最全总结 | 聊聊 Python 数据处理全家桶（Redis篇）
共 8334字，需浏览 17分钟
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2020-09-23 14:14
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1. 前言
前面两篇文章聊到了 Python 处理 Mysql、Sqlite 数据库常用方式，本篇文章继续说另外一种比较常用的数据存储方式：Redis
Redis：Remote Dictionary Server，即：远程字典服务，Redis 底层使用 C 语言编写，是一款开源的、基于内存的 NoSql 数据库
由于 Redis 性能远超其他数据库，并且支持集群、分布式及主从同步等优势，所以经常用于 缓存数据、高速读写 等场景
本篇文章就聊聊 Python 操作 Redis 正确的姿势
2. 准备
我们以在云服务器 Centos 7.8 安装 Redis-Server 为例
首先，安装在云服务器上 Redis 数据库
# 下载epel仓库
yum install epel-release
# 安装redis
yum install redis
然后，通过 vim 命令修改 Redis 配置文件，打开远程连接，设置连接密码
配置文件目录：/etc/redis.conf
bind 更改为 0.0.0.0，容许外网访问
requirepass 设置一个访问密码
# vim /etc/redis.conf
# 1、bing从127.0.0.1修改为:0.0.0.0，开放远程连接
bind 0.0.0.0
# 2、设置密码
requirepass 123456
需要指出的是，为了保证云服务器数据安全，Redis 开放远程访问的时候，一定要加强密码
接着，启动 Redis 服务，开启防火墙和端口，配置云服务器安全组
默认情况下，Redis 服务使用的端口号是 6379
另外，需要在云服务器安全组进行配置，保证 Redis 数据库能正常连接
# 启动Redis服务，默认redis端口号是6379
systemctl start redis
# 打开防火墙
systemctl start firewalld.service
# 开放6379端口
firewall-cmd --zone=public --add-port=6379/tcp --permanent
# 配置立即生效
firewall-cmd --reload
完成以上操作，我们就可以通过 Redis-CLI 或 Redis 客户端工具进行连接了
最后，要使用 Python 操作 Redis，我们需要使用 pip 安装一个依赖
# 安装依赖，便于操作redis
pip3 install redis 3. 实战
在操作 Redis 中的数据之前，我们需要利用 Host、端口号、密码实例化一个 Redis 连接对象
from redis import Redis
class RedisF(object):
def __init__(self):
# 实例化Redis对象
# decode_responses=True，如果不加则写入的为字节类型
# host：远程连接地址
# port：Redis端口号
# password：Redis授权密码
self.redis_obj = Redis(host='139.199.**.**',port=6379,password='123456',decode_responses=True,charset='UTF-8', encoding='UTF-8')
接下来我们以操作字符串、列表、set 集合、zset 集合、哈希表、事务为例，讲讲 Python 操作这些数据的方法
1、字符串操作
操作字符串有两种方式，操作方法分别是：set() 和 mset()
其中：set() 一次只能保存一个值，参数意义如下
name：key，代表键
value：value，待保存的值
ex：过期时间，以秒为单位，如果不设置，则永久不过期；否则，过期则删除
px：过期时间，以毫秒为单位
nx/xx：set 操作是否执行与 name 键是否存在有关
获取值和删除值的操作方法分别为：get(Key)、 delete(Key or Keys)
# set()：单字符串操作
# 添加一个值，并设置超时时间为120s
self.redis_obj.set('name', 'airpython', ex=120)
# get()：获取这个值
print(self.redis_obj.get('name'))
# delete()：删除一个值或多个值
self.redis_obj.delete('name')
print(self.redis_obj.get('name'))
对于多值数据的设置，只需要调用 mset() 方法，将待插入的数据以键值对组成一个字典作为参数即可
同理，Redis 提供了 mget() 方法，可以一次获取多个键的值
# mset()：设置多个值
self.redis_obj.mset({"foo": "foo1", "zoo": "zoo1"})
# mget()：获取多个值
result = self.redis_obj.mget("foo", "zoo")
print(result)2、列表操作
Redis 提供了很多方法用于操作列表，其中比较常见的如下：
lpush/rpush：将一个值或多个值插入到列表头部或尾部，其中，lpush 代表头部插入；rpush 代表尾部插入数据
lset：通过索引，将值插入到列表对应的位置
linsert：在列表元素前面或后面插入数据
lindex：通过索引获取列表中的某一个元素，其中，0 代表第一个元素；-1 代表最后一个元素
lrange：通过制定起始位置和结束位置，从列表中获取指定区域的值
llen：获取列表的长度，如果 Key 对应的列表不存在，返回 0
lpop：移除并返回列表中的第一个元素
rpop：移除并返回列表中的最后一个元素
实例代码如下：
def manage_list(self):
"""
操作列表
:return:
"""
# 1、新增一个列表，并左边插入一个数据
# 注意：可以一次加入多个元素，也可以一个个元素的加入
self.redis_obj.lpush('company', '阿里', '腾讯', '百度')
# 2、移除第一个元素
self.redis_obj.lpop("company")
# 3、右边插入数据
self.redis_obj.rpush('company', '字节跳动', '小米')
# 4、移除最后一个元素
self.redis_obj.rpop("company")
# 5、获取列表的长度
self.redis_obj.llen("company")
# 6、通过索引，获取列表中的某一个元素（第二个元素）
print('列表中第二个元素是：', self.redis_obj.lindex("company", 1))
# 7、根据范围，查看列表中所有的值
print(self.redis_obj.lrange('company', 0, -1))3、操作 Set 集合
Set 是一个无序的元素集合，集合中的元素不能重复，Redis 同样提供了很多方法，便于操作 Set 集合
其中，比较常用的方法如下：
sadd：添加元素到集合中，已经存在集合中的元素将被忽略，如果集合不存在，则新建一个集合
scard：返回集合元素的数量
smembers：返回集合中所有元素
srem：移除集合中一个或多个元素，如果元素不存在则忽略
sinter：返回两个集合的交集，结果依然是一个集合
sunion：返回两个集合的并集
sdiff：以第一个集合参数为标准，返回两个集合的差集
sunionstore：计算两个集合的并集，保存到一个新的集合中
sismember：判断集合中是否存在某个元素
spop：随机删除集合中的一个元素，并返回
具体实例代码如下：
def manage_set(self):
"""
操作set集合
:return:
"""
self.redis_obj.delete("fruit")
# 1、sadd：新增元素到集合中
# 添加一个元素：香蕉
self.redis_obj.sadd('fruit', '香蕉')
# 再添加两个元素
self.redis_obj.sadd('fruit', '苹果', '桔子')
# 2、集合元素的数量
print('集合元素数量：', self.redis_obj.scard('fruit'))
# 3、移除一个元素
self.redis_obj.srem("fruit", "桔子")
# 再定义一个集合
self.redis_obj.sadd("fruit_other", "香蕉", "葡萄", "柚子")
# 4、获取两个集合的交集
result = self.redis_obj.sinter("fruit", "fruit_other")
print(type(result))
print('交集为：', result)
# 5、获取两个集合的并集
result = self.redis_obj.sunion("fruit", "fruit_other")
print(type(result))
print('并集为：', result)
# 6、差集，以第一个集合为标准
result = self.redis_obj.sdiff("fruit", "fruit_other")
print(type(result))
print('差集为：', result)
# 7、合并保存到新的集合中
self.redis_obj.sunionstore("fruit_new", "fruit", "fruit_other")
print('新的集合为：', self.redis_obj.smembers('fruit_new'))
# 8、判断元素是否存在集合中
result = self.redis_obj.sismember("fruit", "苹果")
print('苹果是否存在于集合中', result)
# 9、随机从集合中删除一个元素，然后返回
result = self.redis_obj.spop("fruit")
print('删除的元素是:', result)
# 3、集合中所有元素
result = self.redis_obj.smembers('fruit')
print("最后fruit集合包含的元素是:", result)4、操作 zset 集合
zset 集合相比普通 set 集合，是有序的，zset 集合中的元素包含：值和分数，其中分数用于排序
其中，比较常用的方法如下：
zadd：往集合中新增元素，如果集合不存在，则新建一个集合，然后再插入数据
zrange：通过起始点和结束点，返回集合中的元素值（不包含分数）;如果设置withscores=True，则返回结果会带上分数
zscore：获取某一个元素对应的分数
zcard：获取集合中元素个数
zrank：获取元素在集合中的索引
zrem：删除集合中的元素
zcount：通过最小值和最大值，判断分数在这个范围内的元素个数
实践代码如下：
def manage_zset(self):
"""
操作zset集合
:return:
"""
self.redis_obj.delete("fruit")
# 往集合中新增元素：zadd()
# 三个元素分别是："banana", 1/"apple", 2/"pear", 3
self.redis_obj.zadd("fruit", "banana", 1, "apple", 2, "pear", 3)
# 查看集合中所有元素（不带分数）
result = self.redis_obj.zrange("fruit", 0, -1)
# ['banana', 'apple', 'pear']
print('集合中的元素（不带分数）有：', result)
# 查看集合中所有元素（带分数）
result = self.redis_obj.zrange("fruit", 0, -1, withscores=True)
# [('banana', 1.0), ('apple', 2.0), ('pear', 3.0)]
print('集合中的元素（带分数）有：', result)
# 获取集合中某一个元素的分数
result = self.redis_obj.zscore("fruit", "apple")
print("apple对应的分数为：", result)
# 通过最小值和最大值，判断分数在这个范围内的元素个数
result = self.redis_obj.zcount("fruit", 1, 2)
print("集合中分数大于1，小于2的元素个数有：", result)
# 获取集合中元素个数
count = self.redis_obj.zcard("fruit")
print('集合元素格式:', count)
# 获取元素的值获取索引号
index = self.redis_obj.zrank("fruit", "apple")
print('apple元素的索引为：', index)
# 删除集合中的元素：zrem
self.redis_obj.zrem("fruit", "apple")
print('删除apple元素后，剩余元素为：', self.redis_obj.zrange("fruit", 0, -1))
4、操作哈希
哈希表中包含很多键值对，并且每一个键都是唯一的
Redis 操作哈希表，下面这些方法比较常用：
hset：往哈希表中添加一个键值对值
hmset：往哈希表中添加多个键值对值
hget：获取哈希表中单个键的值
hmget：获取哈希表中多个键的值列表
hgetall：获取哈希表中种所有的键值对
hkeys：获取哈希表中所有的键列表
hvals：获取哈表表中所有的值列表
hexists：判断哈希表中，某个键是否存在
hdel：删除哈希表中某一个键值对
hlen：返回哈希表中键值对个数
对应的操作代码如下：
def manage_hash(self):
"""
操作哈希表
哈希：一个键对应一个值，并且键不容许重复
:return:
"""
self.redis_obj.delete("website")
# 1、新建一个key为website的哈希表
# 往里面加入数据：baidu（field），www.baidu.com(value)
self.redis_obj.hset('website', 'baidu', 'www.alibababaidu.com')
self.redis_obj.hset('website', 'google', 'www.google.com')
# 2、往哈希表中添加多个键值对
self.redis_obj.hmset("website", {"tencent": "www.qq.com", "alibaba": "www.taobao.com"})
# 3、获取某一个键的值
result = self.redis_obj.hget("website", 'baidu')
print("键为baidu的值为：", result)
# 4、获取多个键的值
result = self.redis_obj.hmget("website", "baidu", "alibaba")
print("多个键的值为:", result)
# 5、查看hash表中的所有值
result = self.redis_obj.hgetall('website')
print("哈希表中所有的键值对为：", result)
# 6、哈希表中所有键列表
# ['baidu', 'google', 'tencent', 'alibaba']
result = self.redis_obj.hkeys("website")
print("哈希表，所有的键（列表）为:", result)
# 7、哈希表中所有的值列表
# ['www.alibababaidu.com', 'www.google.com', 'www.qq.com', 'www.taobao.com']
result = self.redis_obj.hvals("website")
print("哈希表，所有的值（列表）为:", result)
# 8、判断某一个键是否存在
result = self.redis_obj.hexists("website", "alibaba")
print('alibaba这个键是否存在:', result)
# 9、删除某一个键值对
self.redis_obj.hdel("website", 'baidu')
print('删除baidu键值对后，哈希表的数据包含：', self.redis_obj.hgetall('website'))
# 10、哈希表中键值对个数
count = self.redis_obj.hlen("website")
print('哈希表键值对一共有：', count)
5、操作事务管道
Redis 支持事务管道操作，能够将几个操作统一提交执行
操作步骤是：
首先，定义一个事务管道
然后通过事务对象去执行一系列操作
提交事务操作，结束事务操作
下面通过一个简单的例子来说明：
def manage_steps(self):
"""
执行事务操作
:return:
"""
# 1、定义一个事务管道
self.pip = self.redis_obj.pipeline()
# 定义一系列操作
self.pip.set('age', 18)
# 增加一岁
self.pip.incr('age')
# 减少一岁
self.pip.decr('age')
# 执行上面定义3个步骤的事务操作
self.pip.execute()
# 判断
print('通过上面一些列操作，年龄变成:', self.redis_obj.get('age'))
4.最后
本篇文章通过 Python 实现了对 Redis 常见数据的操作，受限于篇幅，没法对 Redis 中一些不常用的方法没法进行展开说明
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