 'k3'] # *args : 要获取的key，如：k1,k2,k3# 如： # r.mget('xx', ['k1', 'k2']) # 或 # print r.hmget('xx', 'k1', 'k2')import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r=redis.StrictRedis(connection_pool=pool) # 3. # 在name对应的hash中批量设置键值对 r.hmset('xx', {'name':'riven','age':'18','hogby':'gril'}) # 4. 指定获取多个字典某个key值 print(r.hmget('xx',['name','hogby']))
3.hgetall
hgetall(name)
获取name对应hash的所有键值。
import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r=redis.StrictRedis(connection_pool=pool) # 3. # 在name对应的hash中批量设置键值对 r.hmset('xx', {'name':'riven','age':'18','hogby':'gril'}) # 4. 指定获取xx字典中所有的key值 print(r.hgetall('xx'))
4.hlen
hlen(name)
# 获取name对应的hash中键值对的个数
import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r=redis.StrictRedis(connection_pool=pool) # 3. # 在name对应的hash中批量设置键值对 r.hmset('xx', {'name':'riven','age':'18','hogby':'gril'}) # 4. 指定获取xx字典中所有键值对的个数 print(r.hlen('xx'))
5.hkeys
hkeys(name)
# 获取name对应的hash中所有的key的值
import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r=redis.StrictRedis(connection_pool=pool) # 3. # 在name对应的hash中批量设置键值对 r.hmset('xx', {'name':'riven','age':'18','hogby':'gril'}) # 4. 单独获取 xx 中的key值 print(r.hkeys('xx'))
6.hvals
hvals(name)
# 获取name对应的hash中所有的value的值
import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r=redis.StrictRedis(connection_pool=pool) # 3. # 在name对应的hash中批量设置键值对 r.hmset('xx', {'name':'riven','age':'18','hogby':'gril'}) # 4. 单独获取 xx 中的key值 print(r.hvals('xx'))
判断值
1.hexists
hexists(name, key)
# 检查name对应的hash是否存在当前传入的key
import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r=redis.StrictRedis(connection_pool=pool) # 3. # 在name对应的hash中批量设置键值对 r.hmset('xx', {'name':'riven','age':'18','hogby':'gril'}) # 4. 检查 xx hash中是否有value age print(r.hexists('xx','age'))
删除字典
1.hdel
hdel(name,*keys)
# 将name对应的hash中指定key的键值对删除
import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r=redis.StrictRedis(connection_pool=pool) # 3. # 在name对应的hash中批量设置键值对 r.hmset('xx', {'name':'riven','age':'18','hogby':'gril'}) # 4. 将xx对应的hash中指定age的键值对删除 r.hdel('xx','age') # 5. 检查 xx hash中是否有value age print(r.hgetall('xx'))
自增
1.hincrby
hincrby(name, key, amount=1)
# 自增name对应的hash中的指定key的值，不存在则创建key=amount。
# 参数： # name ：redis中的name。 # key ： hash对应的key。 # amount ：自增数（整数）。import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r=redis.StrictRedis(connection_pool=pool) # 3. # 在name对应的hash中批量设置键值对 r.hmset('xx', {'name':'riven','age':'18','hogby':'gril'}) # 4. 自增xx对应的hash中的指定age的值(只能是整数)，不存在则创建key=amount r.hincrby('xx','age',amount=10) # 5. 检查 xx hash中是否有value age print(r.hgetall('xx'))
2.hincrbyfloat
hincrbyfloat(name, key, amount=1.0)
# 自增name对应的hash中的指定key的值，不存在则创建key=amount
# 参数： # name ：redis中的name # key ： hash对应的key # amount ：自增数（浮点数）# 自增name对应的hash中的指定key的值，不存在则创建key=amountimport redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r=redis.StrictRedis(connection_pool=pool) # 3. # 在name对应的hash中批量设置键值对 r.hmset('xx', {'name':'riven','age':'18.00','hogby':'gril'}) # 4. 自增xx对应的hash中的指定age的值(浮点数)，不存在则创建key=amount r.hincrbyfloat('xx','age',amount=10.15) # 5. 检查 xx hash中是否有value age print(r.hgetall('xx'))
List(列表操作)
List操作，redis中的List在在内存中按照一个name对应一个List来存储。如图：
增加值
1.lpush
lpush(name,values)
# 在name对应的list中添加元素，每个新的元素都添加到列表的最左边
# 如： # r.lpush('oo', 11,22,33) # 保存顺序为: 33,22,11# 扩展： # rpush(name, values) 表示从右向左操作import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool) # 3. 相当于创建了一个 k1:['riven','riven','riven'], 从左边插入一条数据 r.lpush('k1', 'riven1') # 4.切片取数据 result = r.lrange('k1', 0, 100) print(result)
2.lpushx
lpushx(name,value)
# 在name对应的list中添加元素，只有name已经存在时，值添加到列表的最左边
# 更多： # rpushx(name, value) 表示从右向左操作import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool) # 3. 在name对应的list中添加元素，只有name已经存在时，值添加到列表的最左边 r.lpushx('k1', 'riven11') # 4.切片取数据 result = r.lrange('k1', 0, 100) print(result)
3.linsert
linsert(name, where, refvalue, value))
# 在name对应的列表的某一个值前或后插入一个新值。
# 参数： # name ：redis的name。 # where ：BEFORE或AFTER。 # refvalue ：标杆值，即：在它前后插入数据。 # value ：要插入的数据。import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool) # 3. # # 在name对应的列表的某一个值前或后插入一个新值 r.linsert('k1',where='before',refvalue='riven11',value='888') # 4.切片取数据 result = r.lrange('k1', 0, 100) print(result)
4.lset
r.lset(name, index, value)
# 对name对应的list中的某一个索引位置重新赋值
# 参数： # name，redis的name # index，list的索引位置 # value，要设置的值import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool) # 3. # 对name对应的list中的某一个索引位置重新赋值 r.lset('k1', 0, value='999') # 4.切片取数据 result = r.lrange('k1', 0, 100) print(result)
5.rpoplpush
rpoplpush(src, dst)
# 从一个列表取出最右边的元素，同时将其添加至另一个列表的最左边
# 参数： # src，要取数据的列表的name # dst，要添加数据的列表的nameimport redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool) # 从一个列表取出最右边的元素，同时将其添加至另一个列表的最左边 r.rpoplpush('k1','k2') # 3.# 在name对应的列表分片获取数据 result = r.lrange('k1', 0,100) result1 = r.lrange('k2', 0,100) print(result) print(result1)
6.brpoplpush
brpoplpush(src, dst, timeout=0)
# 从一个列表的右侧移除一个元素并将其添加到另一个列表的左侧
# 参数： # src， 取出并要移除元素的列表对应的name。 # dst， 要插入元素的列表对应的name。 # timeout， 当src对应的列表中没有数据时，阻塞等待其有数据的超时时间（秒），0 表示永远阻塞。import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool) # 从一个列表的右侧移除一个元素并将其添加到另一个列表的左侧 # timeout，当src对应的列表中没有数据时，阻塞等待其有数据的超时时间（秒），0 表示永远阻塞 r.brpoplpush('k1','k2',timeout=50) # 3.# 在name对应的列表分片获取数据 result = r.lrange('k1', 0,100) result1 = r.lrange('k2', 0,100) print(result) print(result1)
删除
1.lrem
r.lrem(name, value, count)
# 在name对应的list中删除指定的值# 参数： # name，redis的name # value，要删除的值 # count， count=0，删除列表中所有的指定值； # count=2,从前到后，删除2个； # count=-2,从后向前，删除2个import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool) # 3. 在name对应的list中删除指定的相同的值 r.lrem('k1', value='riven1',count=2) # 4.切片取数据 result = r.lrange('k1', 0, 100) print(result)
2.lpop
lpop(name)
# 在name对应的列表的左侧获取第一个元素并在列表中移除，返回值则是第一个元素# 更多： # rpop(name) 表示从右向左操作import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool) # 3. 在name对应的列表的左侧获取第一个元素并在列表中移除，返回值则是第一个元素 r.lpop('k1',) # 4.切片取数据 result = r.lrange('k1', 0, 100) print(result)
3.ltrim
ltrim(name, start, end)
# 在name对应的列表中移除没有在start-end索引之间的值# 参数： # name，redis的name # start，索引的起始位置 # end，索引结束位置import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool) # 3.# 在name对应的列表中移除没有在start-end索引之间的值 result = r.ltrim('k1', 1,3) print(result)
4.blpop
blpop(keys, timeout)
# 将多个列表排列，按照从左到右去pop对应列表的元素
# 参数： # keys，redis的name的集合 # timeout，超时时间，当元素所有列表的元素获取完之后，阻塞等待列表内有数据的时间（秒）, 0 表示永远阻塞# 更多： # r.brpop(keys, timeout)，从右向左获取数据import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool) # 3.将多个列表排列，按照从左到右去pop对应列表的元素 # timeout，当src对应的列表中没有数据时，阻塞等待其有数据的超时时间（秒），0 表示永远阻塞 r.blpop('k1', timeout=10) # 4.# 在name对应的列表分片获取数据 result = r.lrange('k1', 0, 100)
获取值
1.lindex
lindex(name, index)
#在name对应的列表中根据索引获取列表元素
import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool) # 3.在name对应的列表中根据索引获取列表元素 result = r.lindex('k1', 4,) print(result)
2.lrange
lrange(name, start, end)
# 在name对应的列表分片获取数据# 参数： # name，redis的name # start，索引的起始位置 # end，索引结束位置import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool) # 3.# 在name对应的列表分片获取数据 result = r.lrange('k1', 0,4) print(result)
3.自定义增量迭代
# 由于redis类库中没有提供对列表元素的增量迭代，
如果想要循环name对应的列表的所有元素，那么就需要：
# 1、获取name对应的所有列表
# 2、循环列表
# 但是，如果列表非常大，那么就有可能在第一步时就将程序的内容撑爆，所以有必要自定义一个增量迭代的功能：
def list_iter(name): """ 自定义redis列表增量迭代 :param name: redis中的name，即：迭代name对应的列表 :return: yield 返回 列表元素 """ # 我计算出 当前的k1 中值得数量 list_count = r.llen(name) # 我range 循环的数量 for index in range(list_count): # 按照索引值 一个一个获取值 yield r.lindex(name, index) # 使用 for item in list_iter('k1'): # 一个一个取值 print(item)
统计个数
1.llen
lpushx(name,value)
# name对应的list元素的个数
import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool) # 3. # name对应的list元素的个数 print(r.llen('k1', )) # 4.切片取数据 result = r.lrange('k1', 0, 100) print(result)
Set操作
Set集合就是不允许重复的列表
添加
1.sadd
sadd(name,values)
# name对应的集合中添加元素
import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool) # 3. # name对应的集合中添加元素 r.sadd('k5','riven3') # 4.# 获取name对应的集合的所有成员 result = r.smembers('k5',) print(result)
查询个数
1.scard
scard(name)
获取name对应的集合中元素个数。
import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool) # 3. # name对应的集合中添加元素 r.sadd('k5','riven3') # 4.# 获取name对应的集合中元素个数 result = r.scard('k5',) print(result)
2.sdiff
sdiff(keys, *args)
在第一个name对应的集合中且不在其他name对应的集合的元素集合(我要去第一个name中 与第二个name不一样的元素集合)
- 使用交互方式来合并文件
- 返回两个集合中第一个的差集
import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool) # 3. # name对应的集合中添加元素 r.sadd('k5', '1') r.sadd('k6', '2') # 4.在第一个name对应的集合中且不在其他name对应的集合的元素集合(我要去第一个name中 与第二个name不一样的元素集合) print(r.sdiff('k5','k6')) # 5.# 获取name对应的集合中元素个数 result = r.sinter('k5', ) print(result) result1 = r.sinter('k6', ) print(result1)
3.sdiffstore
sdiffstore(dest, keys, *args)
# 获取第一个name对应的集合中且不在其他name对应的集合，再将其新加入到dest对应的集合中
import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool) # 3. # name对应的集合中添加元素 r.sadd('k5', '1') r.sadd('k6', '2') # 4. 获取第一个name对应的集合中且不在其他name对应的集合，再将其新加入到dest对应的集合中 # 获取第一个name k5和k6的差集 然后加入一个新建的k2 中 r.sdiffstore('k2','k5','k6') # 5.获取name对应的集合中元素个数 result = r.sinter('k5', ) print(result,111) result1 = r.sinter('k6', ) print(result1,222) result1 = r.sinter('k2', ) print(result1,333)
4.sinter
sinter(keys, *args)
import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool) # 3. # name对应的集合中添加元素 r.sadd('k5', '1') r.sadd('k6', '2') # 4. # 获取多个name对应集合的并集(也就是 相同的元素) print(r.sinter('k5','k6')) # # 5.获取name对应的集合中元素个数 result = r.sinter('k5', ) print(result,111) result1 = r.sinter('k6', ) print(result1,222)
5.sinterstore
sinterstore(dest, keys, *args)
# 获取多一个name对应集合的并集，再讲其加入到dest对应的集合中
import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool) # 3. # name对应的集合中添加元素 r.sadd('k5', '1') r.sadd('k6', '2') # 4. # 获取多name对应集合的并集，再讲其加入到dest对应的集合中 r.sinterstore('k2','k5','k6') # 5.获取name对应的集合中元素个数 result = r.sinter('k5', ) print(result,111) result1 = r.sinter('k6', ) print(result1,222) result1 = r.sinter('k2', ) print(result1,333)
判断
1.sismember
sismember(name, value)
# 检查value是否是name对应的集合的成员
import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool) # 3. # name对应的集合中添加元素 r.sadd('k6', '2') # 4. # 检查value是否是name对应的集合的成员 print(r.sismember('k6','riven1')) # 5.获取name对应的集合中元素个数 result1 = r.sinter('k6', ) print(result1,222)
获取值
1.smembers
smembers(name)
# 获取name对应的集合的所有成员
import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool) # 3. # name对应的集合中添加元素 r.sadd('k6', '2') # 4.获取name对应的集合中元素个数 result1 = r.sinter('k6', ) print(result1,222)
2.srandmember
srandmember(name, numbers)
# 从name对应的集合中随机获取 numbers 个元素
import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool) # 3. # name对应的集合中添加元素 r.sadd('k6', 'riven55') # 4.# 从name对应的集合中随机获取 numbers 个元素 result1 = r.srandmember('k6', 2) print(result1, 222)
3.sunion
sunion(keys, *args)
# 获取多二个name对应的集合的并集
import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool) # 获取多一个name对应的集合的差集 result0 = r.sunion('k5','k6') print(result0, 000) # 4.# 获取所有值 result1 = r.smembers('k6') print(result1, 111) result2 = r.smembers('k5') print(result2, 222)
4.sunionstore
sunionstore(dest,keys, *args)
# Redis Sunionstore 将k6和k5 中相同元素合并成一个，后与不同的元素 一起放入k2中
import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool) # Redis Sunionstore 将k6和k5 中相同元素合并成一个，后与不同的元素 一起放入k2中 r.sunionstore('k2','k6','k5') # 4.# 获取所有值 result1 = r.smembers('k6') print(result1, 111) result2 = r.smembers('k5') print(result2, 222) result3 = r.smembers('k2') print(result3, 333)
sscan(name, cursor=0, match=None, count=None)(貌似不好用) sscan_iter(name, match=None, count=None) # 用法同字符串的操作，用于增量迭代分批获取元素，避免内存消耗太大
5.sscan_iter
sscan_iter(name, match=None, count=None)
# 同字符串的操作，用于增量迭代分批获取元素，避免内存消耗太大
# name，redis的name # match，匹配指定key，默认None 表示所有的key # count，每次分片最少获取个数，默认None表示采用Redis的默认分片个数import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool) # 3.用于增量迭代分批获取元素，避免内存消耗太大 ret = r.sscan_iter('k6', match=None, count=10) # 4.# 迭代获取获取所有值 for i in ret: print(i)
集合之间移动
1.smove
smove(src, dst, value)
# 将某个成员从一个集合中移动到另外一个集合
import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool) # 3. # name对应的集合中添加元素 r.sadd('k6', '2') # 将某个成员从一个集合中移动到另外一个集合 r.smove('k5','k6','1') # 4.获取name对应的集合中元素个数 result1 = r.sinter('k6', ) print(result1,222) result1 = r.sinter('k5', ) print(result1,222)
删除
1.spop
spop(name)
# 从集合的右侧（尾部）移除一个成员，并将其返回
import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool) # 3. # name对应的集合中添加元素 r.sadd('k6', '2') # # 从集合的右侧（尾部）移除一个成员，并将其返回 print(r.spop('k6')) # 4.获取name对应的集合中元素个数 result1 = r.sinter('k6', ) print(result1,222)
2.srem
srem(name, values)
# 在name对应的集合中删除某些值
import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool) # 3. # 在name对应的集合中删除某些值(指定删除某个值) r.srem('k6', '666') # 4.# 从name对应的集合中随机获取 numbers 个元素 result1 = r.smembers('k6') print(result1, 222)
有序集合
在集合的基础上，为每元素排序；元素的排序需要根据另外一个值来进行比较，
所以，对于有序集合，每一个元素有两个值，即：值和分数，分数专门用来做排序.
增
1.zadd
zadd(name, *args, **kwargs)
# 在name对应的有序集合中添加元素
# 如： r.zadd('xset1', {'m1': 10, 'm2': 20, 'riven': 18, })import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r = redis.Redis(connection_pool=pool) # 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序(也就是后面的数字)。 r.zadd('xset1', {'m1': 10, 'm2': 20, 'riven': 18, }) # 4.# 迭代获取获取所有值 print(r.zrange('xset1', 0, 100))
2.zincrby
zincrby(name, value, amount)
# 自增name对应的有序集合的 name 对应的分数
import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r = redis.Redis(connection_pool=pool) # 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序()。 r.zadd('xset1', {'m1': 10, 'm2': 20, 'riven': 18, }) # 4.# 自增name对应的有序集合的 name 对应的分数 r.zincrby('xset1',amount=2,value='riven') # 5.# 迭代获取获取所有值 print(r.zrange('xset1', 0, 100))
获取数量
1.zcard
zcard(name)
# 获取name对应的有序集合元素的数量
import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r = redis.Redis(connection_pool=pool) # 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序(也就是后面的数字)。 r.zadd('xset1', {'m1': 10, 'm2': 20, 'riven': 18, }) # 4.# 获取name对应的有序集合元素的数量 print(r.zcard('xset1'))
获取值
1.zcount
zcount(name, min, max)
# 获取name对应的有序集合中分数 在 [min,max] 之间的个数
import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r = redis.Redis(connection_pool=pool) # 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序()。 r.zadd('xset1', {'m1': 10, 'm2': 20, 'riven': 18, }) # 4.## 获取name对应的有序集合中分数 在 [min,max] 之间的个数 print(r.zcount('xset1', 0, 100))
2.zrange
r.zrange( name, start, end, desc=False, withscores=False, score_cast_func=float)
# 按照索引范围获取name对应的有序集合的元素 # 参数： # name，redis的name # start，有序集合索引起始位置（非分数） # end，有序集合索引结束位置（非分数） # desc，排序规则，默认按照分数从小到大排序 # withscores，是否获取元素的分数，默认只获取元素的值 # score_cast_func，对分数进行数据转换的函数 # 更多： # 从大到小排序 # zrevrange(name, start, end, withscores=False, score_cast_func=float) # 按照分数范围获取name对应的有序集合的元素 # zrangebyscore(name, min, max, start=None, num=None, withscores=False, score_cast_func=float) # 从大到小排序 # zrevrangebyscore(name, max, min, start=None, num=None, withscores=False, score_cast_func=float)
import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r = redis.Redis(connection_pool=pool) # 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序()。 r.zadd('xset1', {'m1': 10, 'm2': 20, 'riven': 18, 'marke':8,'mimi':9}) # 4.# 按照索引范围获取name对应的有序集合的元素 ret = r.zrange( 'xset1', 0, 2, desc=False, withscores=True, score_cast_func=float) print(ret) # 5.# 迭代获取获取所有值 print(r.zrange('xset1', 0, 100))
从大到小排序
import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r = redis.Redis(connection_pool=pool) # 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序()。 r.zadd('xset1', {'m1': 10, 'm2': 20, 'riven': 18, 'marke':8,'mimi':9}) # 4.# 按照索引范围获取name对应的有序集合的元素 ret = r.zrevrange( 'xset1', 0, 2, withscores=True, score_cast_func=float) print(ret) # 5.# 迭代获取获取所有值 print(r.zrange('xset1', 0, 100))
# 按照分数范围获取name对应的有序集合的元素
# zrangebyscore(name, min, max, start=None, num=None,
withscores=False, score_cast_func=float)
import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r = redis.Redis(connection_pool=pool) # 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序()。 r.zadd('xset1', {'m1': 10, 'm2': 20, 'riven': 18, 'marke':8,'mimi':9}) # 4.# 按照分数范围获取name对应的有序集合的元素 ret = r.zrangebyscore( 'xset1', 9, 25, start=None, num=None, withscores=True, score_cast_func=float) print(ret) # 5.# 迭代获取获取所有值 print(r.zrange('xset1', 0, 100))
# 分数从大到小排序
zrevrangebyscore(name, max, min, start=None,
num=None, withscores=False, score_cast_func=float)
import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r = redis.Redis(connection_pool=pool) # 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序()。 r.zadd('xset1', {'m1': 10, 'm2': 20, 'riven': 18, 'marke':8,'mimi':9}) # 4.# 按照分数范围获取name对应的有序集合的元素 # 从大到小排序 ret = r.zrevrangebyscore( 'xset1', 25, 9, start=None, num=None, withscores=True, score_cast_func=float) print(ret) # 5.# 迭代获取获取所有值 print(r.zrange('xset1', 0, 100))
3.zrank
zrank(name, value)
# 获取某个值在 name对应的有序集合中的排行（从 0 开始）
# 更多： # zrevrank(name, value)，从大到小排序import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r = redis.Redis(connection_pool=pool) # 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序()。 r.zadd('xset1', {'m1': 10, 'm2': 20, 'riven': 18, 'marke':8,'mimi':9}) # 4.# 获取某个值在 name对应的有序集合中的排行（从 0 开始） ret = r.zrank( 'xset1','m1') print(ret) # 5.# 迭代获取获取所有值 print(r.zrange('xset1', 0, 100))
zrevrank(name, value)，从大到小排序
import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r = redis.Redis(connection_pool=pool) # 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序()。 r.zadd('xset1', {'m1': 10, 'm2': 20, 'riven': 18, 'marke':8,'mimi':9}) # 4.# 获取某个值在 name对应的有序集合中的排行（从 0 开始）应该没啥区别 ret = r.zrevrank( 'xset1','marke') print(ret) # 5.# 迭代获取获取所有值 print(r.zrange('xset1', 0, 100))
4.zrangebylex
zrangebylex(name, min, max, start=None, num=None)
# 当有序集合的所有成员都具有相同的分值时，有序集合的元素会根据成员的
值 （lexicographical ordering）来进行排序，而这个命令则可以返回给定的有序集合键 key 中，
元素的值介于 min 和 max 之间的成员。
# 对集合中的每个成员进行逐个字节的对比（byte-by-byte compare），
并按照从低到高的顺序， 返回排序后的集合成员。 如果两个字符串有一部分内容是相同的话，
那么命令会认为较长的字符串比较短的字符串要大。 # 参数： # name，redis的name # min，左区间（值）。 + 表示正无限； - 表示负无限； ( 表示开区间； [ 则表示闭区间 # min，右区间（值） # start，对结果进行分片处理，索引位置 # num，对结果进行分片处理，索引后面的num个元素 # 如： # ZADD myzset 0 aa 0 ba 0 ca 0 da 0 ea 0 fa 0 ga # r.zrangebylex('myzset', "-", "[ca") 结果为：['aa', 'ba', 'ca'] # 更多： # 从大到小排序 # zrevrangebylex(name, max, min, start=None, num=None)
import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r = redis.Redis(connection_pool=pool) # 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序()。 r.zadd('xset1', {'m1': 20, 'm2': 20, 'riven': 20, 'marke': 20, 'mimi': 20}) # 4.# min，左区间（值）。 + 表示正无限； - 表示负无限； ( 表示开区间（不包含本身）； [ 则表示闭区间 （包含本身） ret = r.zrangebylex('xset1', '-', '(riven', start=None, num=None) print(ret) # 5.# 迭代获取获取所有值 print(r.zrange('xset1', 0, 100))
4.zscore
zscore(name, value)
# 获取name对应有序集合中 value 对应的分数
import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r = redis.Redis(connection_pool=pool) # 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序()。 r.zadd('xset1', {'m1': 10, 'm2': 20, 'riven': 30, 'marke': 40, 'mimi': 50}) # # 根据值返回删除 ret = r.zscore('xset1','m2') print(ret) # 5.# 迭代获取获取所有值 print(r.zrange('xset1', 0, 100))
5.zinterstore
zinterstore(dest, keys, aggregate=None)
# 获取两个有序集合的交集，如果遇到相同值不同分数，则按照aggregate进行操作
# aggregate的值为: SUM MIN MAXimport redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r = redis.Redis(connection_pool=pool) # 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序()。 r.zadd('xset4', {'m1': 10, 'm2': 20, 'riven': 30, 'marke': 40, 'mimi': 50}) r.zadd('xset5', {'m2': 12, 'm3': 25, 'riven': 35, 'marke': 45, 'mimi': 51}) # 获取两个有序集合的交集，如果遇到相同值不同分数，则按照aggregate进行操作 ret = r.zinterstore('xset4','xset5',aggregate=None) print(ret) # 5.# 迭代获取获取所有值 print(r.zrange('xset4', 0, 100)) print(r.zrange('xset5', 0, 100))
用的少
zunionstore(dest, keys, aggregate=None) 1 2 # 获取两个有序集合的并集，如果遇到相同值不同分数，则按照aggregate进行操作 # aggregate的值为: SUM MIN MAX zscan(name, cursor=0, match=None, count=None, score_cast_func=float) zscan_iter(name, match=None, count=None,score_cast_func=float) 1 # 同字符串相似，相较于字符串新增score_cast_func，用来对分数进行操作
删除
1.zrem
zrem(name, values)
# 删除name对应的有序集合中值是values的成员
# 如：zrem('zz', ['s1', 's2'])import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r = redis.Redis(connection_pool=pool) # 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序()。 r.zadd('xset1', {'m1': 20, 'm2': 20, 'riven': 20, 'marke': 20, 'mimi': 20}) # 删除name对应的有序集合中值是values的成员 ret = r.zrem('xset1', 'm1','m2') # 5.# 迭代获取获取所有值 print(r.zrange('xset1', 0, 100))
2.zremrangebyrank
zremrangebyrank(name, min, max)
# 根据排行范围删除
import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r = redis.Redis(connection_pool=pool) # 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序()。 r.zadd('xset1', {'m1': 20, 'm2': 20, 'riven': 20, 'marke': 20, 'mimi': 20}) # # 根据排行范围删除 ret = r.zremrangebyrank('xset1', 0,2) # 5.# 迭代获取获取所有值 print(r.zrange('xset1', 0, 100))
3.zremrangebyscore
zremrangebyscore(name, min, max)
## 根据分数范围删除
import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r = redis.Redis(connection_pool=pool) # 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序()。 r.zadd('xset1', {'m1': 10, 'm2': 20, 'riven': 30, 'marke': 40, 'mimi': 50}) # # 根据分数范围删除 ret = r.zremrangebyscore('xset1', 20,30) # 5.# 迭代获取获取所有值 print(r.zrange('xset1', 0, 100))
4.zremrangebylex(目前无法使用)
zremrangebylex(name, min, max)
# 根据值返回删除
其他常用操作（全能）
删
1.delete
delete(*names)
# 根据删除redis中的任意数据类型
import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r = redis.Redis(connection_pool=pool) # 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序()。 r.zadd('xset4', {'m1': 10, 'm2': 20, 'riven': 30, 'marke': 40, 'mimi': 50}) # 根据删除redis中的任意数据类型 ret = r.delete('xset4') # 5.# 迭代获取获取所有值 print(r.zrange('xset4', 0, 100))
检测
1.exists
exists(name)
# 检测redis的name是否存在
import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r = redis.Redis(connection_pool=pool) # 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序()。 r.zadd('xset4', {'m1': 10, 'm2': 20, 'riven': 30, 'marke': 40, 'mimi': 50}) # # 检测redis的name是否存在 ret = r.exists('xset4') print(ret) # 5.# 迭代获取获取所有值 print(r.zrange('xset4', 0, 100))
查询
keys
keys(pattern='*')
# 根据模型获取redis的name
# 更多： # KEYS * 匹配数据库中所有 key 。 # KEYS h?llo 匹配 hello ， hallo 和 hxllo 等。 # KEYS h*llo 匹配 hllo 和 heeeeello 等。 # KEYS h[ae]llo 匹配 hello 和 hallo ，但不匹配 hillo
import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r = redis.Redis(connection_pool=pool) # 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序()。 r.zadd('xset4', {'m1': 10, 'm2': 20, 'riven': 30, 'marke': 40, 'mimi': 50}) # # 检测redis的name是否存在 ret = r.keys('*') print(ret) # 5.# 迭代获取获取所有值 print(r.zrange('xset4', 0, 100))
设置超时时间
1.expire
expire(name ,time)
# 为某个redis的某个name设置超时时间
import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r = redis.Redis(connection_pool=pool) # 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序()。 r.zadd('xset4', {'m1': 10, 'm2': 20, 'riven': 30, 'marke': 40, 'mimi': 50}) # 为某个redis的某个name设置超时时间 ret = r.expire('xset4', 10) # 5.# 迭代获取获取所有值 print(r.zrange('xset4', 0, 100))
重命名
1.rename
rename(src, dst)
# 对redis的name重命名为
import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r = redis.Redis(connection_pool=pool) # 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序()。 r.zadd('xset4', {'m1': 10, 'm2': 20, 'riven': 30, 'marke': 40, 'mimi': 50}) # 4. # 对redis的name重命名为 ret = r.rename('xset4', 'xset10') # 5.# 迭代获取获取所有值 print(r.zrange('xset10', 0, 100))
随机获取一个redis的name
1.randomkey
randomkey()
# 随机获取一个redis的name（不删除）
import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r = redis.Redis(connection_pool=pool) # 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序()。 r.zadd('xset4', {'m1': 10, 'm2': 20, 'riven': 30, 'marke': 40, 'mimi': 50}) # 4. # 随机获取一个redis的name（不删除） ret = r.randomkey() print(ret) # 5.# 迭代获取获取所有值 print(r.zrange('xset10', 0, 100))
获取name对应值的类型
1.type
type(name)
import redis # 1.创建一个redis连接池 pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379) # 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。 r = redis.Redis(connection_pool=pool) # 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序()。 r.zadd('xset4', {'m1': 10, 'm2': 20, 'riven': 30, 'marke': 40, 'mimi': 50}) # 4. # 获取name对应值的类型 ret = r.type('xset4') print(ret) # 5.# 迭代获取获取所有值 print(r.zrange('xset10', 0, 100))
scan(cursor=0, match=None, count=None) scan_iter(match=None, count=None) # 同字符串操作，用于增量迭代获取key