NoSQL：redis缓存数据库

2.mset(*args, **kwargs)批量设置值

3.get(name)获取值

4.mget(keys, *args)批量获取

5.getset(name, value)设置新值并获取原来的值

6.getrange(key, start, end)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）

7.setrange(name, offset, value)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

8.setbit(name, offset, value)

# 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

如果在Redis中有一个对应： n1 = "greg"，
        那么字符串foo的二进制表示为：01100111 01110010 01100101 01100111
    所以，如果执行 setbit(‘n1‘, 7, 0)，则就会将第7位设置为0，
        那么最终二进制则变成 1100110 1110010 1100101 1100111，即："freg"

编码转换
def encode(s):
    return ‘ ‘.join([bin(ord(c)).replace(‘0b‘, ‘‘) for c in s])

def decode(s):
    return ‘‘.join([chr(i) for i in [int(b, 2) for b in s.split(‘ ‘)]])

9.getbit(name, offset)获取name对应的值的二进制表示中的某位的值 （0或1）

10.bitcount(key, start=None, end=None)

# 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 对访问的用户或者ip计数。

能用10M的数据存储上亿用户的登录状态。

11.bitop(operation, dest, *keys)

# 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  12.strlen(name)返回name对应值的字节长度（一个汉字3个字节） 13.incr(self, name, amount=1)、 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

14. incrbyfloat(self, name, amount=1.0)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） 15.decr(self, name, amount=1)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） 16.append(key, value)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

五 hash操作

在 Memcached 中，我们经常将一些结构化的信息打包成 hashmap，在客户端序列化后存储为一个字符串的值（一般是 JSON 格式），比如用户的昵称、年龄、性别、积分等。

redis中Hash在内存中的存储格式

1.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）  

127.0.0.1:6379> hset hash1 name greg
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hget hash1 name
"greg"
127.0.0.1:6379> hset hash1 age 30
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hget hash1 age
"30"
127.0.0.1:6379> hgetall hash1
1) "name"
2) "greg"
3) "age"
4) "30"

2.hmset(name, mapping)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‘}) 3.hget(name,key)在name对应的hash中获取根据key获取value 4.hmget(name, keys, *args)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‘)

5.hgetall(name)
获取name对应hash的所有键值
6.hlen(name)
# 获取name对应的hash中键值对的个数
7.hkeys(name)
# 获取name对应的hash中所有的key的值
8.hvals(name)
# 获取name对应的hash中所有的value的值
9.hexists(name, key)
# 检查name对应的hash是否存在当前传入的key
10.hdel(name,*keys)
# 将name对应的hash中指定key的键值对删除
11.hincrby(name, key, amount=1)
# 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）
12.hincrbyfloat(name, key, amount=1.0)
# 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
13.hscan(name, cursor=0, match=None, count=None)
# 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
14.hscan_iter(name, match=None, count=None)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

六 Redis数据类型-list 

list是一个链表结构，主要功能是push、pop、获取一个范围的所有值等等。操作中key理解为链表的名字。

使用 list 结构，我们可以轻松地实现最新消息排行等功能（比如新浪微博的 TimeLine ）。list 的另一个应用就是消息队列，可以利用 list 的 push操作，将任务存在 list 中，然后工作线程再用pop操作将任务取出进行执行。

1.lpush(name,values)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

2.lpushx(name,value)

# 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
3.llen(name)  name对应的list元素的个数

4.linsert(name, where, refvalue, value))

# 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

5.r.lset(name, index, value) 对name对应的list中的某一个索引位置重新赋值

# name，redis的name
# index，list的索引位置
# value，要设置的值
6.r.lrem(name, value, num)在name对应的list中删除指定的值

# 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
7.lpop(name) 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

# rpop(name) 表示从右向左操作

8.lindex(name, index)在name对应的列表中根据索引获取列表元素

9.lrange(name, start, end)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
10.ltrim(name, start, end)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
11.rpoplpush(src, dst)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
12.blpop(keys, timeout)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
13.brpoplpush(src, dst, timeout=0)

# 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
自定义增量迭代

# 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

七 Set操作，Set集合就是不允许重复的列表

1.sadd(name,values)

# name对应的集合中添加元素
scard(name)

获取name对应的集合中元素个数
2.sdiff(keys, *args)

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
3.sdiffstore(dest, keys, *args)

# 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
4.sinter(keys, *args)

# 获取多一个name对应集合的交集
5.sinterstore(dest, keys, *args)

# 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
6.sismember(name, value)

# 检查value是否是name对应的集合的成员
7.smembers(name)

# 获取name对应的集合的所有成员
8.smove(src, dst, value)

# 将某个成员从一个集合中移动到另外一个集合
9.spop(name)

# 从集合的右侧（尾部）移除一个成员，并将其返回
10.srandmember(name, numbers)

# 从name对应的集合中随机获取 numbers 个元素
11.srem(name, values)

# 在name对应的集合中删除某些值
12.sunion(keys, *args)

# 获取多一个name对应的集合的并集
sunionstore(dest,keys, *args)

# 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)

# 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

八 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。

sorted set是有序集合，它比set多了一个权重参数score，使得集合中的元素能够按 score 进行有序排列，比如一个存储全班同学成绩的 Sorted Sets，其集合 value 可以是同学的学号，而 score 就可以是其考试得分，这样在数据插入集合的时候，就已经进行了天然的排序。

zadd(name, *args, **kwargs)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)

zcard(name)

# 获取name对应的有序集合元素的数量
zcount(name, min, max)

# 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)

# 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)

# 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)

zrank(name, value)

# 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
zrangebylex(name, min, max, start=None, num=None)

# 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)
zrem(name, values)

# 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)

# 根据排行范围删除
zremrangebyscore(name, min, max)

# 根据分数范围删除
zremrangebylex(name, min, max)

# 根据值返回删除
zscore(name, value)

# 获取name对应有序集合中 value 对应的分数
zinterstore(dest, keys, aggregate=None)

# 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)

# 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)

# 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
其他常用操作

delete(*names)根据删除redis中的任意数据类型

exists(name)检测redis的name是否存在

keys(pattern=‘*‘)

# 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
expire(name ,time)为某个redis的某个name设置超时时间

rename(src, dst) 对redis的name重命名为

move(name, db))将redis的某个值移动到指定的db下

redis只有16个db。

randomkey()随机获取一个redis的name（不删除）

type(name) 获取name对应值的类型

scan(cursor=0, match=None, count=None)
scan_iter(match=None, count=None) 同字符串操作，用于增量迭代获取key

八 管道

redis-py默认在执行每次请求都会创建（连接池申请连接）和断开（归还连接池）一次连接操作，如果想要在一次请求中指定多个命令，则可以使用pipline实现一次请求指定多个命令，并且默认情况下一次pipline 是原子性操作。

#!/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)

# pipe = r.pipeline(transaction=False)
pipe = r.pipeline(transaction=True)

pipe.set(‘name‘, ‘alex‘)
pipe.set(‘role‘, ‘sb‘)

pipe.execute()

 

NoSQL：redis缓存数据库

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