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Redis五大数据类型

时间：2023-03-08 21:13:31浏览次数：57  
标签：hash name res Redis value key 五大 数据类型 conn

Redis 数据存储格式

  • redis自身是一个Map类型的存储方式，其中所有的数据都是采用key:value的形式存储
  • 我们讨论的数据类型指的是存储的数据的类型，也就是value部分的类型，key部分永远都是字符串

使用场景

  • 字符串：用的最多，做缓存；做计数器
  • 列表： 简单的消息队列
  • 字典(hash)：缓存
  • 集合：去重
  • 有序集合：排行榜

String类型

  • 存储的数据：单个数据，是最简单的数据存储类型，也是最常用的数据存储类型

  • 存储数据的格式：一个name对应一个value来存储

  • 存储内容：通常使用字符串，如果字符串以整数的形式展示，可以作为数字操作使用(但是仍是字符串)

String操作

import redis
conn = redis.Redis()

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,值存在，就修改不了，执行没效果
     # xx，如果设置为True，则只有name存在时，当前set操作才执行，值存在才能修改，值不存在，不会设置新值

conn.set('hobby','篮球',ex=3)
conn.set('hobby','篮球',px=3)
conn.set('name','lqz',nx=True)
conn.set('name','lqz',nx=False)
conn.set('hobby','篮球',xx=True)
conn.set('hobby','篮球',xx=False)
# redis---》实现分布式锁，底层基于nx实现的


2.setnx(name, value)
# 设置值，只有name不存在时，执行设置操作（添加）,如果存在，不会修改
# 等同于：conn.set('name','xxx',nx=True)
conn.setnx('name', '刘亦菲')


3.setex(name, time, value)
# 设置值
# 参数：
    # time，过期时间（数字秒 或 timedelta对象）
conn.setex('age', 3, '19')   
# 等同于：conn.set('age','19',ex=3)

4.psetex(name, time_ms, value)
# 设置值
# 参数：
    time_ms，过期时间（数字毫秒 或 timedelta对象

conn.psetex('name',3000,'刘亦菲')
    
    
5.mset(*args, **kwargs)
# 批量设置值
# 如：
    mset(k1='v1', k2='v2')
    或
    mget({'k1': 'v1', 'k2': 'v2'})
    
conn.mset({'name': '刘亦菲', 'hobby': '篮球'})


6.get(name)
# 获取值

print(str(conn.get('name'),encoding='utf-8'))
print(conn.get('name')) 


7.mget(keys, *args)
# 批量获取
# 如：
    mget('k1', 'k2')
    或
    r.mget(['k3', 'k4'])
    
res=conn.mget('name','hobby')
res=conn.mget(['name','hobby'])
print(res)  


8.getset(name, value)
# 设置新值并获取原来的值

res=str(conn.getset('name','迪丽热巴'),encoding='utf-8')
res=conn.getset('name','迪丽热巴')
print(res)


9.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）
# 如： "迪丽热巴" ，0-3表示 "迪"

res = str(conn.getrange('hobby', 0, 2), encoding='utf-8')  # 字节长度，不是字符长度  前闭后闭区间
print(res)


10.setrange(key, start, end)
# 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
conn.setrange('name',2,'bbb')


11.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
 
# 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"
        
        
12.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）

 
13.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

    
14.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
    
    
15.strlen(name)
# 返回name对应值的字节长度（一个汉字3个字节）

res=conn.strlen('hobby')   # 统计字节长度
print(res)


16.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）

conn.incr('age')
# 注：同incrby


17.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）
conn.incrbyfloat('age',1.2)


18.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）

conn.decrby('age')
conn.decrby('age',-1)


19.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
    
conn.append('name','yyds')  

conn.close()

需要记住的string操作

1 set
2 get
3 strlen  # 字节长度

hash类型

  • 对象类数据的存储如果具有较为频繁的更新需求，String操作会显得笨重，存容易，改麻烦。
  • 为了区别与Redis中的键值对的称呼，hash中的键成为field，而key特指Redis的键。
  • 新的存储需求：对一系列存储的数据进行编组，方便管理，典型应用存储对象信息
  • 需要的内存结构：一个存储空间保存多少个键值对数据
  • hash类型：底层使用哈希表结构实现数据存储

hash基本操作

import redis
conn = redis.Redis()

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）
conn.hset('userinfo','name','lqz')
conn.hset('userinfo',mapping={'age':19,'hobby':'篮球'})    


2.hmset(name, mapping) 
# 在name对应的hash中批量设置键值对，被弃用了，以后都使用hset
    

3.hget(name,key)
# 在name对应的hash中获取根据key获取value
res=conn.hget('userinfo','name')
print(res)


4.hmget(name, keys, *args)
# 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
 
res=conn.hmget('userinfo',['name','age'])
res = conn.hmget('userinfo', 'name', 'age')
print(res)

    
5.hgetall(name)
# 获取name对应hash的所有键值
print(re.hgetall('xxx').get(b'name'))


6.hlen(name)
# 获取name对应的hash中键值对的个数
res=conn.hlen('userinfo')
print(res)


7.hkeys(name)
# 获取name对应的hash中所有的key的值
res=conn.hkeys('userinfo')
print(res)


8.hvals(name)
# 获取name对应的hash中所有的value的值
res=conn.hvals('userinfo')
print(res)


9.hexists(name, key)
# 检查name对应的hash是否存在当前传入的key
res = conn.hexists('userinfo', 'name')
res = conn.hexists('userinfo', 'name1')
print(res)


10.hdel(name,*keys)
# 将name对应的hash中指定key的键值对删除
print(re.hdel('xxx','sex','name'))

res = conn.hdel('userinfo', 'age')
print(res)


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）
conn.hincrby('userinfo', 'age', 2)    
   
    
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

# hgetall  会一次性全取出，效率低，可以能占内存很多
# 分批获取，hash类型是无序
# 插入一批数据
for i in range(1000):
    conn.hset('hash_test','id_%s'%i,'鸡蛋_%s号'%i)

res=conn.hgetall('hash_test')   # 可以，但是不好，一次性拿出，可能占很大内存
print(res)


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
res = conn.hscan('hash_test', cursor=0, count=5)
print(len(res[1])) #（数字，拿出来的10条数据）   数字是下一个游标位置

    
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
 
res=conn.hscan_iter('hash_test',count=10)
print(res)  # generator 只要函数中有yield关键字，这个函数执行的结果就是生成器 ，生成器就是迭代器，可以被for循环
# for i in res:
#     print(i)

conn.close()

需要记住的hash操作

1 hset
2 hget
3 hmget
4 hlen
5 hdel
6 hscan_iter  # 获取所有值，但是省内存 等同于hgetall

List类型

  • 数据存储需求：存储多个数据，并对数据进入存储空间的顺序进行区分
  • 需要的存储数据：一个存储空间保存多个数据，且通过数据可以体现进入顺序
  • list类型：保存多个数据，底层使用双向链表存储结构实现

List操作

import redis
conn = redis.Redis()

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
conn.lpush('girls', '刘亦菲', '迪丽热巴')
conn.lpush('girls', '周淑怡') 


2.rpush(name, values) 表示从右向左操作
conn.rpush('girls', '小红')
    
    
3.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

conn.lpushx('boys','小刚')
conn.lpush('boys','小刚')
conn.lpushx('girls','小刚') 


4.rpushx(name, value) 表示从右向左操作


    
5.llen(name)
# name对应的list元素的个数

res = conn.llen('girls')
print(res)


6.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(小写也可以)
    # refvalue，标杆值，即：在它前后插入数据（如果存在多个标杆值，以找到的第一个为准）
    # value，要插入的数据
    
conn.linsert('girls','before','迪丽热巴','古力娜扎')
conn.linsert('girls', 'after', '小红', '小绿')

conn.linsert('girls', 'after', '小黑', '小嘿嘿')  # 没有标杆，插入不进去

    
7.lset(name, index, value)
# 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
    
conn.lset('girls',1,'xxx')


8.lrem(name, value, num)
# 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
 
conn.lrem('girls',1,'xxx')  # 从左侧开始，删除1个
conn.lrem('girls',-1,'xxx')  # 从右侧开始，删除1个
conn.lrem('girls',0,'xxx')  # 从左开始，全删除
       
    
9.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
 
res=conn.lpop('girls')
print(res)

    
10.rpop(name) 表示从右向左操作

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

res = str(conn.lindex('girls', 1), encoding='utf-8')
print(res)


12.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  
    
res=conn.lrange('girls',0,2)   # 前闭后闭区间
print(res)

    
13.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（大于列表长度，则代表不移除任何）
    
conn.ltrim('girls',2,3)

    
14.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

    
15.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
    
res=conn.blpop('boys')
print(res) 


16.brpop(keys, timeout)，从右向左获取数据
"""
爬虫实现简单分布式：多个url放到列表里，往里不停放URL，程序循环取值，但是只能一台机器运行取值，可以把url放到redis中，多台机器从redis中取值，爬取数据，实现简单分布式
""" 


17.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
    
conn.close()

需要记住的list操作

1 lpush
2 lpop
3 llen
4 lrange

 

标签：hash,name,res,Redis,value,key,五大,数据类型,conn
From： https://www.cnblogs.com/chen-ao666/p/17195735.html

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