您的位置:首页 > 数据库 > Redis

Python操作redis

2015-08-24 16:12 751 查看


转载自http://debugo.com/python-redis/ 感谢博主~


使用Python操作Redis

2014年5月15日 by debugo · 6条评论


1. 安装pyredis

首先安装pip

12345678<SHELL># apt-get install python-pip......<SHELL># 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:

1

easy_install
redis

或者直接编译安装:

1234wget https://pypi.python.org/packages/source/r/redis/redis-2.9.1.tar.gztar xvzf redis-2.9.1.tar.gzcd redis-2.9.1python 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。

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

>>>
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。

12345678>>> 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)

12>>> 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。

1

2

3

4

>>>
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

12>>> 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。

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

>>>
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。

123456789101112>>> 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

1

2

3

>>>
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:

1234>>> 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。

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

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])


References:

http://blog.csdn.net/vv_demon/article/details/7676384

tigerfish NoSQL和NewSQL数据库引航

《Redis Cookbook》

Redis-Python https://pypi.python.org/pypi/redis/2.9.1
内容来自用户分享和网络整理,不保证内容的准确性,如有侵权内容,可联系管理员处理 点击这里给我发消息
标签: