redis相当于是一个在内存中创建的大字典
redis的value有5大数据类型：
redis的value有5大数据类型：
字符串
import redis
conn = redis.Redis(host='192.168.11.61',port=6379)
# 设置值
conn.set('laowang_name','laowang')
# 获取值
val = conn.get('laowang_name').decode('utf-8')
print(val)
列表
字典
集合
有序集合
其实redis是一个可以构造内部数据的大字典
只要外面的大字典类型不变 那么我们就可以随意构造内部的字典，（里面的key的长度类型可以随意拼接）
首先你要知道redis怎么设置值和获取值
你要先导入redis模块 import redis 然后去连接你的redis 并且设置一个对象获取连接内容 CONN = redis.Redis(host="192.169.11.11",port = 6379) # redis默认的端口是6379
然后设置值：
CONN.set(键,值) #设置键值
然后获取值
CONN.get(键,).decode（"utf-8"）
x
redis设置值：
| set | 字符串设置 | h获取的是字符串类型的值 | |
| hset | 字典类型设置 | 字典类型的值 | |
CONN.set("laowang","老王") #给redis设置一个键值laowang，值是老王的值
CONN.hset("xx","laowang","老王") # 给redis中的xx中字典中设置一个键laowang值是老王
Django连接数据库有两种，一种是配置在全局（比较麻烦，但是一次搞定终身使用），一种是配置在你使用的视图函数中（直接连接，但是每一个需要的视图函数都要连接一次）
在每一个使用的视图中配置：
import redis # 导入rdis模块 CONN = redis.Redis(host = "211.159.153.150",port = 6379) # 连接redis数据库并且创建一个连接对象 后面的操作都用这个连接对象来进行操作
在settings中配置全局系信息：
CACHES = { "default": { "BACKEND": "django_redis.cache.RedisCache", "LOCATION": "redis://192.168.11.61:6379", "OPTIONS": { "CLIENT_CLASS": "django_redis.client.DefaultClient", "CONNECTION_POOL_KWARGS": {"max_connections": 100}, # "PASSWORD": "密码", } } }
如果配置了全局信息就要从你的全局中找 就不能用redis模块而是django_redis
from django_redis import get_redis_connection # 导入连接模块
CONN = get_redis_connection("default") # 进行连接 和你的全局中的redis信息连接
settings中的default：如果你只使用一个redis服务器就用这个名字，要是你用多个redis服务器就需要用不同的名字来区分不同的redis的服务器
连接池:
redis-py使用connection pool来管理对一个redis server的所有连接，避免每次建立、释放连接的开销。默认，每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。可以直接建立一个连接池，然后作为参数Redis，这样就可以实现多个Redis实例共享一个连接池。
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import redis pool = redis.ConnectionPool(host='10.211.55.4', port=6379) r = redis.Redis(connection_pool=pool) r.set('foo', 'Bar') print r.get('foo')
操作
String操作，redis中的String在在内存中按照一个name对应一个value来存储
set(name, value, ex=None, px=None, nx=False, xx=False)
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
setnx(name, value) 1 设置值，只有name不存在时，执行设置操作（添加）
setnx(name, value)
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设置值，只有name不存在时，执行设置操作（添加） |
setex(name, value, time)
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# 设置值# 参数： # time，过期时间（数字秒 或 timedelta对象） |
psetex(name, time_ms, value)
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# 设置值# 参数： # time_ms，过期时间（数字毫秒 或 timedelta对象） |
conn.psetex("name",6000, "老张") # 设置一个只值6000毫秒后过期
mset(*args, **kwargs)
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批量设置值如： mset(k1='v1', k2='v2') 或 mget({'k1': 'v1', 'k2': 'v2'}) |
获取值就是用get
val = conn.get("laowang_name").decode("utf8") # 获取道的值需要decode
批量获取:mget
批量获取 如： mget('ylr', 'wupeiqi') 或 r.mget(['ylr', 'wupeiqi'])
conn.psetex("name",6000, "老张") val = conn.mget("laowang_name", "name") print(val) # [b'laowang', b'xe8x80x81xe5xbcxa0'] 得到的是一个列表 for i in val: m = i.decode("utf8") print(m)
getset(name, value)
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设置新值并获取原来的值 |
hash操作，redis中Hash在内存中的存储格式如下图：
"
设置值:
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）
hset(name, key, value)
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# 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） |
hmset(name, mapping)
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# 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'}) |
hget(name,key)
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# 在name对应的hash中获取根据key获取value |
hmget(name, keys, *args)
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# 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') |
hgetall(name)
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获取name对应hash的所有键值 |
hlen(name)
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# 获取name对应的hash中键值对的个数 |
hkeys(name)
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# 获取name对应的hash中所有的key的值 |
hvals(name)
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# 获取name对应的hash中所有的value的值 |
hexists(name, key)
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# 检查name对应的hash是否存在当前传入的key |
hdel(name,*keys)
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# 将name对应的hash中指定key的键值对删除 |
hincrby(name, key, amount=1)
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# 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） |
hincrbyfloat(name, key, amount=1.0)
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# 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 |
hscan(name, cursor=0, match=None, count=None)
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# 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 |
hscan_iter(name, match=None, count=None)
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# 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 |
List操作，redis中的List在在内存中按照一个name对应一个List来存储。如图：
hincrbyfloat(name, key, amount=1.0)
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# 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 |
hscan(name, cursor=0, match=None, count=None)
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# 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
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