时间：2022-07-22 10:54:52 | 栏目：Python代码 | 点击：次
下面看看Python模块对Redis数据库的连接与使用：
1.Python连接Redis数据库方法：
import redis
res = redis.Redis(
host="127.0.0.1",
port=6379,
db=0,
password="XXXXXX",
decode_responses=True
)
res.set("name","Li")
print(res.get("name"))
redis.Redis（）参数讲解：
1.host：表示连接的主机的iP地址。
2.port：表示连接的端口。
3.db：表示使用的数据库的标号。
4.password：表示连接的数据库的密码。没有不添加该参数即可。
5.decode_responses:我们从redis数据库中取出的数据默认为字节类型，加上该参数则将取出的数据默认为字符串类型。
2.Python使用连接池连接Redis数据库：
import redis
connection = redis.ConnectionPool(
host="127.0.0.1",
port=6379,
password="XXXXXX",
decode_responses=True
)
res = redis.StrictRedis(connection_pool=connection)
res.set("name","666")
print(res.get("name"))
这里使用连接池的作用可以减少中间消耗的时间，当我们这里用完这个连接后将他再次放回连接池中，别的实例使用可以直接使用而不需要重新连接数据库，这样就大幅度的减少了的中间消耗的时间。
连接成功后，下面就是使用Python对redis数据库的操作：
对字符串（String）内部的操作：
1.res.set()函数:
res.set("name","666",ex=m,px=n,nx=True,xx=True)
这里后四个参数中，ex与px不能共存，nx与xx也不能共存。
ex，px表示数据过期时间，ex是以秒作为单位，px是以毫秒作为单位。当数据过期时键依旧存在，值变为None。
nx与xx表示数据插入数据库的键的状态，nx（新建）为True表示当键不存在时set操作的返回值为True，且新建数据；而xx（修改）为True表示在键存在时set操作返回值为True，且修改数据。否则上述操作返回None。
**故上述操作衍生出的新函数：res.setex(“键”，过期时间（秒），“值”) **
res.setnx(“键”，“值”) 键不存在，返回True并新建。
res.psetex(“键”，过期时间（毫秒），“值”)
res.mset({“键”：“值”，…}) 批量添加键-值数据。
res.mset(“键”，“键”，…) 批量增加键数据。
res.getset(“键”，“值”) 修改为新值并返回原值。
2.res.strlen(“键”) 返回键对应的值的字节长度。
3.res.incr(“键”，amount=自增的步长) 不存在则创建，否则自增。
res.decr(“键”，amount=自减的步长) 不存在则创建，否则自减。
res.incrbyfloat(“键”，amount=自增的步长(浮点型))
4.res.append(“键”，“值”) 将值追加在键对应的值 的 原始字符串后边。
对哈希表（Hash）内部的操作：
1.单个增加：res.hset(“Hash表名”，“键”，“值”)
2.批量增加：res.hmset(“Hash表名”,{“键值对”…})
3.单个取出：res.hget(“Hash表名”，“键”)
4.多个取出：res.hmget(“Hash表名”，“键”,“键”，…)
5.只能新建的方法：res.hsetnx(“Hash表名”，“键”，“值”) 当没有时才起新建得作用。
6.取出hash中的全部键值对：res.hgetall(“Hash表名”)
7.得到hash中的hash长度(即hash中的键值对个数)：res.hlen(“Hash表名”)
8.得到hash中的所有的键：res.hkeys(“Hash表名”)
得到hash中的所有的值：res.hvals(“Hash表名”)
9.判断hash中是否存在该成员：res.hexists(“Hash表名”,“键”)
10.删除hash中的键值对：hdel(“Hash表名”,“键”)
对列表（List）内部的操作：
1.列表的添加操作： 从左向右添加: res.lpush(“List表名”，“值”,…)
从右向左添加：res.rpush(“List列表”，“值”,…)
这两种方式如果没有该列表就创建，res.l/rpushx()如果没有不创建，且不插入
2.向固定的索引号位置插入元素：res.linsert（“表名”，“位置”，“将需要插入的元素插入到 ‘该元素' 之前的索引位置（m）”，“被插入的元素（n）”）
例如：res.linsert(“list2”, “before”, “11”, “00”) 往列表中左边第一个出现的“m”元素前插入元素"n"。
3.修改（指定索引号进行修改）：res.lset(“表名”， index, “值”)
4.删除指定索引的值：res.lrem(“表名”, “值”,矢量删除数（正左负右0全部）)
5.res.l/rpop（“表名”），移除表中的左/右边的第一个数据并将值返回。
6.取值：res.lindex(“表名”，index)
对集合（Set）内部的操作：
1.增加数据：res.sadd(“集合名”，“值”)
2.获取集合的全部成员：res.smembers(“集合名”)
3.获取集合内的数据数量：res.scard(“集合名”)
4.以元组格式获取集合的全部成员：res.sscan(“集合名”)
5.判断值是不是集合的成员：res.sismember(“集合名”，“值”)
6.删除指定的值：res.srem(“集合名”，“值”)
对集合，列表，字符串，哈希的操作：
1.删除：res.delete(“键”) 删除该键的数据，不受表类型的约束。
2.检查名字是否存在：exists(“表名”)
3.模糊匹配：
KEYS * 匹配数据库中所有 key 。
KEYS h?llo 匹配 hello ， hallo 和 hxllo 等。
KEYS hllo 匹配 hllo 和 heeeeello 等。
KEYS h[ae]llo 匹配 hello 和 hallo ，但不匹配 hillo
上述为终端命令，下面是Python语法：
res.keys() 匹配数据库中所有 key 。
res.keys("h?llo") 匹配 hello ， hallo 和 hxllo 等。
res.keys("hllo") 匹配 hllo 和 heeeeello 等。
res.keys("h[ae]llo") 匹配 hello 和 hallo ，但不匹配 hillo
4.表级重命名：res.rename(“原名”，“新名”)
5.获取表级的类型：res.type(“表名”)
6.查看所有元素：res.scan(“表名”)
7.查看所有元素并生成迭代器：res.scan_iter(“表名”)
8.获取值：res.get(“键”)
9.查看当前数据库中包含多少条数据：res.dbsize()
10.将数据写回磁盘，保存时阻塞：res.save()
11.清空数据库的所有数据：res.flushdb()
管道（pipeline）：
redis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。
管道（pipeline）是redis在提供单个请求中缓冲多条服务器命令的基类的子类。它通过减少服务器-客户端之间反复的TCP数据库包，从而大大提高了执行批量命令的功能。
管道操作：
pipe = res.pipeline() # 创建一个管道
pipe.set('name', 123)
pipe.set('role', 456)
pipe.incr('num') # 如果num不存在则vaule为1，如果存在，则value自增1。
pipe.execute() # 无论多少操作最后都需要提交，类似于MySQL的事务。
上述代码可以简化为：
pipe = res.pipeline() # 创建一个管道
pipe.set('name', 123).set('role', 456).incr('num').execute()