Python redis的操作方法有哪些
今天小编给大家分享一下Python redis的操作方法有哪些的相关知识点，内容详细，逻辑清晰，相信大部分人都还太了解这方面的知识，所以分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后有所收获，下面我们一起来了解一下吧。
位图操作bitmap
定义
1、位图不是真正的数据类型，它是定义在字符串类型中 2、一个字符串类型的值最多能存储512M字节的内容，位上限：2^32 # 1MB = 1024KB # 1KB = 1024Byte(字节) # 1Byte = 8bit(位)
强势点
可以实时的进行统计，极其节省空间。官方在模拟1亿2千8百万用户的模拟环境下，在一台MacBookPro上，典型的统计如“日用户数”的时间消耗小于50ms, 占用16MB内存
SETBIT 命令
说明：设置某位置上的二进制值
语法：SETBIT key offset value
参数：offset - 偏移量 从0开始
value - 0或者1
示例：
# 默认扩展位以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
说明：获取某一位上的值
语法：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
说明：统计键所对应的值中有多少个 1
语法：BITCOUNT key start end
参数：start/end 代表的是 字节索引
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
应用场景案例
# 网站用户的上线次数统计（寻找活跃用户） 用户名为key，上线的天作为offset，上线设置为1 # 示例 用户名为 user1:login 的用户，今年第1天上线，第30天上线 SETBIT user1:login 0 1 SETBIT user1:login 29 1 BITCOUNT user1:login
Hash散列数据类型
定义
1、由field和关联的value组成的键值对 2、field和value是字符串类型 3、一个hash中最多包含2^32-1个键值对
优点
1、节约内存空间 - 特定条件下 【1，字段小于512个，2：value不能超过64字节】 2、可按需获取字段的值
缺点（不适合hash情况）
1，使用过期键功能：键过期功能只能对键进行过期操作，而不能对散列的字段进行过期操作 2，存储消耗大于字符串结构
基本命令操作
# 1、设置单个字段 HSET key field value HSETNX key field value # 2、设置多个字段 HMSET key field value field value # 3、返回字段个数 HLEN key # 4、判断字段是否存在（不存在返回0） HEXISTS key field # 5、返回字段值 HGET key field # 6、返回多个字段值 HMGET key field filed # 7、返回所有的键值对 HGETALL key # 8、返回所有字段名 HKEYS key # 9、返回所有值 HVALS key # 10、删除指定字段 HDEL key field # 11、在字段对应值上进行整数增量运算 HINCRBY key field increment # 12、在字段对应值上进行浮点数增量运算 HINCRBYFLOAT key field increment
python操作hash
# 1、更新一条数据的属性，没有则新建 hset(name, key, value) # 2、读取这条数据的指定属性， 返回字符串类型 hget(name, key) # 3、批量更新数据（没有则新建）属性,参数为字典 hmset(name, mapping) # 4、批量读取数据（没有则新建）属性 hmget(name, keys) # 5、获取这条数据的所有属性和对应的值，返回字典类型 hgetall(name) # 6、获取这条数据的所有属性名，返回列表类型 hkeys(name) # 7、删除这条数据的指定属性 hdel(name, *keys)
应用场景：用户维度数据统计
用户维度统计 统计数包括：关注数、粉丝数、喜欢商品数、发帖数 用户为key，不同维度为field，value为统计数 比如关注了5人 HSET user:10000 fans 5 HINCRBY user:10000 fans 1
python操作hash
import redis
# 创建redis数据库的连接对象
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'))
# 字典推导式
data = {k.decode(): v.decode() for k, v in r.hgetall('pyhk1').items()}
print(data)
r.hdel('pyhk1','age')
print(r.hgetall('pyhk1'))
# 删除键
r.delete('pyhk1')集合数据类型（set）
特点
1、无序、去重 2、元素是字符串类型 3、最多包含2^32-1个元素
基本命令
# 1、增加一个或者多个元素,自动去重；返回值为成功插入到集合的元素个数 SADD key member1 member2 # 2、查看集合中所有元素 SMEMBERS key # 3、删除一个或者多个元素，元素不存在自动忽略 SREM key member1 member2 # 4、元素是否存在 SISMEMBER key member # 5、随机返回集合中指定个数的元素，默认为1个 SRANDMEMBER key [count] # 6、弹出成员 SPOP key [count] # 7、返回集合中元素的个数，不会遍历整个集合，只是存储在键当中了 SCARD key # 8、把元素从源集合移动到目标集合 SMOVE source destination member # 9、差集(number1 1 2 3 number2 1 2 4 结果为3) SDIFF key1 key2 # 10、差集保存到另一个集合中 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: 新浪微博的共同关注
# 需求: 当用户访问另一个用户的时候，会显示出两个用户共同关注过哪些相同的用户
# 设计: 将每个用户关注的用户放在集合中，求交集即可
# 实现:
user001 = {'peiqi','qiaozhi','danni'}
user002 = {'peiqi','qiaozhi','lingyang'}
user001和user002的共同关注为:
SINTER user001 user002
结果为: {'peiqi','qiaozhi'}python操作set
import redis
r = redis.Redis(password='123456')
'''
武将: 张飞 许褚 赵云 马超 周瑜
文臣: 诸葛亮 周瑜 司马懿
结果: 1.纯武将 2.纯文臣 3.文武双全 4.文臣武将
'''
# set集合类型的操作
r.sadd('武将', '张飞', '许褚', '赵云', '马超', '周瑜')
r.sadd('文臣', '诸葛亮', '周瑜', '司马懿')
data1 = r.sdiff('武将', '文臣')
result = []
for item in data1:
result.append(item.decode())
print('纯武将:', result)
data2 = r.sdiff('文臣', '武将')
result = []
for item in data2:
result.append(item.decode())
print('纯文臣:', result)
data3 = r.sinter('文臣', '武将')
result = []
for item in data3:
result.append(item.decode())
print('文武双全:', result)
data4 = r.sunion('文臣', '武将')
result = []
for item in data4:
result.append(item.decode())
print('文臣武将:', result)有序集合sortedset
特点
1、有序、去重 2、元素是字符串类型 3、每个元素都关联着一个浮点数分值(score)，并按照分值从小到大的顺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
一个保存了水果价格的有序集合
| 分值 | 2.0 | 4.0 | 6.0 | 8.0 | 10.0 |
|---|---|---|---|---|---|
| 元素 | 西瓜 | 葡萄 | 芒果 | 香蕉 | 苹果 |
一个保存了员工薪水的有序集合
| 分值 | 6000 | 8000 | 10000 | 12000 | |
|---|---|---|---|---|---|
| 元素 | lucy | tom | jim | jack |
一个保存了正在阅读某些技术书的人数
| 分值 | 300 | 400 | 555 | 666 | 777 |
|---|---|---|---|---|---|
| 元素 | 核心编程 | 阿凡提 | 本拉登 | 阿姆斯特朗 | 比尔盖茨 |
有序集合常用命令
# 在有序集合中添加一个成员 返回值为 成功插入到集合中的元素个数 zadd key score member # 查看指定区间元素（升序) zrange key start stop [withscores] # 查看指定区间元素（降序） zrevrange key start stop [withscores] # 查看指定元素的分值 zscore key member # 返回指定区间元素 # offset : 跳过多少个元素 # count : 返回几个 # 小括号 : 开区间 zrangebyscore fruits (2.0 8.0 zrangebyscore key min max [withscores] [limit offset count] # 每页显示10个成员,显示第5页的成员信息: # limit 40 10 # MySQL: 每页显示10条记录,显示第5页的记录 # limit 40,10 # limit 2,3 显示: 第3 4 5条记录 # 删除成员 zrem key member # 增加或者减少分值 zincrby key increment member # 返回元素排名 zrank key member # 返回元素逆序排名 zrevrank key member # 删除指定区间内的元素 zremrangebyscore key min max # 返回集合中元素个数 zcard key # 返回指定范围中元素的个数 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 权重值] [AGGREGATE SUM|MIN|MAX] # zunionstore salary3 2 salary salary2 weights 1 0.5 AGGREGATE MAX # 2代表集合数量,weights之后 权重1给salary,权重0.5给salary2集合,算完权重之后执行聚合AGGREGATE # 交集：和并集类似，只取相同的元素 zinterstore destination numkeys key1 key2 weights weight AGGREGATE SUM(默认)|MIN|MAX
python操作sorted set
import redis
r = redis.Redis(password='123456')
# 有序集合类型的操作
r.zadd('pyzk1', {'tedu': 100, 'tedu2': 200})
print(r.zrange('pyzk1', 0, -1, withscores=True))
r.zadd('pyzk2', {'tedu2': 200, 'tedu3': 200})
# 并集运算
r.zunionstore('pyzk3',['pyzk1','pyzk2'],aggregate='sum')
print(r.zrange('pyzk3', 0, -1, withscores=True))
# 并集运算(带权重)
r.zunionstore('pyzk4',{'pyzk1':0.8,'pyzk2':0.2},
aggregate='sum')
print(r.zrange('pyzk4', 0, -1, withscores=True))以上就是“Python redis的操作方法有哪些”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家阅读完这篇文章都有很大的收获，小编每天都会为大家更新不同的知识，如果还想学习更多的知识，请关注蜗牛博客行业资讯频道。
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