Python redis的操作方法有哪些

今天小編給大家分享一下Python redis的操作方法有哪些的相關知識點，內容詳細，邏輯清晰，相信大部分人都還太了解這方面的知識，所以分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后有所收獲，下面我們一起來了解一下吧。

位圖操作bitmap

定義

1、位圖不是真正的數據類型，它是定義在字符串類型中
2、一個字符串類型的值最多能存儲512M字節的內容，位上限：2^32
# 1MB = 1024KB
# 1KB = 1024Byte(字節)
# 1Byte = 8bit(位)

強勢點

可以實時的進行統計，極其節省空間。官方在模擬1億2千8百萬用戶的模擬環境下，在一臺MacBookPro上，典型的統計如“日用戶數”的時間消耗小于50ms, 占用16MB內存

SETBIT 命令

• 說明：設置某位置上的二進制值

• 語法：SETBIT key offset value

• 參數：offset - 偏移量 從0開始

  value - 0或者1

• 示例：

# 默認擴展位以0填充
127.0.0.1:6379> SET mykey ab
OK
127.0.0.1:6379> GET mykey
"ab"
127.0.0.1:6379> SETBIT mykey 0 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379> GET mykey
"\xe1b"
127.0.0.1:6379>

GETBIT 命令

• 說明：獲取某一位上的值

• 語法：GETBIT key offset

• 示例：

127.0.0.1:6379> GETBIT mykey 3
(integer) 0
127.0.0.1:6379> GETBIT mykey 0
(integer) 1
127.0.0.1:6379>

BITCOUNT 命令

• 說明：統計鍵所對應的值中有多少個 1

• 語法：BITCOUNT key start end

• 參數：start/end 代表的是 字節索引

• 示例：

127.0.0.1:6379> SET mykey1 ab
OK
127.0.0.1:6379[4]> BITCOUNT mykey
(integer) 6
127.0.0.1:6379[4]> BITCOUNT mykey 0 0
(integer) 3

應用場景案例

# 網站用戶的上線次數統計（尋找活躍用戶）
	用戶名為key，上線的天作為offset，上線設置為1
# 示例
	用戶名為 user1:login 的用戶，今年第1天上線，第30天上線
	SETBIT user1:login 0 1 
	SETBIT user1:login 29 1
	BITCOUNT user1:login

Hash散列數據類型

• 定義

1、由field和關聯的value組成的鍵值對
2、field和value是字符串類型
3、一個hash中最多包含2^32-1個鍵值對

• 優點

1、節約內存空間 - 特定條件下 【1，字段小于512個，2：value不能超過64字節】
2、可按需獲取字段的值

• 缺點（不適合hash情況）

1，使用過期鍵功能：鍵過期功能只能對鍵進行過期操作，而不能對散列的字段進行過期操作
2，存儲消耗大于字符串結構

• 基本命令操作

# 1、設置單個字段
HSET key field value
HSETNX key field value
# 2、設置多個字段
HMSET key field value field value
# 3、返回字段個數
HLEN key
# 4、判斷字段是否存在（不存在返回0）
HEXISTS key field
# 5、返回字段值
HGET key field
# 6、返回多個字段值
HMGET key field filed
# 7、返回所有的鍵值對
HGETALL key
# 8、返回所有字段名
HKEYS key
# 9、返回所有值
HVALS key
# 10、刪除指定字段
HDEL key field 
# 11、在字段對應值上進行整數增量運算
HINCRBY key field increment
# 12、在字段對應值上進行浮點數增量運算
HINCRBYFLOAT key field increment

python操作hash

# 1、更新一條數據的屬性，沒有則新建
hset(name, key, value) 
# 2、讀取這條數據的指定屬性， 返回字符串類型
hget(name, key)
# 3、批量更新數據（沒有則新建）屬性,參數為字典
hmset(name, mapping)
# 4、批量讀取數據（沒有則新建）屬性
hmget(name, keys)
# 5、獲取這條數據的所有屬性和對應的值，返回字典類型
hgetall(name)
# 6、獲取這條數據的所有屬性名，返回列表類型
hkeys(name)
# 7、刪除這條數據的指定屬性
hdel(name, *keys)

應用場景：用戶維度數據統計

用戶維度統計
   統計數包括：關注數、粉絲數、喜歡商品數、發帖數
   用戶為key，不同維度為field，value為統計數
   比如關注了5人
	 HSET user:10000 fans 5
	 HINCRBY user:10000 fans 1

python操作hash

import redis

# 創建redis數據庫的連接對象
r = redis.Redis(password='123456')

# 操作hash
r.hset('pyhk1', 'username', 'aid2102')
r.hmset('pyhk1', {'age': 18, 'major': 'python'})
print(r.hget('pyhk1', 'username').decode())
print(r.hmget('pyhk1', ['username', 'age']))
print(r.hgetall('pyhk1'))
# 字典推導式
data = {k.decode(): v.decode() for k, v in r.hgetall('pyhk1').items()}
print(data)
r.hdel('pyhk1','age')
print(r.hgetall('pyhk1'))
# 刪除鍵
r.delete('pyhk1')

集合數據類型（set）

• 特點

1、無序、去重
2、元素是字符串類型
3、最多包含2^32-1個元素

• 基本命令

# 1、增加一個或者多個元素,自動去重；返回值為成功插入到集合的元素個數
SADD key member1 member2
# 2、查看集合中所有元素
SMEMBERS key
# 3、刪除一個或者多個元素，元素不存在自動忽略
SREM key member1 member2
# 4、元素是否存在
SISMEMBER key member
# 5、隨機返回集合中指定個數的元素，默認為1個
SRANDMEMBER key [count]
# 6、彈出成員
SPOP key [count]
# 7、返回集合中元素的個數，不會遍歷整個集合，只是存儲在鍵當中了
SCARD key
# 8、把元素從源集合移動到目標集合
SMOVE source destination member

# 9、差集(number1 1 2 3 number2 1 2 4 結果為3)
SDIFF key1 key2 
# 10、差集保存到另一個集合中
SDIFFSTORE destination key1 key2

# 11、交集
SINTER key1 key2
SINTERSTORE destination key1 key2

# 11、并集
SUNION key1 key2
SUNIONSTORE destination key1 key2

案例: 新浪微博的共同關注

# 需求: 當用戶訪問另一個用戶的時候，會顯示出兩個用戶共同關注過哪些相同的用戶
# 設計: 將每個用戶關注的用戶放在集合中，求交集即可
# 實現:
	user001 = {'peiqi','qiaozhi','danni'}
	user002 = {'peiqi','qiaozhi','lingyang'}
  
user001和user002的共同關注為:
	SINTER user001 user002
	結果為: {'peiqi','qiaozhi'}

python操作set

import redis

r = redis.Redis(password='123456')
'''
   武將: 張飛 許褚 趙云 馬超 周瑜
   文臣: 諸葛亮 周瑜 司馬懿
   結果: 1.純武將 2.純文臣  3.文武雙全  4.文臣武將
'''
# set集合類型的操作
r.sadd('武將', '張飛', '許褚', '趙云', '馬超', '周瑜')
r.sadd('文臣', '諸葛亮', '周瑜', '司馬懿')
data1 = r.sdiff('武將', '文臣')
result = []
for item in data1:
    result.append(item.decode())
print('純武將:', result)

data2 = r.sdiff('文臣', '武將')
result = []
for item in data2:
    result.append(item.decode())
print('純文臣:', result)

data3 = r.sinter('文臣', '武將')
result = []
for item in data3:
    result.append(item.decode())
print('文武雙全:', result)

data4 = r.sunion('文臣', '武將')
result = []
for item in data4:
    result.append(item.decode())
print('文臣武將:', result)

有序集合sortedset

• 特點

1、有序、去重
2、元素是字符串類型
3、每個元素都關聯著一個浮點數分值(score)，并按照分值從小到大的順序排列集合中的元素（分值可以相同）
4、最多包含2^32-1元素

• 示例

  一個保存了水果價格的有序集合

一個保存了員工薪水的有序集合

一個保存了正在閱讀某些技術書的人數

• 有序集合常用命令

# 在有序集合中添加一個成員 返回值為 成功插入到集合中的元素個數
zadd key score member
# 查看指定區間元素（升序)
zrange key start stop [withscores]
# 查看指定區間元素（降序）
zrevrange key start stop [withscores]
# 查看指定元素的分值
zscore key member

# 返回指定區間元素
# offset : 跳過多少個元素
# count : 返回幾個
# 小括號 : 開區間  zrangebyscore fruits (2.0 8.0
zrangebyscore key min max [withscores] [limit offset count]
# 每頁顯示10個成員,顯示第5頁的成員信息: 
# limit 40 10
# MySQL: 每頁顯示10條記錄,顯示第5頁的記錄
# limit 40,10
# limit 2,3   顯示: 第3 4 5條記錄

# 刪除成員
zrem key member
# 增加或者減少分值
zincrby key increment member
# 返回元素排名
zrank key member
# 返回元素逆序排名
zrevrank key member
# 刪除指定區間內的元素
zremrangebyscore key min max
# 返回集合中元素個數
zcard key
# 返回指定范圍中元素的個數
zcount key min max
zcount salary 6000 8000 
zcount salary (6000 8000# 6000<salary<=8000
zcount salary (6000 (8000#6000<salary<8000               
# 并集
zunionstore destination numkeys key [weights 權重值] [AGGREGATE SUM|MIN|MAX]
# zunionstore salary3 2 salary salary2 weights 1 0.5 AGGREGATE MAX
# 2代表集合數量,weights之后 權重1給salary,權重0.5給salary2集合,算完權重之后執行聚合AGGREGATE
                     
# 交集：和并集類似，只取相同的元素
zinterstore destination numkeys key1 key2 weights weight AGGREGATE SUM(默認)|MIN|MAX

python操作sorted set

import redis

r = redis.Redis(password='123456')

# 有序集合類型的操作
r.zadd('pyzk1', {'tedu': 100, 'tedu2': 200})
print(r.zrange('pyzk1', 0, -1, withscores=True))
r.zadd('pyzk2', {'tedu2': 200, 'tedu3': 200})
# 并集運算
r.zunionstore('pyzk3',['pyzk1','pyzk2'],aggregate='sum')
print(r.zrange('pyzk3', 0, -1, withscores=True))
# 并集運算(帶權重)
r.zunionstore('pyzk4',{'pyzk1':0.8,'pyzk2':0.2},
              aggregate='sum')
print(r.zrange('pyzk4', 0, -1, withscores=True))

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