Python redis的操作方法有哪些

蜗牛 互联网技术资讯 2022-03-29 254 0

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。

免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:niceseo99@gmail.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。

评论

有免费节点资源,我们会通知你!加入纸飞机订阅群

×
天气预报查看日历分享网页手机扫码留言评论Telegram