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redis

时间:2024-05-27 09:56:55浏览次数:26  
标签:name res redis value print conn

redis

介绍

https://redis.io/downloads/

win安装redis win版本下载地址
    # 最新5.x版本 https://github.com/tporadowski/redis/releases/
    # 最新3.x版本 https://github.com/microsoftarchive/redis/releases
- 关系型数据库
	PostgreSQL,MySQL,sqlserver,oracle...
    sql语句都是通用的
- 非关系型数据库 no sql
	redis,MongoDB,clickhouse,elasticsearch...
    缓存

redis是开源使用c编写的cs架构软件

  • clint : 客户端:命令创建,桌面软件resp,Navicat,Python代码,Go,Java,Node
  • server : 服务端:一台服务器,一直运行,监听6379端口
  • 使用key-value形式存储,vaule有5种数据类型
  • 字符串,列表,hash,集合,有序集合
  • 三个特点
    • 纯内存存储 :速度非常快,适合用于高并发场景
    • 可以持久化 :永久保存
    • 数据操作 :单进程,单线程架构,没有锁
    • IO多路复用的模型:并发量高

redis客户端

-1 cmd命令中的reids-cli
	-redis-cli  # 默认链本地的6379
    -redis-cli -h 地址 -p 端口

redis服务启动和停止

-1 使用服务--》点击启动,停止即可
	-net start redis
    -net stop redis
     
-2 使用命令:(启动server)
	-redis-server 配置文件启动
    -redis-server ./redis.windows-service.conf
	-ctrl c
    
-3 关闭:在客户端
	shutdown :友好关闭

python操作redis

普通连接

pip install redis
import redis

conn = redis.Redis(
    host='localhost',
    port='6379',
    db=0,
)
conn.set('name','heart')
conn.close()

image-20240515145531649

连接池连接

import redis

# 1 做一个连接池
# decode_responses: 使用UTF-8解码
POOL = redis.ConnectionPool(max_connections=10, host='127.0.0.1', port=6379,decode_responses=True)

# 2 从池中拿连接
# connection_pool: 绑定连接池
conn = redis.Redis(connection_pool=POOL)

# 3 使用连接操作redis
res = conn.get('name')
print(res)

# 4 关闭,把连接放回池中
conn.close()

做一个单例的池,全局只有这一个对象

pool.py

import redis
POOL = redis.ConnectionPool(max_connections=10,host='127.0.0.1', port=6379, decode_responses=True)

test.py

import redis
from pool import POOL
conn = redis.Redis(connection_pool=POOL)
res = conn.get('name')
print(res)
conn.close()

redis之字符串

set(name, value, ex=None, px=None, nx=False, xx=False)

ex : 多少秒过期,被清理掉

px : 多少毫秒过期,被清理掉

nx : 只有name不存在时,当前set操作才执行,值存在,修改不了,执行没效果

xx : 只有name存在时,当前set操作才执行,值存在,才能修改,值不存在不会设置新值

conn.set('age',18)

setnx(name,value)

只有name不存在时,当前set操作才执行,值存在,修改不了,执行没效果

conn.setnx('height',181)

setex(name,value,time)

多少秒过期,被清理掉

conn.setex('name','heart',10)

psetex(name,time_ms,value)

多少毫秒过期,被清理掉

conn.psetex('name',1000,'heart')

mset(*args,**kwargs)

批量设置

conn.mset({'name': 'heart', 'age': 19, 'height': 180, 'hobby': 'soccer'})

mget(keys,*args)

根据name批量取值

res = conn.mget('name', 'age')
res = conn.mget('name', 'age', 'height', 'hobby')
print(res)  # ['heart', '19', '180', 'soccer']

getset(name,value)

获取值然后设置新值

res = conn.getset('name', 'god')
print(res)  # heart

image-20240515152419407

getrange(key,start,end)

获取起始和结束位置的字符串,前闭后闭,取字节

# heartgod
res = conn.getrange('name', 0, 1)
print(res)  # he

setrange(name,offset,value)

在从offset开始偏移的开始设置字符串,用字节排

# heartgod
conn.setrange('name',8,'xxx')
# heartgodxxx

setbit(name,offset,value)

getbit(name,offset)

bitcount(key,start=None,end=None)

bitop(operation,dest,*keys)

strlen(name)

统计字节长度

# heartgodxxx
res = conn.strlen('name')
print(res) # 11

incrby(self,name,amount)

自增,做计数器,性能高,单线程,没有并发安全问题,不会出错乱

conn.incrby('age',2) # 执行一次+2

incrbyfloat(self,name,amount=1.0)

增加小数

conn.incrbyfloat('age',amount=1.1)

decrby(self,name,amount=1)

每执行一次就减少

conn.decrby('age',3) # 执行一次-3

append(key,value)

每执行一次就追加

conn.append('name','sss') # heartgodxxxsss

redis之hash

hset(name, key, value)

name是存入的名字,后面是k:v所对应的值

conn.hset('user-info-01','name','heart')

image-20240515154134836

hset(name, mapping)

使用mapping一次性设置

conn.hset('user-info-01',mapping={'name','heart','age':18,'height':180})

hget(name,key)

获取值

res = conn.hget('user-info-01','name')
print(res) # heart

*hmget(name, keys, args)

批量获取值

res = conn.hmget('user-info-01', 'name', 'age')
print(res)  # ['heart', '19']

hgetall(name)

获取所有k:v值

res = conn.hgetall('user-info-01')
print(res)  # {'name': 'heart', 'age': '19', 'hobby': '篮球'}

hlen(name)

统计字典大小

res = conn.hlen('user-info-01')
print(res)  # 3

hkeys(name)

获取所有的key

res = conn.hkeys('user-info-01')
print(res)  # ['name', 'age', 'hobby']

hvals(name)

获取所有的value

res = conn.hvals('user-info-01')
print(res)  # ['heart', '19', '篮球']

hexists(name, key)

判断key是否存在

res = conn.hexists('user-info-01','name')
print(res)  # True

hdel(name,*keys)

删除key

res = conn.hdel('user-info-01','age')
print(res)  # 1

image-20240515154823511

hincrby(name, key, amount=1)

设置自增

conn.hincrby('user-info-01','age',amount=2)

hincrbyfloat(name, key, amount=1.0)

自增小数

conn.hincrbyfloat('user-info-01','age',amount=2.2)

image-20240515155005047

hscan(name, cursor=0, match=None, count=None)

如果hash存的数据量很大,不能使用hgetall一次性全取回来,需要分批取

hscan不单独用,count是取的条数,但是有时候上下会差一点点,有浮动

cursor写上一次返回的值,接着按那个游标的位置拿数据

res = conn.hscan('map_demo',count=10)

hscan_iter(name, match=None, count=None)

取出所有值,但是分批取

for item in conn.hscan_iter('name',count=10):
    print(item)

redis之list

lpush(name, values)

从左向右操作,放到列表的最右边

conn.lpush('girls','刘亦菲')
conn.lpush('girls','迪丽热巴')
conn.lpush('girls','小红')

image-20240515155949448

**rpush(name, values) **

从右向左操作,放到列表的最左边

conn.rpush('girls','小紫')

lpushx(name, value)

在name对应的list中添加元素,只有name存在时,值添加到列表的最左边

conn.lpushx('girls','小绿')

**rpushx(name, value) **

在name对应的list中添加元素,只有name存在时,值添加到列表的最右边

conn.rpushx('girls','小蓝')

llen(name)

查看列表大小

res = conn.llen('girls')
print(res)  # 6

linsert(name, where, refvalue, value))

插入值,where是插哪,前面就写before,后面就写after,refvalue指定要插它前面的值,value就是要插入的值

conn.linsert('girls','before','刘亦菲','小黄')

image-20240515160909389

r.lset(name, index, value)

按照索引设置对应的值

conn.lset('girls',0,'xx') # 索引为0的位置的值设置成xx

r.lrem(name, value, num)

conn.lrem('girls', count=1, value='xx')  # 从左侧删除一个符合条件
conn.lrem('girls', count=-1, value='xx')  # 从右侧删除一个符合条件
conn.lrem('girls', count=0, value='xx')  # 删除所有符合条件的值

lpop(name)

从列表最左侧弹出一个值

conn.lpop('girls')

**rpop(name) **

从列表最右侧弹出一个值

conn.rpop('girls')

lindex(name, index)

按索引取值

res = conn.lindex('girls',1)
print(res) # 迪丽热巴

image-20240515161424821

lrange(name, start, end)

按起始和结束位置取出值

res = conn.lrange('girls', 0, 2)
print(res)  # ['小红', '迪丽热巴', '小黄']

ltrim(name, start, end)

留下来起始和结束位置的值

conn.ltrim('girls', 0, 2)

image-20240515161644153

rpoplpush(src, dst)

右侧的弹出,推到左侧

blpop(keys, timeout)

r.brpop(keys, timeout)

从右向左获取数据

brpoplpush(src, dst, timeout=0)

其他操作

delete(*names)

删除name所对应的

conn.delete('name','user-info-01')

exists(name)

判断是否存在

print(conn.exists('age1'))

keys(pattern='*')

取出所有符合的key

print(conn.keys('user*'))

expire(name ,time)

设置时间

conn.expire('age',5)

rename(src, dst)

改名

conn.rename('girls','hobby01')

move(name, db))

移动name到别的库

conn.move('hobby01',3)

randomkey()

随机一个库

print(conn.randomkey())

django中使用redis

通用方式

# 写个pool.py
import redis
POOL = redis.ConnectionPool(max_connections=10, decode_responses=True)
# 在哪里用,导入用即可
from utils.pool import POOL
import redis
class RedisView(ViewSet):
    def list(self, request):
        conn = redis.Redis(connection_pool=POOL)
        conn.incrby('count')
        count = conn.get('count')
        return APIResponse(msg='您是第%s个访问的' % count)

django-redis

pip install django-redis
CACHES = {
    "default": {
        "BACKEND": "django_redis.cache.RedisCache",
        "LOCATION": "redis://127.0.0.1:6379",
        "OPTIONS": {
            "CLIENT_CLASS": "django_redis.client.DefaultClient",
            "CONNECTION_POOL_KWARGS": {"max_connections": 100}
            # "PASSWORD": "123",
        }
    }
}
# 在使用的位置
from django_redis import get_redis_connection
class RedisView(ViewSet):
    def list(self, request):
        conn = get_redis_connection() # 从池中获取一个链接
        conn.incrby('count')
        count = conn.get('count')
        return APIResponse(msg='您是第%s个访问的' % count)

django的缓存

from django.core.cache import cache

django内置的,可以直接操作缓存,缓存的位置在内存,只要项目一重启,数据就没了

后期我们要把缓存数据放到redis中,redis可以持久化,项目停止,但redis还运行,数据就不会丢

配置文件配好后,以后只要使用cache.setcache.get去redis设置和取

cache.set() : 设置缓存

cache.get() : 获取缓存

优势:redis 分数据类型,只能设置5种数据类型,但是用django的缓存,不限制类型,可以放python的任意类型

django cache 底层是基于:把存储的类型使用pickle序列化转成bytes格式,然后当redis的字符串形式存到redis中,以后咱们做redis的操作,可以直接使用django的缓存, 不需要考虑类型

image-20240515163320146

from rest_framework.viewsets import GenericViewSet
from django.core.cache import cache

class RedisView(GenericViewSet):

    def list(self, request):
        cache.set('name', 'heart')
        res = cache.get('name')
        print(res)  # heart
        return APIResponse(msg=f'{res}')

标签:name,res,redis,value,print,conn
From: https://www.cnblogs.com/ssrheart/p/18214893

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