使用Python操作Redis

xlid

　　1. 安装pyredis
　　首先安装pip
　　# apt-get install python-pip
　　......
　　# pip install --proxy=http://172.1.2.6:8080 redis
　　Downloading redis-2.9.1.tar.gz (62kB): 62kB downloaded
　　Running setup.py (path:/tmp/pip_build_root/redis/setup.py) egg_info for package redis
　　......
　　Successfully installed redis
　　Cleaning up...
　　也可以使用easy_install的方式来安装：
　　easy_install redis
　　或者直接编译安装：
　　wget https://pypi.python.org/packages/source/r/redis/redis-2.9.1.tar.gz
　　tar xvzf redis-2.9.1.tar.gz
　　cd redis-2.9.1
　　python setup.py install
　　2 . 简单的redis操作
　　redis连接实例是线程安全的，可以直接将redis连接实例设置为一个全局变量，直接使用。如果需要另一个Redis实例（or Redis数据库）时，就需要重新创建redis连接实例来获取一个新的连接。同理，python的redis没有实现select命令。
　　>>> import redis
　　
　　>>> r = redis.Redis(host='localhost',port=6379,db=0)
　　
　　>>> r.set('guo','shuai')
　　
　　True
　　>>> r.get('guo')
　　
　　'shuai'
　　>>> r['guo']
　　'shuai'
　　>>>r.keys()
　　['guo']
　　>>> r.dbsize()         #当前数据库包含多少条数据
　　1L
　　>>> r.delete('guo')
　　1
　　>>> r.save()               #执行“检查点”操作，将数据写回磁盘。保存时阻塞
　　True
　　>>> r.get('guo');
　　>>> r.flushdb()        #清空r中的所有数据
　　True
　　3. pipeline操作
　　管道（pipeline）是redis在提供单个请求中缓冲多条服务器命令的基类的子类。它通过减少服务器-客户端之间反复的TCP数据库包，从而大大提高了执行批量命令的功能。
　　>>>p = r.pipeline()        --创建一个管道
　　>>> p.set('hello','redis')
　　>>> p.sadd('faz','baz')
　　>>> p.incr('num')
　　>>> p.execute()
　　[True, 1, 1]
　　>>> r.get('hello')
　　'redis'
　　管道的命令可以写在一起，如：
　　1
　　>>> p.set('hello','redis').p.sadd('faz','baz').incr('num').execute()
　　默认的情况下，管道里执行的命令可以保证执行的原子性，
　　
　　执行pipe = r.pipeline(transaction=False)可以禁用这一特性。
　　4. 应用场景 – 页面点击数
　　《Redis Cookbook》对这个经典场景进行详细描述。假定我们对一系列页面需要记录点击次数。例如论坛的每个帖子都要记录点击次数，而点击次数比回帖的次数的多得多。如果使用关系数据库来存储点击，可能存在大量的行级锁争用。所以，点击数的增加使用redis的INCR命令最好不过了。
　　当redis服务器启动时，可以从关系数据库读入点击数的初始值（1237这个页面被访问了34634次）
　　>>> r.set("visit:1237:totals",34634)
　　True
　　每当有一个页面点击，则使用INCR增加点击数即可。
　　>>> r.incr("visit:1237:totals")
　　34635
　　>>> r.incr("visit:1237:totals")
　　34636
　　页面载入的时候则可直接获取这个值
　　>>> r.get ("visit:1237:totals")
　　'34636'
　　5. 使用hash类型保存多样化对象
　　当有大量类型文档的对象，文档的内容都不一样时，（即“表”没有固定的列），可以使用hash来表达。
　　>>>r.hset('users:jdoe',  'name', "John Doe")
　　1L
　　>>> r.hset('users:jdoe', 'email', 'John@test.com')
　　1L
　　>>> r.hset('users:jdoe',  'phone', '1555313940')
　　1L
　　>>> r.hincrby('users:jdoe', 'visits', 1)
　　1L
　　>>> r.hgetall('users:jdoe')
　　{'phone': '1555313940', 'name': 'John Doe', 'visits': '1', 'email': 'John@test.com'}
　　>>> r.hkeys('users:jdoe')
　　['name', 'email', 'phone', 'visits']
　　6. 应用场景 – 社交圈子数据
　　在社交网站中，每一个圈子(circle)都有自己的用户群。通过圈子可以找到有共同特征（比如某一体育活动、游戏、电影等爱好者）的人。当一个用户加入一个或几个圈子后，系统可以向这个用户推荐圈子中的人。
　　我们定义这样两个圈子,并加入一些圈子成员。
　　>>> r.sadd('circle:game:lol','user:debugo')
　　1
　　>>> r.sadd('circle:game:lol','user:leo')
　　1
　　>>> r.sadd('circle:game:lol','user:Guo')
　　1
　　>>> r.sadd('circle:soccer:InterMilan','user:Guo')
　　1
　　>>> r.sadd('circle:soccer:InterMilan','user:Levis')
　　1
　　>>> r.sadd('circle:soccer:InterMilan','user:leo')
　　1
　　#获得某一圈子的成员
　　>>> r.smembers('circle:game:lol')
　　set(['user:Guo', 'user:debugo', 'user:leo'])
　　redis> smembers circle:jdoe:family
　　可以使用集合运算来得到几个圈子的共同成员：
　　>>> r.sinter('circle:game:lol', 'circle:soccer:InterMilan')
　　set(['user:Guo', 'user:leo'])
　　>>> r.sunion('circle:game:lol', 'circle:soccer:InterMilan')
　　set(['user:Levis', 'user:Guo', 'user:debugo', 'user:leo'])
　　7. 应用场景 – 实时用户统计
　　Counting Online Users with Redis介绍了这个方法。当我们需要在页面上显示当前的在线用户时，就可以使用Redis来完成了。首先获得当前时间（以Unix timestamps方式）除以60，可以基于这个值创建一个key。然后添加用户到这个集合中。当超过你设定的最大的超时时间，则将这个集合设为过期；而当需要查询当前在线用户的时候，则将最后N分钟的集合交集在一起即可。由于redis连接对象是线程安全的，所以可以直接使用一个全局变量来表示。
　　import time
　　from redis import Redis
　　from datetime import datetime
　　ONLINE_LAST_MINUTES = 5
　　redis = Redis()
　　def mark_online(user_id):         #将一个用户标记为online
　　now = int(time.time())        #当前的UNIX时间戳
　　expires = now + (app.config['ONLINE_LAST_MINUTES'] * 60) + 10    #过期的UNIX时间戳
　　all_users_key = 'online-users/%d' % (now // 60)        #集合名，包含分钟信息
　　user_key = 'user-activity/%s' % user_id
　　p = redis.pipeline()
　　p.sadd(all_users_key, user_id)                         #将用户id插入到包含分钟信息的集合中
　　p.set(user_key, now)                                   #记录用户的标记时间
　　p.expireat(all_users_key, expires)                     #设定集合的过期时间为UNIX的时间戳
　　p.expireat(user_key, expires)
　　p.execute()
　　def get_user_last_activity(user_id):        #获得用户的最后活跃时间
　　last_active = redis.get('user-activity/%s' % user_id)  #如果获取不到，则返回None
　　if last_active is None:
　　return None
　　return datetime.utcfromtimestamp(int(last_active))
　　def get_online_users():                     #获得当前online用户的列表
　　current = int(time.time()) // 60
　　minutes = xrange(app.config['ONLINE_LAST_MINUTES'])
　　return redis.sunion(['online-users/%d' % (current - x)        #取ONLINE_LAST_MINUTES分钟对应集合的交集
　　for x in minutes])
　　import redis
　　r = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379, db=0)
　　r['test'] = ‘test’ #或者可以r.set(‘test’, ‘test’) 设置key
　　r.get(‘test’)  #获取test的值
　　r.delete(‘test’) #删除这个key
　　r.flushdb() #清空数据库
　　r.keys() #列出所有key
　　r.exists(‘test’) #检测这个key是否存在
　　r.dbsize() #数据库中多少个条数
　　info = r.info()
　　for key in info:
　　print "%s: %s" % (key, info[key])
　　# 查数据库大小
　　print '\ndbsize: %s' % r.dbsize()
　　# 看连接
　　print "ping %s" %r.ping()
　　# 选数据库
　　#r.select(2)
　　# 移动数据去2数据库
　　#r.move('a',2)
　　# 其他
　　#r.save('a') # 存数据
　　#r.lastsave('a') # 取最后一次save时间
　　#r.flush() #刷新
　　#r.shutdown() #关闭所有客户端，停掉所有服务，退出服务器
　　#
　　#--------------------------------------------
　　# 它有四种类型： string(key,value)、list(序列)、set(集合)、zset(有序集合,多了一个顺序属性)
　　# 不知道你用的哪种类型？
　　# print r.get_type('a') #可以告诉你
　　# -------------------------------------------
　　# string操作
　　print '-'*20
　　# 塞数据
　　r['c1'] = 'bar'
　　#或者
　　r.set('c2','bar')
　　#这里有个 getset属性，如果为True 可以在存新数据时将上次存储内容同时搞出来
　　print 'getset:',r.getset('c2','jj')
　　#如果你想设置一个递增的整数 每执行一次它自加1：
　　print 'incr:',r.incr('a')
　　#如果你想设置一个递减的整数 please:
　　print 'decr:',r.decr('a')
　　# 取数据
　　print 'r['']:',r['c1']
　　#或者
　　print 'get:',r.get('a')
　　#或者 同时取一批
　　print 'mget:',r.mget('c1','c2')
　　#或者 同时取一批 它们的名字(key)很像 而恰好你又不想输全部
　　print 'keys:',r.keys('c*')
　　#又或者 你只想随机取一个：
　　print 'randomkey:',r.randomkey()
　　# 查看一个数据有没有 有 1 无0
　　print 'existes:',r.exists('a')
　　# 删数据 1是删除成功 0和None是没这个东西
　　print 'delete:',r.delete('cc')
　　# 哦对了 它是支持批量操作的
　　print 'delete:',r.delete('c1','c2')
　　# 其他
　　r.rename('a','c3') #呃.改名
　　r.expire('c3',10) #让数据10秒后过期 说实话我不太明白么意思
　　r.ttl('c3') #看剩余过期时间 不存在返回-1
　　#--------------------------------
　　# 序列(list)操作
　　print '-'*20
　　# 它是两头通的
　　# 塞入
　　r.push('b','gg')
　　r.push('b','hh')
　　# head 属性控制是不是从另一头塞
　　r.push('b','ee',head=True)
　　# 看长度
　　print 'list len:',r.llen('b')
　　# 列出一批出来
　　print 'list lrange:',r.lrange('b',start=0,end=-1)
　　# 取出一位
　　print 'list index 0:',r.lindex('b',0)
　　# 修剪列表
　　#若start 大于end,则将这个list清空
　　print 'list ltrim :',r.ltrim('b',start=0,end=3) #只留 从0到3四位
　　# 排序
　　# 这可是个大工程
　　#--------------------------------
　　# 集合(set)操作
　　# 塞数据
　　r.sadd('s', 'a')
　　# 判断一个set长度为多少 不存在为0
　　r.scard('s')
　　# 判断set中一个对象是否存在
　　r.sismember('s','a')
　　# 求交集
　　r.sadd('s2','a')
　　r.sinter('s1','s2')
　　#求交集并将结果赋值
　　r.sinterstore('s3','s1','s2')
　　# 看一个set对象
　　r.smembers('s3')
　　# 求并集
　　r.sunion('s1','s2')
　　#求并集 并将结果返回
　　r.sunionstore('ss','s1','s2','s3')
　　# 求不同
　　# 在s1中有，但在s2和s3中都没有的数
　　r.sdiff('s1','s2','s3')
　　r.sdiffstore('s4','s1','s2')# 这个你懂的
　　# 取个随机数
　　r.srandmember('s1')
　　#-------------------------------------
　　#zset 有序set
　　#'zadd', 'zcard', 'zincr', 'zrange', 'zrangebyscore', 'zrem', 'zscore'
　　# 分别对应
　　#添加, 数量, 自加1,取数据,按照积分(范围)取数据,删除,取积分