python_day10のPython操作 RabbitMQ、Redis、Memcache

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

设置值，只有name不存在时，执行设置操作（添加）

# 设置值
# 参数：
# time，过期时间（数字秒 或 timedelta对象）

# 设置值
# 参数：
# time_ms，过期时间（数字毫秒 或 timedelta对象）

批量设置值
如：
mset(k1='v1', k2='v2')
或
mset({'k1': 'v1', 'k2': 'v2'})

获取值

批量获取
如：
mget('ylr', 'wupeiqi')
或
r.mget(['ylr', 'wupeiqi'])

设置新值并获取原来的值

# 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"

# 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：
# offset，字符串的索引，字节（一个汉字三个字节）
# value，要设置的值

# 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
-------------------------- ----------------------------- -----------------------------
武                         沛                           齐

# 获取name对应的值的二进制表示中的某位的值 （0或1）

# 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

# 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

# 返回name对应值的字节长度（一个汉字3个字节）

# 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incrby

# 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）

# 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）

# 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

# 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）

# 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'})

# 在name对应的hash中获取根据key获取value

# 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')

获取name对应hash的所有键值

# 获取name对应的hash中键值对的个数

# 获取name对应的hash中所有的key的值

# 获取name对应的hash中所有的value的值

# 检查name对应的hash是否存在当前传入的key

# 将name对应的hash中指定key的键值对删除

# 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）

# 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=amount

# 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

# 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

# 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

# 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

# name对应的list元素的个数

# 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

# 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

# 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
# num，  num=0，删除列表中所有的指定值；
# num=2,从前到后，删除2个；
# num=-2,从后向前，删除2个

# 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

在name对应的列表中根据索引获取列表元素

# 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

# 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

# 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name

# 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

# 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

# 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，所有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
"""
list_count = r.llen(name)
for index in xrange(list_count):
yield r.lindex(name, index)

# 使用
for item in list_iter('pp'):
print item

# name对应的集合中添加元素

获取name对应的集合中元素个数

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

# 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

# 获取多一个name对应集合的并集

# 获取多一个name对应集合的并集，再将其加入到dest对应的集合中

# 检查value是否是name对应的集合的成员

# 获取name对应的集合的所有成员

# 将某个成员从一个集合中移动到另外一个集合

# 从集合的右侧（尾部）移除一个成员，并将其返回

# 从name对应的集合中随机获取 numbers 个元素

# 在name对应的集合中删除某些值

# 获取多一个name对应的集合的并集

# 获取多一个name对应的集合的并集，并将结果保存到dest对应的集合中

# 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

# 在name对应的有序集合中添加元素
# 如：
# zadd('zz', 'n1', 1, 'n2', 2)
# 或
# zadd('zz', n1=11, n2=22)

# 获取name对应的有序集合元素的数量

# 获取name对应的有序集合中分数 在 [min,max] 之间的个数

# 自增name对应的有序集合的 name 对应的分数

# 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)

# 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

# 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)

# 删除name对应的有序集合中值是values的成员

# 如：zrem('zz', ['s1', 's2'])

# 根据排行范围删除

# 根据分数范围删除

# 根据值返回删除

# 获取name对应有序集合中 value 对应的分数

# 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  MAX

# 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

# 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

# 根据删除redis中的任意数据类型

# 检测redis的name是否存在

# 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

# 为某个redis的某个name设置超时时间

# 对redis的name重命名

# 将redis的某个值移动到指定的db下

# 随机获取一个redis的name（不删除）

# 获取name对应值的类型

# 同字符串操作，用于增量迭代获取key

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

from monitor.RedisHelper import RedisHelper

obj = RedisHelper()
redis_sub = obj.subscribe()

while True:
msg= redis_sub.parse_response()
print msg

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

from monitor.RedisHelper import RedisHelper

obj = RedisHelper()
obj.public('hello')

#!/usr/bin/env python
import pika

# ######################### 生产者 #########################

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
host='localhost'))
channel = connection.channel()

channel.queue_declare(queue='hello')

channel.basic_publish(exchange='',
routing_key='hello',
body='Hello World!')
print(" [x] Sent 'Hello World!'")
connection.close()

#!/usr/bin/env python
import pika

# ########################## 消费者 ##########################

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
host='localhost'))
channel = connection.channel()

channel.queue_declare(queue='hello')

def callback(ch, method, properties, body):
print(" [x] Received %r" % body)

channel.basic_consume(callback,
queue='hello',
no_ack=True)

print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
channel.start_consuming()

#  消费者

#!/usr/bin/env python
import pika
import sys

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
host='localhost'))
channel = connection.channel()

channel.exchange_declare(exchange='topic_logs',
type='topic')

result = channel.queue_declare(exclusive=True)
queue_name = result.method.queue

binding_keys = sys.argv[1:]
if not binding_keys:
sys.stderr.write("Usage: %s [binding_key]...\n" % sys.argv[0])
sys.exit(1)

for binding_key in binding_keys:
channel.queue_bind(exchange='topic_logs',
queue=queue_name,
routing_key=binding_key)

print(' [*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C')

def callback(ch, method, properties, body):
print(" [x] %r:%r" % (method.routing_key, body))

channel.basic_consume(callback,
queue=queue_name,
no_ack=True)

channel.start_consuming()

#  生产者

#!/usr/bin/env python
import pika
import sys

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
host='localhost'))
channel = connection.channel()

channel.exchange_declare(exchange='topic_logs',
type='topic')

routing_key = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else 'anonymous.info'
message = ' '.join(sys.argv[2:]) or 'Hello World!'
channel.basic_publish(exchange='topic_logs',
routing_key=routing_key,
body=message)
print(" [x] Sent %r:%r" % (routing_key, message))
connection.close()