Python-Redis-Hash - 走看看

一、Redis Hash操作

　　Redis 数据库hash数据类型是一个string类型的key和value的映射表，适用于存储对象。Redis 中每个 hash 可以存储 232 - 1 键值对（40多亿）。 hash表现形式上有些像pyhton中的dict,可以存储一组关联性较强的数据， redis中Hash在内存中的存储格式如下图：

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二、Hash命令

# 连接redis
 
import redis
 
host = '172.16.200.49'
port = 6379
 
pool = redis.ConnectionPool(host=host, port=port)
 
r = redis.Redis(connection_pool=pool)

　　2.1 hset(name, key, value)　　

# 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）
 
 
r.hset('p_info', 'name', 'bigberg')
r.hset('p_info', 'age', '22')
r.hset('p_info', 'gender', 'M')
 
# 设置了姓名、年龄和性别

　　2.2 hmset(name, mapping)　

# 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'})
 
 
r.hmset('info_2', {'name': 'Jerry', 'species': 'mouse'})

　　2.3 hget(name, key)　

# 在name对应的hash中获取根据key获取value
 
# 获取的bytes 类型
print(r.hget('p_info', 'name').decode())
 
# 输出
bigberg

　　2.3 hmget(name, key, *args)　

# 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：
print(r.hmget('p_info', ['name', 'age', 'gender']))
 
# 输出是一个列表
[b'bigberg', b'22', b'M']

　　2.4 hgetall(name)

获取name对应hash的所有键值
 
print(r.hgetall('p_info'))
 
#输出是一个字典
 
{b'name': b'bigberg', b'gender': b'M', b'age': b'22'}

　　2.5 hlen(name)

# 获取name对应的hash中键值对的个数
 
print(r.hlen('p_info'))
 
#输出
3

　　2.6 hkeys(name)

# 获取name对应的hash中所有的key的值
 
print(r.hkeys('p_info'))
 
#输出
[b'name', b'age', b'gender']

　　2.7 hvals(name)

# 获取name对应的hash中所有的value的值
 
print(r.hvals('p_info'))
 
#输出
 [b'bigberg', b'22', b'M']

　　2.8 hexists(name, key)

# 检查name对应的hash是否存在当前传入的key
 
print(r.hexists('p_info', 'name'))
print(r.hexists('p_info', 'job'))
 
#输出
True
False

　　2.9 hdel(name,*keys)　　

# 将name对应的hash中指定key的键值对删除
 
r.hdel('p_info', 'gender')
print(r.hgetall('p_info'))
 
# 删除了性别
#输出
{b'name': b'bigberg', b'age': b'22'

　　2.10 hincrby(name, key, amount=1)

# 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）
 
r.hincrby('p_info', 'age', 1)
print(r.hget('p_info', 'age'))
 
#输出，年龄增加1
b'23'

　　2.11 hincrbyfloat(name, key, amount=1.0)

# 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

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

# 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
 
 
print(r.hscan('p_info', cursor=0))
print(r.hscan('p_info', cursor=0, match='n*'))
 
#输出
 
(0, {b'age': b'23', b'address': b'hz', b'name': b'bigberg'})
(0, {b'name': b'bigberg'})

　　http://redisdoc.com/key/scan.html#scan

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

# 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)