参考王智刚同学博客
操作Mmecached
1. 安装API
python -m pip install python-memcached
2. 启动memcached
memcached -d -u root -p 12000 -m 50
memcached -d -u root -p 12001 -m 50
memcached -d -u root -p 12002 -m 50参数说明:
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d 是启动一个守护进程
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m 是分配给Memcache使用的内存数量,单位是MB
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u 是运行Memcache的用户
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l 是监听的服务器IP地址
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p 是设置Memcache监听的端口,最好是
1024
以上的端口
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c 选项是最大运行的并发连接数,默认是
1024
,按照你服务器的负载量来设定
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P 是设置保存Memcache的pid文件
3. Python Memcached模块对于memcached集群的支持
python-memcached模块原生支持集群操作,其原理是在内存维护一个主机列表,且集群中主机的权重值和主机在列表中重复出现的次数成正比
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主机 权重
1.1 . 1.1 1
1.1 . 1.2 2
1.1 . 1.3 1
那么在内存中主机列表为: host_list = [ "1.1.1.1" , "1.1.1.2" , "1.1.1.2" , "1.1.1.3" , ]
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如果用户根据如果要在内存中创建一个键值对(如:k1 = "v1"),那么要执行一下步骤:
- 根据算法将 k1 转换成一个数字
- 将数字和主机列表长度求余数,得到一个值 N( 0 <= N < 列表长度 )
- 在主机列表中根据 第2步得到的值为索引获取主机,例如:host_list[N]
- 连接 将第3步中获取的主机,将 k1 = "v1" 放置在该服务器的内存中
代码实现如下:
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mc = memcache.Client([( '1.1.1.1:12000' , 1 ), ( '1.1.1.2:12000' , 2 ), ( '1.1.1.3:12000' , 1 )], debug = True )
mc. set ( 'k1' , 'v1' )
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4. add(keyname, value)
add 新增一个key,如果key存在则报错
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obj.add( 'k1' , 'v1' )
obj.add( 'k1' , 'v1' )
v1 = obj.get( 'k1' )
print ( 'v1: ' , v1)
out: MemCached: while expecting 'STORED' , got unexpected response 'NOT_STORED' # 如果添加的key存在,则报错
v1: v1 |
5. replace(keyname, new_value)
replace 修改某个key的值,如果key不存在,则报错
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obj.replace( 'k1' , 'new_v1' )
v1 = obj.get( 'k1' )
print ( 'v1: ' , v1)
out: v1: new_v1 |
6. set 和 set_multi
set 设置一个键值对,如果key不存在,则创建,如果key存在,则修改
get 获取一个键值对
set_multi 设置多个键值对,如果key不存在,则创建,如果key存在,则修改
get_multi 获取多个键值对
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# set 和 get obj. set ( 'k1' , 'modify_v1' )
obj. set ( 'k2' , 'newadd_v2' )
v1 = obj.get( 'k1' )
print ( 'v1: ' , v1)
v2 = obj.get( 'k2' )
print ( 'v2: ' , v2)
out: v1: modify_v1 v2: newadd_v2 |
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# set_multi 和 get_multi obj.set_multi({ 'k3' : 'v3' , 'k4' : 'v4' })
print (obj.get_multi([ 'k3' , 'k4' ]))
out: { 'k3' : 'v3' , 'k4' : 'v4' }
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7. delete 和 delete_multi
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obj.delete( 'k1' ) # 如果key存在,则删除,key不存在,也不报错
print (obj.get( 'k1' ))
out: None |
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obj.delete_multi([ 'k3' , 'k4' ]) # 批量删除key,不存在也不报错
print (obj.get_multi([ 'k3' , 'k4' ]))
out: {} |
8. append 和 prepend
append 修改指定key的值,在该值 后面 追加内容
prepend 修改指定key的值,在该值 前面 插入内容
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obj.add( 'k1' , 'middle' )
obj.append( 'k1' , '-right' )
obj.prepend( 'k1' , 'left-' )
print (obj.get( 'k1' ))
out: left - middle - right
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9. decr 和 incr
incr 自增,将Memcached中的某一个值增加 N ( N默认为1 )
decr 自减,将Memcached中的某一个值减少 N ( N默认为1 )
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obj. set ( 'k2' , '0' )
obj.incr( 'k2' ,delta = 2 )
print (obj.get( 'k2' ))
obj.decr( 'k2' ) # 默认delta=1
print (obj.get( 'k2' ))
out: 2 1 |
10. gets 和 cas
如商城商品剩余个数,假设改值保存在memcache中,product_count = 900
A用户刷新页面从memcache中读取到product_count = 900
B用户刷新页面从memcache中读取到product_count = 900
如果A、B用户均购买商品
A用户修改商品剩余个数 product_count=899
B用户修改商品剩余个数 product_count=899
如此一来缓存内的数据便不在正确,两个用户购买商品后,商品剩余还是 899
如果使用python的set和get来操作以上过程,那么程序就会如上述所示情况!
如果想要避免此情况的发生,只要使用 gets 和 cas 即可,如:
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import memcache
mc = memcache.Client(['10.211.55.4:12000'], debug=True, cache_cas=True)
v = mc.gets('product_count')
# ...
# 如果有人在gets之后和cas之前修改了product_count,那么,下面的设置将会执行失败,剖出异常,从而避免非正常数据的产生
mc.cas('product_count', "899")
Ps:本质上每次执行gets时,会从memcache中获取一个自增的数字,通过cas去修改gets的值时,会携带之前获取的自增值和memcache中的自增值进行比较,如果相等,则可以提交,如果不想等,那表示在gets和cas执行之间,又有其他人执行了gets(获取了缓冲的指定值), 如此一来有可能出现非正常数据,则不允许修改。
Ps:以上gets cas经过测试无效,或许我测试方法错误,以后修正!
三、操作Redis
redis提供五种数据类型:string,hash,list,set及zset(sorted set)。
1. 安装redis模块
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pip install redis |
2. redis模块介绍
redis-py 的API的使用可以分类为:
- 连接方式
- 连接池
- 操作
- String 操作
- Hash 操作
- List 操作
- Set 操作
- Sort Set 操作
- 管道
- 发布订阅
3. 操作模式
redis-py提供两个类Redis和StrictRedis用于实现Redis的命令,StrictRedis用于实现大部分官方的命令,并使用官方的语法和命令,Redis是StrictRedis的子类,用于向后兼容旧版本的redis-py。
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import redis
r = redis.Redis(host = '172.25.50.13' , port = 6379 )
r. set ( 'k1' , 'v1' )
ret1 = r.get( 'k1' )
ret2 = r.get( 'k2' )
print (ret1)
print (ret2)
out: b 'v1'
None |
4. 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。
5. String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
5.1 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,当前set操作才执行
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ret1 = r.get( 'k1' )
print (ret1)
r. set ( 'k1' , 'vvvvv' , nx = True ) # 此时k1已经存在,所以不执行
ret1 = r.get( 'k1' )
print (ret1)
out: b 'v1'
b 'v1'
r. set ( 'k1' , 'vvvvv' , xx = True ) # 此时k1已经存在,所以执行
ret1 = r.get( 'k1' )
print (ret1)
out: b 'vvvvv'
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基于这个命令的变种:
setnx(name, value) 设置值,只有name不存在时,执行设置操作(添加)
setex(name, value, time) 设置值, time,过期时间(数字秒 或 timedelta对象)
psetex(name, time_ms, value) 设置值,time_ms,过期时间(数字毫秒 或 timedelta对象)
mset(*args, **kwargs) 批量设置值,mset(k1='v1', k2='v2') 或 mset({'k1': 'v1', 'k2': 'v2'})
getset(name, value)
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设置新值并获取原来的值 |
getrange(key, start, end)
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# 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" |
setrange(name, offset, value)
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# 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
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setbit(name, offset, value)
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# 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
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武 沛 齐
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getbit(name, offset)
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# 获取name对应的值的二进制表示中的某位的值 (0或1) |
bitcount(key, start=None, end=None)
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# 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
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bitop(operation, dest, *keys)
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# 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
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strlen(name)
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# 返回name对应值的字节长度(一个汉字3个字节) |
incr(self, name, amount=1)
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# 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 |
incrbyfloat(self, name, amount=1.0)
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# 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)
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decr(self, name, amount=1)
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# 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)
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append(key, value)
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# 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
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6. Hash操作
Hash操作,redis中Hash在内存中的存储格式如下图:
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)
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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'})
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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')
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hgetall(name)
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获取name对应 hash 的所有键值
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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)
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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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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
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7. List操作
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:
lpush(name,values)
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# 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
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lpushx(name,value)
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# 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
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llen(name)
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# name对应的list元素的个数 |
linsert(name, where, refvalue, value))
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# 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
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r.lset(name, index, value)
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# 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
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r.lrem(name, value, num)
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# 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
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lpop(name)
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# 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
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lindex(name, index)
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在name对应的列表中根据索引获取列表元素 |
lrange(name, start, end)
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# 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
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ltrim(name, start, end)
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# 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
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rpoplpush(src, dst)
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# 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
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blpop(keys, timeout)
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# 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
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brpoplpush(src, dst, timeout=0)
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# 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
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自定义增量迭代
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# 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
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8. Set操作
sadd(name,values)
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# name对应的集合中添加元素 |
scard(name)
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获取name对应的集合中元素个数 |
sdiff(keys, *args)
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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 |
sdiffstore(dest, keys, *args)
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# 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 |
sinter(keys, *args)
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# 获取多一个name对应集合的并集 |
sinterstore(dest, keys, *args)
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# 获取多一个name对应集合的并集,再讲其加入到dest对应的集合中 |
sismember(name, value)
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# 检查value是否是name对应的集合的成员 |
smembers(name)
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# 获取name对应的集合的所有成员 |
smove(src, dst, value)
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# 将某个成员从一个集合中移动到另外一个集合 |
spop(name)
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# 从集合的右侧(尾部)移除一个成员,并将其返回 |
srandmember(name, numbers)
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# 从name对应的集合中随机获取 numbers 个元素 |
srem(name, values)
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# 在name对应的集合中删除某些值 |
sunion(keys, *args)
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# 获取多一个name对应的集合的并集 |
sunionstore(dest,keys, *args)
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# 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 |
sscan(name, cursor=0, match=None, count=None)
sscan_iter(name, match=None, count=None)
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# 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 |
9. Zset操作
有序集合,在集合的基础上,为每元素排序;元素的排序需要根据另外一个值来进行比较,所以,对于有序集合,每一个元素有两个值,即:值和分数,分数专门用来做排序。
zadd(name, *args, **kwargs)
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# 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)
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zcard(name)
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# 获取name对应的有序集合元素的数量 |
zcount(name, min, max)
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# 获取name对应的有序集合中分数 在 [min,max] 之间的个数 |
zincrby(name, value, amount)
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# 自增name对应的有序集合的 name 对应的分数 |
r.zrange( name, start, end, desc=False, withscores=False, score_cast_func=float)
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# 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)
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zrank(name, value)
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# 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
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zrangebylex(name, min, max, start=None, num=None)
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# 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)
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zrem(name, values)
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# 删除name对应的有序集合中值是values的成员 # 如:zrem('zz', ['s1', 's2']) |
zremrangebyrank(name, min, max)
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# 根据排行范围删除 |
zremrangebyscore(name, min, max)
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# 根据分数范围删除 |
zremrangebylex(name, min, max)
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# 根据值返回删除 |
zscore(name, value)
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# 获取name对应有序集合中 value 对应的分数 |
zinterstore(dest, keys, aggregate=None)
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# 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 |
zunionstore(dest, keys, aggregate=None)
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# 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 |
zscan(name, cursor=0, match=None, count=None, score_cast_func=float)
zscan_iter(name, match=None, count=None,score_cast_func=float)
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# 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 |
10. 其他常用操作
delete(*names)
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# 根据删除redis中的任意数据类型 |
exists(name)
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# 检测redis的name是否存在 |
keys(pattern='*')
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# 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
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expire(name ,time)
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# 为某个redis的某个name设置超时时间 |
rename(src, dst)
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# 对redis的name重命名为 |
move(name, db))
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# 将redis的某个值移动到指定的db下 |
randomkey()
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# 随机获取一个redis的name(不删除) |
type(name)
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# 获取name对应值的类型 |
scan(cursor=0, match=None, count=None)
scan_iter(match=None, count=None)
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# 同字符串操作,用于增量迭代获取key |