Python 操作 redis 接口函数
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Redis 官网列表：https://redis.io/commands
Redis 命令参考：http://redisdoc.com/index.html
Redis-cli 命令总结
Redis提供了丰富的命令（command）对数据库和各种数据类型进行操作，这些command可以在Linux终端使用。
在编程时，比如使用Redis 的 python 包，这些命令都有对应的方法。
1、连接操作相关的命令
quit：关闭连接（connection）
auth：简单密码认证
2、对value操作的命令
exists(key)： 确认一个key是否存在
del(key)： 删除一个key
type(key)： 返回值的类型
keys(pattern)：返回满足给定pattern的所有key
randomkey： 随机返回key空间的一个key
rename(oldname, newname)：将key由oldname重命名为newname，若newname存在则删除newname表示的key
dbsize： 返回当前数据库中key的数目
expire： 设定一个key的活动时间（s）
ttl： 获得一个key的活动时间
select(index)： 按索引查询
move(key, dbindex)：将当前数据库中的key转移到有dbindex索引的数据库
flushdb： 删除当前选择数据库中的所有key
flushall： 删除所有数据库中的所有key
3、对String操作的命令
set(key, value)： 给数据库中名称为key的string赋予值value
get(key)： 返回数据库中名称为key的string的value
getset(key, value)：给名称为key的string赋予上一次的value
mget(key1, key2,…, key N)： 返回库中多个string（它们的名称为key1，key2…）的value
setnx(key, value)： 如果不存在名称为key的string，则向库中添加string，名称为key，值为value
setex(key, time, value)： 向库中添加string（名称为key，值为value）同时，设定过期时间time
mset(key1, value1, key2, value2,…key N, value N)： 同时给多个string赋值，名称为key i的string赋值value i
msetnx(key1, value1, key2, value2,…key N, value N)：如果所有名称为key i的string都不存在，则向库中添加string，名称key i赋值为value i
incr(key)：名称为key的string增1操作
incrby(key, integer)：名称为key的string增加integer
decr(key)：名称为key的string减1操作
decrby(key, integer)：名称为key的string减少integer
append(key, value)：名称为key的string的值附加value
substr(key, start, end)：返回名称为key的string的value的子串
4、对List操作的命令
rpush(key, value)：在名称为key的list尾添加一个值为value的元素
lpush(key, value)：在名称为key的list头添加一个值为value的 元素
llen(key)：返回名称为key的list的长度
lrange(key, start, end)：返回名称为key的list中start至end之间的元素（下标从0开始，下同）
ltrim(key, start, end)：截取名称为key的list，保留start至end之间的元素
lindex(key, index)：返回名称为key的list中index位置的元素
lset(key, index, value)：给名称为key的list中index位置的元素赋值为value
lrem(key, count, value)：删除count个名称为key的list中值为value的元素。
count为0，删除所有值为value的元素，count>0从头至尾删除count个值为value的元素，count<0从尾到头删除|count|个值为value的元素。
lpop(key)：返回并删除名称为key的list中的首元素 rpop(key)：返回并删除名称为key的list中的尾元素
blpop(key1, key2,… key N, timeout)：lpop命令的block版本。
即当timeout为0时，若遇到名称为key i的list不存在或该list为空，则命令结束。
如果timeout>0，则遇到上述情况时，等待timeout秒，如果问题没有解决，则对keyi+1开始的list执行pop操作。
brpop(key1, key2,… key N, timeout)：rpop的block版本。参考上一命令。
rpoplpush(srckey, dstkey)：返回并删除名称为srckey的list的尾元素，并将该元素添加到名称为dstkey的list的头部
5、对Set操作的命令
sadd(key, member)：向名称为key的set中添加元素member
srem(key, member) ：删除名称为key的set中的元素member
spop(key) ：随机返回并删除名称为key的set中一个元素
smove(srckey, dstkey, member) ：将member元素从名称为srckey的集合移到名称为dstkey的集合
scard(key) ：返回名称为key的set的基数
sismember(key, member) ：测试member是否是名称为key的set的元素
sinter(key1, key2,…key N) ：求交集
sinterstore(dstkey, key1, key2,…key N) ：求交集并将交集保存到dstkey的集合
sunion(key1, key2,…key N) ：求并集
sunionstore(dstkey, key1, key2,…key N) ：求并集并将并集保存到dstkey的集合
sdiff(key1, key2,…key N) ：求差集
sdiffstore(dstkey, key1, key2,…key N) ：求差集并将差集保存到dstkey的集合
smembers(key) ：返回名称为key的set的所有元素
srandmember(key) ：随机返回名称为key的set的一个元素
6、对zset（sorted set）操作的命令
zadd(key, score, member)：向名称为key的zset中添加元素member，score用于排序。如该元素已存在，则根据score更新该元素的顺序。
zrem(key, member) ：删除名称为key的zset中的元素member
zincrby(key, increment, member) ：如果在名称为key的zset中已经存在元素member，则该元素的score增加increment；
否则向集合中添加该元素，其score的值为increment
zrank(key, member) ：返回名称为key的zset（元素已按score从小到大排序）中member元素的rank（即index，从0开始），
若没有member元素，返回“nil”
zrevrank(key, member) ：返回名称为key的zset（元素已按score从大到小排序）中member元素的rank（即index，从0开始），
若没有member元素，返回“nil”
zrange(key, start, end)：返回名称为key的zset（元素已按score从小到大排序）中的index从start到end的所有元素
zrevrange(key, start, end)：返回名称为key的zset（元素已按score从大到小排序）中的index从start到end的所有元素
zrangebyscore(key, min, max)：返回名称为key的zset中score >= min且score <= max的所有元素
zcard(key)：返回名称为key的zset的基数
zscore(key, element)：返回名称为key的zset中元素element的score
zremrangebyrank(key, min, max)：删除名称为key的zset中rank >= min且rank <= max的所有元素
zremrangebyscore(key, min, max) ：删除名称为key的zset中score >= min且score <= max的所有元素
zunionstore / zinterstore(dstkeyN, key1,…,keyN, WEIGHTS w1,…wN, AGGREGATE SUM|MIN|MAX)：对N个zset求并集和交集，
并将最后的集合保存在dstkeyN中。对于集合中每一个元素的score，在进行AGGREGATE运算前，都要乘以对于的WEIGHT参数。
如果没有提供WEIGHT，默认为1。默认的AGGREGATE是SUM，即结果集合中元素的score是所有集合对应元素进行SUM运算的值，
而MIN和MAX是指，结果集合中元素的score是所有集合对应元素中最小值和最大值。
7、对Hash操作的命令
hset(key, field, value)：向名称为key的hash中添加元素field<—>value
hget(key, field)：返回名称为key的hash中field对应的value
hmget(key, field1, …,field N)：返回名称为key的hash中field i对应的value
hmset(key, field1, value1,…,field N, value N)：向名称为key的hash中添加元素field i<—>value i
hincrby(key, field, integer)：将名称为key的hash中field的value增加integer
hexists(key, field)：名称为key的hash中是否存在键为field的域
hdel(key, field)：删除名称为key的hash中键为field的域
hlen(key)：返回名称为key的hash中元素个数
hkeys(key)：返回名称为key的hash中所有键
hvals(key)：返回名称为key的hash中所有键对应的value
hgetall(key)：返回名称为key的hash中所有的键（field）及其对应的value
8、持久化
save：将数据同步保存到磁盘
bgsave：将数据异步保存到磁盘
lastsave：返回上次成功将数据保存到磁盘的Unix时戳
shundown：将数据同步保存到磁盘，然后关闭服务
9、远程服务控制
info：提供服务器的信息和统计
monitor：实时转储收到的请求
slaveof：改变复制策略设置
config：在运行时配置Redis服务器
Redis 安装配置详解
1、安装
sudo apt-get install redis-server python 支持包： (其实就一个文件，搞过来就能用) sudo apt-get install python-redis
2、配置
配置一下吧,默认配置文件在： “/etc/redis/redis.conf” 绑定ip: “bind 127.0.0.1″ -> “bind 10.0.1.7″ 将磁盘同步改为 不同步或每秒同步，一直同步的话太慢了: “appendfsync always” -> “appendfsync no” 检查一下后台执行是否打开: “daemonize yes” 或者其他你想设置的，例如: 连接超时时间 : “timeout 300″ 运行级别: “loglevel notice” (个人认为默认的这个就挺好，非出现大异常，不用改为debug )
3、使用
#! /usr/bin/env python
#coding=utf-8
import redis
print redis.__file__
# 连接，可选不同数据库
r = redis.Redis(host='10.0.1.7', port=6379, db=1)
# -------------------------------------------
# 看信息
info = r.info()
for key in info:
print "%s: %s" % (key, info[key])
# 查数据库大小
print '\ndbsize: %s' % r.dbsize()
# 看连接
print "ping %s" % r.ping()
# 选数据库
#r.select(2)
# 移动数据去2数据库
#r.move('a',2)
# 其他
#r.save('a') # 存数据
#r.lastsave('a') # 取最后一次save时间
#r.flush() #刷新
#r.shutdown() #关闭所有客户端，停掉所有服务，退出服务器
#
#--------------------------------------------
# 它有四种类型： string(key,value)、list(序列)、set(集合)、zset(有序集合,多了一个顺序属性)
# 不知道你用的哪种类型？
# print r.get_type('a') #可以告诉你
# -------------------------------------------
# string操作
print '-'*20
# 塞数据
r['c1'] = 'bar'
#或者
r.set('c2','bar')
#这里有个 getset属性，如果为True 可以在存新数据时将上次存储内容同时搞出来
print 'getset:',r.getset('c2','jj')
#如果你想设置一个递增的整数 每执行一次它自加1：
print 'incr:',r.incr('a')
#如果你想设置一个递减的整数 please:
print 'decr:',r.decr('a')
# 取数据
print 'r['']:',r['c1']
#或者
print 'get:',r.get('a')
#或者 同时取一批
print 'mget:',r.mget('c1','c2')
#或者 同时取一批 它们的名字(key)很像 而恰好你又不想输全部
print 'keys:',r.keys('c*')
#又或者 你只想随机取一个：
print 'randomkey:',r.randomkey()
# 查看一个数据有没有 有 1 无0
print 'existes:',r.exists('a')
# 删数据 1是删除成功 0和None是没这个东西
print 'delete:',r.delete('cc')
# 哦对了 它是支持批量操作的
print 'delete:',r.delete('c1','c2')
# 其他
r.rename('a','c3') #呃.改名
r.expire('c3',10) #让数据10秒后过期 说实话我不太明白么意思
r.ttl('c3') #看剩余过期时间 不存在返回-1
#--------------------------------
# 序列(list)操作
print '-'*20
# 它是两头通的
# 塞入
r.push('b','gg')
r.push('b','hh')
# head 属性控制是不是从另一头塞
r.push('b','ee',head=True)
# 看长度
print 'list len:',r.llen('b')
# 列出一批出来
print 'list lrange:',r.lrange('b',start=0,end=-1)
# 取出一位
print 'list index 0:',r.lindex('b',0)
# 修剪列表
#若start 大于end,则将这个list清空
print 'list ltrim :',r.ltrim('b',start=0,end=3) #只留 从0到3四位
# 排序
# 这可是个大工程
#--------------------------------
# 集合(set)操作
# 塞数据
r.sadd('s', 'a')
# 判断一个set长度为多少 不存在为0
r.scard('s')
# 判断set中一个对象是否存在
r.sismember('s','a')
# 求交集
r.sadd('s2','a')
r.sinter('s1','s2')
#求交集并将结果赋值
r.sinterstore('s3','s1','s2')
# 看一个set对象
r.smembers('s3')
# 求并集
r.sunion('s1','s2')
# 阿 我想聪明的你已经猜到了
#求并集 并将结果返回
r.sunionstore('ss','s1','s2','s3')
# 求不同
# 在s1中有，但在s2和s3中都没有的数
r.sdiff('s1','s2','s3')
r.sdiffstore('s4','s1','s2')# 这个你懂的
# 取个随机数
r.srandmember('s1')
#-------------------------------------
#zset 有序set
#'zadd', 'zcard', 'zincr', 'zrange', 'zrangebyscore', 'zrem', 'zscore'
# 分别对应
#添加, 数量, 自加1,取数据,按照积分(范围)取数据,删除,取积分
# 我靠 你玩死我了 redis!
# 今天在实验中，我尝试插入一条zset类型数据:
r1.zset(u'www.liyi99.com','liwu',3)
# 插入成功
# 我继续插入
r1.zset(u'www.liyi99,com',u'\u9001\u793c',5)
#报错:
#UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode byte 0xe4 in position 0: ordinal not in range(128)
#这次插入的是礼物的中文词 unicode编码
#为什么会失败那，这条数据是我从redis里面取出来然后没做任何修改再插入的阿
#redis返回和接受的数据类型都是unicode编码的阿
#好吧，我们再次插入试试
#再次插入
r1.zset('www.liyi99.com',u'\u9001\u793c',5)
#成功了
#插入
r1.zset('www.liyi99.com','礼物',5)
#依然成功，跟入redis.py 1024行
return self.send_command('ZADD %s %s %s\r\n%s\r\n' % (
key, score, len(member), member))
# 哦 万恶的编码转换！
#不过取的时候，不论第一个是何种类型的数据都无关系
Python 操作 redis 接口函数
1. 安装pyredis
首先安装pip
# apt-get install python-pip 或者 easy_install redis
# pip install --proxy=http://172.1.2.6:8080 redis
或者直接编译安装：
wget https://pypi.python.org/packages/source/r/redis/redis-2.9.1.tar.gz
tar xvzf redis-2.9.1.tar.gz
cd redis-2.9.1
python setup.py install
2 . 简单的redis操作
redis连接实例是线程安全的，可以直接将redis连接实例设置为一个全局变量，直接使用。
如果需要另一个Redis实例（or Redis数据库）时，就需要重新创建redis连接实例来获取一个新的连接。
同理，python的redis没有实现select命令。
>>> import redis
>>> r = redis.Redis(host='localhost',port=6379,db=0)
>>> r.set('guo','shuai')
True
>>> r.get('guo')
'shuai'
>>> r['guo']
'shuai'
>>> r.keys()
['guo']
>>> r.dbsize() #当前数据库包含多少条数据
1L
>>> r.delete('guo')
1
>>> r.save() #执行“检查点”操作，将数据写回磁盘。保存时阻塞
True
>>> r.get('guo');
>>> r.flushdb() #清空r中的所有数据
True
3. pipeline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。
>>> p = r.pipeline() --创建一个管道
>>> p.set('hello','redis')
>>> p.sadd('faz','baz')
>>> p.incr('num')
>>> p.execute()
[True, 1, 1]
>>> r.get('hello')
'redis'
管道的命令可以写在一起，如：
>>> p.set('hello','redis').sadd('faz','baz').incr('num').execute()
默认的情况下，管道里执行的命令可以保证执行的原子性，执行pipe = r.pipeline(transaction=False)可以禁用这一特性。
4. 应用场景 – 页面点击数
《Redis Cookbook》对这个经典场景进行详细描述。假定我们对一系列页面需要记录点击次数。
例如论坛的每个帖子都要记录点击次数，而点击次数比回帖的次数的多得多。如果使用关系数据库来存储点击，可能存在大量的行级锁争用。
所以，点击数的增加使用redis的INCR命令最好不过了。
当redis服务器启动时，可以从关系数据库读入点击数的初始值（1237这个页面被访问了34634次）
>>> r.set("visit:1237:totals",34634)
True
每当有一个页面点击，则使用INCR增加点击数即可。
>>> r.incr("visit:1237:totals")
34635
>>> r.incr("visit:1237:totals")
34636
页面载入的时候则可直接获取这个值
>>> r.get ("visit:1237:totals")
'34636'
5. 使用hash类型保存多样化对象
当有大量类型文档的对象，文档的内容都不一样时，（即“表”没有固定的列），可以使用hash来表达。
>>> r.hset('users:jdoe', 'name', "John Doe")
1L
>>> r.hset('users:jdoe', 'email', 'John@test.com')
1L
>>> r.hset('users:jdoe', 'phone', '1555313940')
1L
>>> r.hincrby('users:jdoe', 'visits', 1)
1L
>>> r.hgetall('users:jdoe')
{'phone': '1555313940', 'name': 'John Doe', 'visits': '1', 'email': 'John@test.com'}
>>> r.hkeys('users:jdoe')
['name', 'email', 'phone', 'visits']
6. 应用场景 – 社交圈子数据
在社交网站中，每一个圈子(circle)都有自己的用户群。
通过圈子可以找到有共同特征（比如某一体育活动、游戏、电影等爱好者）的人。
当一个用户加入一个或几个圈子后，系统可以向这个用户推荐圈子中的人。
我们定义这样两个圈子,并加入一些圈子成员。
>>> r.sadd('circle:game:lol','user:debugo')
1
>>> r.sadd('circle:game:lol','user:leo')
1
>>> r.sadd('circle:game:lol','user:Guo')
1
>>> r.sadd('circle:soccer:InterMilan','user:Guo')
1
>>> r.sadd('circle:soccer:InterMilan','user:Levis')
1
>>> r.sadd('circle:soccer:InterMilan','user:leo')
1
#获得某一圈子的成员
>>> r.smembers('circle:game:lol')
set(['user:Guo', 'user:debugo', 'user:leo'])
redis> smembers circle:jdoe:family
可以使用集合运算来得到几个圈子的共同成员：
>>> r.sinter('circle:game:lol', 'circle:soccer:InterMilan')
set(['user:Guo', 'user:leo'])
>>> r.sunion('circle:game:lol', 'circle:soccer:InterMilan')
set(['user:Levis', 'user:Guo', 'user:debugo', 'user:leo'])
7. 应用场景 – 实时用户统计
Counting Online Users with Redis 介绍了这个方法。当我们需要在页面上显示当前的在线用户时，就可以使用Redis来完成了。
首先获得当前时间（以Unix timestamps方式）除以60，可以基于这个值创建一个key。
然后添加用户到这个集合中。当超过你设定的最大的超时时间，则将这个集合设为过期；而当需要查询当前在线用户的时候，则将最后N分钟的集合交集在一起即可。
由于redis连接对象是线程安全的，所以可以直接使用一个全局变量来表示。
import time
from datetime import datetime
ONLINE_LAST_MINUTES = 5
def mark_online(user_id):
now = int(time.time())
expires = now + (app.config['ONLINE_LAST_MINUTES'] * 60) + 10
all_users_key = 'online-users/%d' % (now // 60)
user_key = 'user-activity/%s' % user_id
p = redis.pipeline()
p.sadd(all_users_key, user_id)
p.set(user_key, now)
p.expireat(all_users_key, expires)
p.expireat(user_key, expires)
p.execute()
def get_user_last_activity(user_id):
last_active = redis.get('user-activity/%s' % user_id)
if last_active is None:
return None
return datetime.utcfromtimestamp(int(last_active))
def get_online_users():
current = int(time.time()) // 60
minutes = xrange(app.config['ONLINE_LAST_MINUTES'])
return redis.sunion(['online-users/%d' % (current - x) for x in minutes])
redis 基本命令和基本用法详解
1、redis 连接
redis-py 提供两个类 Redis 和 StrictRedis 用于实现 Redis 的命令，StrictRedis 用于实现大部分官方的命令，
并使用官方的语法和命令，Redis是StrictRedis的子类，用于向后兼容旧版本的redis-py。
import redis 导入redis模块，通过python操作redis 也可以直接在redis主机的服务端操作缓存数据库
r = redis.Redis(host='192.168.19.130', port=6379) host是redis主机，需要redis服务端和客户端都起着 redis默认端口是6379
r.set('foo', 'Bar') key是"foo" value是"bar" 将键值对存入redis缓存
2、连接池
redis-py使用connection pool来管理对一个redis server的所有连接，避免每次建立、释放连接的开销。
默认，每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
可以直接建立一个连接池，然后作为参数Redis，这样就可以实现多个Redis实例共享一个连接池
import redis 通过python操作redis缓存
pool = redis.ConnectionPool(host='192.168.19.130', port=6379) host是redis主机，需要redis服务端和客户端都起着 redis默认端口是6379
r = redis.Redis(connection_pool=pool)
r.set('foo', 'Bar') key是"foo" value是"bar" 将键值对存入redis缓存
print r.get('foo') Bar 取出键foo对应的值
3、redis基本命令 string
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
xx，如果设置为True，则只有name存在时，当前set操作才执行
import redis 导入redis模块，通过python操作redis 也可以直接在redis主机的服务端操作缓存数据库
pool = redis.ConnectionPool(host='192.168.19.130', port=6379)
host是redis主机，需要redis服务端和客户端都起着 redis默认端口是6379
r = redis.Redis(connection_pool=pool) 创建实例
1 ex，过期时间（秒） 这里过期时间是3秒，3秒后p，键foo的值就变成None
r.set('foo', 'Bar',ex=3) key是"foo" value是"bar" 将键值对存入redis缓存
print r.get('foo') Bar 取出键foo对应的值
2 px，过期时间（豪秒） 这里过期时间是3豪秒，3毫秒后，键foo的值就变成None
r.set('foo', 'Bar',px=3) key是"foo" value是"bar" 将键值对存入redis缓存
print r.get('foo') Bar 取出键foo对应的值
3 nx，如果设置为True，则只有name不存在时，当前set操作才执行 （新建）
print(r.set('foo', 'Bar',nx=True)) None--已经存在
如果键foo已经存在，那么输出是True；如果键foo不存在，输出是None
4 xx，如果设置为True，则只有name存在时，当前set操作才执行 （修改）
print(r.set('foo1', 'Bar',xx=True)) True--已经存在
如果键foo已经存在，那么输出是None；如果键foo不存在，输出是True
5 setnx(name, value)
设置值，只有name不存在时，执行设置操作（添加）
print(r.setnx("foo2","bar")) False--已经存在的话，无法执行
6 setex(name, value, time)
设置值
参数：
time，过期时间（数字秒 或 timedelta对象）
r.setex("foo","bar",5)
print r.get('foo') 5秒后，取值就从bar变成None
7 psetex(name, time_ms, value)
设置值
参数：
time_ms，过期时间（数字毫秒 或 timedelta对象）
r.psetex("foo",5000,"bar")
print r.get('foo') 5000毫秒后，取值就从bar变成None
8 mset(*args, **kwargs)
批量设置值
如：
mset(k1='v1', k2='v2')
或
mget({'k1': 'v1', 'k2': 'v2'})
r.mset(k1="v1",k2="v2") 这里k1 和k2 不能带引号 一次设置对个键值对
print r.mget("k1","k2") ['v1', 'v2'] 一次取出多个键对应的值
print r.mget("k1") ['v1']
9 mget(keys, *args)
批量获取
如：
mget('ylr', 'wupeiqi')
或
r.mget(['ylr', 'wupeiqi'])
print r.mget("foo","foo1","foo2","k1","k2") [None, 'Bar', 'bar', 'v1', 'v2']
将目前redis缓存中的键对应的值批量取出来
10 getset(name, value)
设置新值并获取原来的值
print(r.getset("foo1","bar_NEW")) Bar
设置的新值是"bar_NEW" 设置前的值是Bar
11 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： "武沛齐" ，0-3表示 "武"
r.set("foo1","武沛齐") 汉字
print(r.getrange("foo1",0,2)) 取索引号是0-2 前3位的字节 武 切片操作 （一个汉字3个字节 1个字母一个字节 每个字节8bit）
print(r.getrange("foo1",0,-1)) 取所有的字节 武沛齐 切片操作
r.set("foo1","bar_new") 字母
print(r.getrange("foo1",0,2)) 取索引号是0-2 前3位的字节 bar 切片操作 （一个汉字3个字节 1个字母一个字节 每个字节8bit）
print(r.getrange("foo1",0,-1)) 取所有的字节 bar_new 切片操作
12 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
r.setrange("foo1",1,"aaa")
print(r.get("foo1")) baaanew 原始值是bar_new 从索引号是1开始替换成aaa 变成 baaanew
bar_new
13 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"
扩展，转换二进制表示：
source = "陈思维"
source = "foo"
for i in source:
num = ord(i)
print bin(num).replace('b','')
特别的，如果source是汉字 "陈思维"怎么办？
答：对于utf-8，每一个汉字占 3 个字节，那么 "陈思维" 则有 9个字节
对于汉字，for循环时候会按照 字节 迭代，那么在迭代时，将每一个字节转换 十进制数，然后再将十进制数转换成二进制
11100110 10101101 10100110 11100110 10110010 10011011 11101001 10111101 10010000
-------------------------- ----------------------------- -----------------------------
陈思维
13 应用场景 ：统计uv
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"
r.set("foo","foo1") foo1的二进制表示为：01100110 01101111 01101111 00110001
这里f对应的ascii值是102 折算二进制是 01100110 （64+32+4+2）
这里o对应的ascii值是111 折算二进制是 01101111 （64+32+8+4+2+1）
这里数字1对应的ascii值是49 折算二进制是 00110001 （32+16+1）
r.setbit("foo",7,1) 将第7位设置为1，
print(r.get("foo")) goo1
那么最终二进制则变成 01100111 01101111 01101111 00000001
print(ord("f")) 102 将字符f的ascii对应的值打印出来
print(ord("o")) 111 将字符o的ascii对应的值打印出来
print(chr(103)) g 将ascii数字103对应的字符打印出来
print(ord("1")) 49 将数字1的ascii对应的值打印出来
扩展，转换二进制表示：
source = "陈思维"
source = "foo1"
for i in source:
num = ord(i)
print(num) 打印每个字母字符或者汉字字符对应的ascii码值 f-102-0b100111-01100111
print(bin(num)) 打印每个10进制ascii码值转换成二进制的值 0b1100110（0b表示二进制）
print bin(num).replace('b','') 将二进制0b1100110替换成01100110
特别的，如果source是汉字 "陈思维"怎么办？
答：对于utf-8，每一个汉字占 3 个字节，那么 "陈思维" 则有 9个字节
对于汉字，for循环时候会按照 字节 迭代，那么在迭代时，将每一个字节转换 十进制数，然后再将十进制数转换成二进制
11100110 10101101 10100110 11100110 10110010 10011011 11101001 10111101 10010000
14 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）
print(r.getbit("foo1",0)) 0 foo1对应的二进制 4个字节 32位 第0位是0还是1
15 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 字节起始位置
end，字节结束位置
print(r.get("foo")) goo1 01100111
print(r.bitcount("foo",0,1)) 11 表示前2个字节中，1出现的个数
16 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
r.set("foo","1") 0110001
r.set("foo1","2") 0110010
print(r.mget("foo","foo1")) ['goo1', 'baaanew']
print(r.bitop("AND","new","foo","foo1")) "new" 0 0110000
print(r.mget("foo","foo1","new"))
source = "12"
for i in source:
num = ord(i)
print(num) 打印每个字母字符或者汉字字符对应的ascii码值 f-102-0b100111-01100111
print(bin(num)) 打印每个10进制ascii码值转换成二进制的值 0b1100110（0b表示二进制）
print bin(num).replace('b','') 将二进制0b1100110替换成01100110
17 strlen(name)
返回name对应值的字节长度（一个汉字3个字节）
print(r.strlen("foo")) 4 'goo1'的长度是4
18 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
r.set("foo",123)
print r.mget("foo","foo1","foo2","k1","k2") ['123', '2', 'bar', 'v1', 'v2']
r.incr("foo",amount=1)
print r.mget("foo","foo1","foo2","k1","k2") ['124', '2', 'bar', 'v1', 'v2']
19 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）
r.set("foo1","123.0")
print r.mget("foo","foo1","foo2","k1","k2") ['124', '123.0', 'bar', 'v1', 'v2']
r.incrbyfloat("foo1",amount=2.0)
r.incrbyfloat("foo3",amount=3.0)
print r.mget("foo","foo1","foo2","foo3","k1","k2") ['124', '125', 'bar', '-3', 'v1', 'v2']
20 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)
r.decr("foo4",amount=3) 递减3
r.decr("foo1",amount=1) 递减1
print r.mget("foo","foo1","foo2","foo3","foo4","k1","k2")
['goo1', '121', 'bar', '15', '-18', 'v1', 'v2']
21 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
r.append("foo","abc") 在foo对应的值goo1后面追加字符串abc
print r.mget("foo","foo1","foo2","foo3","foo4","k1","k2")
['goo1abc', '121', 'bar', '15', '-18', 'v1', 'v2']
4 redis基本命令_hash
import redis 导入redis模块，通过python操作redis 也可以直接在redis主机的服务端操作缓存数据库
pool = redis.ConnectionPool(host='192.168.19.130', port=6379)
host是redis主机，需要redis服务端和客户端都起着 redis默认端口是6379
r = redis.Redis(connection_pool=pool) 创建实例
1 单个增加--修改(单个取出)--没有就新增，有的话就修改
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）
r.hset("foo_hash1","k1","v1")
print(r.mget("foo","foo1","foo2","foo3","foo4","k1","k2"))
['goo1abcabc', '121', 'bar', '15', '-18', 'v1', 'v2'] 取字符串
print(r.hget("foo_hash1","k1")) v1 单个取hash的key
print(r.hmget("foo_hash1","k1")) ['v1'] 批量取hash的key
r.hsetnx("foo_hash1","k2","v2") 只能新建
print(r.hget("foo_hash1","k2")) v2
print(r.hmget("foo_hash1","k2")) ['v2']
2 批量增加（取出）
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'})
r.hmset("foo_hash2",{"k2":"v2","k3":"v3"})
print(r.hget("foo_hash2","k2")) v2
单个取出"foo_hash2"的key-k2对应的value
print(r.hmget("foo_hash2","k2","k3")) ['v2', 'v3']
批量取出"foo_hash2"的key-k2 k3对应的value --方式1
print(r.hmget("foo_hash2",["k2","k3"])) ['v2', 'v3']
批量取出"foo_hash2"的key-k2 k3对应的value --方式2
hget(name,key)
在name对应的hash中获取根据key获取value
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.hmget('xx', ['k1', 'k2'])
或
print r.hmget('xx', 'k1', 'k2')
3 取出所有的键值对
hgetall(name)
获取name对应hash的所有键值
print(r.hgetall("foo_hash1"))
{'k2': 'v2', 'k1': 'v1'}
4 得到所有键值对的格式 hash长度
hlen(name)
获取name对应的hash中键值对的个数
print(r.hlen("foo_hash1")) 2
5 得到所有的keys（类似字典的取所有keys）
hkeys(name)
获取name对应的hash中所有的key的值
print(r.hkeys("foo_hash1")) ['k1', 'k2'] 取出所有的keys
6 得到所有的value（类似字典的取所有value）
hvals(name)
获取name对应的hash中所有的value的值
print(r.hvals("foo_hash1")) ['v1', 'v2'] 取出所有的values
7 判断成员是否存在（类似字典的in）
hexists(name, key)
检查name对应的hash是否存在当前传入的key
print(r.hexists("foo_hash1","k3")) False 不存在
print(r.hexists("foo_hash1","k1")) True 存在
8 删除键值对
hdel(name,*keys)
将name对应的hash中指定key的键值对删除
print(r.hgetall("foo_hash1")) {'k2': 'v2', 'k1': 'v1'}
r.hset("foo_hash1","k2","v3") 修改已有的key k2
r.hset("foo_hash1","k1","v1") 新增键值对 k1
r.hdel("foo_hash1","k1") 删除一个键值对
print(r.hgetall("foo_hash1")) {'k2': 'v3'}
9 自增自减整数(将key对应的value--整数 自增1或者2，或者别的整数 负数就是自减)
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）
r.hset("foo_hash1","k3",123)
r.hincrby("foo_hash1","k3",amount=-1)
print(r.hgetall("foo_hash1")) {'k3': '122', 'k2': 'v3', 'k1': 'v1'}
r.hincrby("foo_hash1","k4",amount=1) 不存在的话，value默认就是1
print(r.hgetall("foo_hash1")) {'k3': '122', 'k2': 'v3', 'k1': 'v1', 'k4': '4'}
10 自增自减浮点数(将key对应的value--浮点数 自增1.0或者2.0，或者别的浮点数 负数就是自减)
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
r.hset("foo_hash1","k5","1.0")
r.hincrbyfloat("foo_hash1","k5",amount=-1.0) 已经存在，递减-1.0
print(r.hgetall("foo_hash1"))
r.hincrbyfloat("foo_hash1","k6",amount=-1.0) 不存在，value初始值是-1.0 每次递减1.0
print(r.hgetall("foo_hash1")) {'k3': '122', 'k2': 'v3', 'k1': 'v1', 'k6': '-6', 'k5': '0', 'k4': '4'}
11 取值查看--分片读取
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
print(r.hscan("foo_hash1"))
(0L, {'k3': '122', 'k2': 'v3', 'k1': 'v1', 'k6': '-6', 'k5': '0', 'k4': '4'})
12 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
print(r.hscan_iter("foo_hash1")) <generator object hscan_iter at 0x027B2C88> 生成器内存地址
for item in r.hscan_iter('foo_hash1'):
print item
('k3', '122')
('k2', 'v3')
('k1', 'v1')
('k6', '-6')
('k5', '0')
('k4', '4')
5 redis基本命令 list
import redis 导入redis模块，通过python操作redis 也可以直接在redis主机的服务端操作缓存数据库
pool = redis.ConnectionPool(host='192.168.19.130', port=6379)
host是redis主机，需要redis服务端和客户端都起着 redis默认端口是6379
r = redis.Redis(connection_pool=pool) 创建实例
1 增加（类似于list的append，只是这里是从左边新增加）--没有就新建
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
r.lpush("foo_list1",11,22) 从列表的左边，先添加11，后添加22
print(r.lrange("foo_list1",0,20))
['22', '11', '22', '11', '22', '11', '22', '11', '22', '11', '22', '11', '22', '11', '22', '11', '22', '11']
切片取出值，范围是索引号0-20
print(r.llen("foo_list1")) 18 长度是18
2 增加（从右边增加）--没有就新建
r.rpush("foo_list1",2,3,4) 在列表的右边，依次添加2,3,4
print(r.lrange("foo_list1",0,-1))
['22', '11', '22', '11', '22', '11', '22', '11', '22', '11', '22',
'11', '22', '11', '22', '11', '22', '11', '2', '3', '4']
切片取出值，范围是索引号0-最后一个元素
print(r.llen("foo_list1")) 21 列表长度是21
3 往已经有的name的列表的左边添加元素，没有的话无法创建
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
r.lpushx("foo_list2",1) 这里"foo_list2"不存在
print(r.lrange("foo_list2",0,-1)) []
print(r.llen("foo_list2")) 0
r.lpushx("foo_list1",1) 这里"foo_list1"之前已经存在，往列表最左边添加一个元素，一次只能添加一个
print(r.lrange("foo_list1",0,-1)) 切片取出值，范围是索引号0-最后一个元素
['1', '22', '11', '22', '11', '22', '11', '22', '11', '22',
'11', '22', '11', '22', '11', '22', '11', '22', '11', '2', '3', '4']
print(r.llen("foo_list1")) 22 列表长度是22
4 往已经有的name的列表的右边添加元素，没有的话无法创建
r.rpushx("foo_list1",1) 这里"foo_list1"之前已经存在，往列表最右边添加一个元素，一次只能添加一个
print(r.lrange("foo_list1",0,-1)) 切片取出值，范围是索引号0-最后一个元素
['1', '22', '11', '22', '11', '22', '11', '22', '11', '22',
'11', '22', '11', '22', '11', '22', '11', '22', '11', '2', '3', '4','1']
print(r.llen("foo_list1")) 23 列表长度是23
5 新增（固定索引号位置插入元素）
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
r.linsert("foo_list1","before","22","33") 往列表中左边第一个出现的元素"22"前插入元素"33"
print(r.lrange("foo_list1",0,-1)) 切片取出值，范围是索引号0-最后一个元素
['1', '33', '22', '11', '22', '11', '22', '11', '22',
'11', '22', '11', '22', '11', '22', '11', '22', '11', '22', '11', '2', '3', '4', '1']
print(r.llen("foo_list1")) 24 列表长度是24
6 修改（指定索引号进行修改）
r.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
r.lset("foo_list1",4,44) 把索引号是4的元素修改成44
print(r.lrange("foo_list1",0,-1)) 切片取出值，范围是索引号0-最后一个元素
print(r.llen("foo_list1")) 24 列表长度是24
7 删除（指定值进行删除）
r.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=1,从前到后，删除左边第1个
num=-2,从后向前，删除2个
r.lrem("foo_list1","2",1) 将列表中左边第一次出现的"2"删除
print(r.lrange("foo_list1",0,-1)) 切片取出值，范围是索引号0-最后一个元素
['1', '33', '22', '11', '44', '11', '22', '11', '22', '11', '22', '11',
'22', '11', '22', '11', '22', '11', '22', '11', '3', '4', '1']
print(r.llen("foo_list1")) 23 列表长度是23
r.lrem("foo_list1","11",0) 将列表中所有的"11"删除
print(r.lrange("foo_list1",0,-1)) 切片取出值，范围是索引号0-最后一个元素
['1', '33', '22', '44', '22', '22', '22', '22', '22', '22', '22', '3', '4', '1']
print(r.llen("foo_list1")) 14 列表长度是14
8 删除并返回
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
更多：
rpop(name) 表示从右向左操作
print(r.lpop("foo_list1")) 删除最左边的22，并且返回删除的值22
print(r.lrange("foo_list1",0,-1)) 切片取出值，范围是索引号0-最后一个元素
['44', '22', '22', '22', '22', '22', '22', '22', '3', '4', '1']
print(r.llen("foo_list1")) 11 列表长度是11
print(r.rpop("foo_list1")) 删除最右边的1，并且返回删除的值1
print(r.lrange("foo_list1",0,-1)) 切片取出值，范围是索引号0-最后一个元素
['44', '22', '22', '22', '22', '22', '22', '22', '3', '4']
print(r.llen("foo_list1")) 10 列表长度是10
9 删除索引之外的值
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
r.ltrim("foo_list1",0,8) 删除索引号是0-8之外的元素，值保留索引号是0-8的元素
print(r.lrange("foo_list1",0,-1)) 切片取出值，范围是索引号0-最后一个元素（这里是包含最后一个元素的，是左闭右闭）
['44', '22', '22', '22', '22', '22', '22', '22', '3']
10 取值（根据索引号取值）
lindex(name, index)
在name对应的列表中根据索引获取列表元素
print(r.lindex("foo_list1",0)) 44 取出索引号是0的值
print(r.lrange("foo_list1",0,-1)) 切片取出值，范围是索引号0-最后一个元素（这里是包含最后一个元素的，是左闭右闭）
['44', '22', '22', '22', '22', '22', '22', '22', '3', '4']
11 移动 元素从一个列表移动到另外一个列表
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
r.rpoplpush("foo_list1","foo_list2")
print(r.lrange("foo_list1",0,-1)) 切片取出值，范围是索引号0-最后一个元素（这里是包含最后一个元素的，是左闭右闭）
['44', '22', '22', '22', '22', '22', '22']
print(r.lrange("foo_list2",0,-1)) 切片取出值，范围是索引号0-最后一个元素（这里是包含最后一个元素的，是左闭右闭）
['22', '3']
12 移动 元素从一个列表移动到另外一个列表 可以设置超时
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
r.brpoplpush("foo_list2","foo_list1",timeout=2)
print(r.lrange("foo_list1",0,-1)) 切片取出值，范围是索引号0-最后一个元素（这里是包含最后一个元素的，是左闭右闭）
['22', '3', '44', '22', '22', '22', '22', '22', '22']
print(r.lrange("foo_list2",0,-1)) 切片取出值，范围是索引号0-最后一个元素（这里是包含最后一个元素的，是左闭右闭）
[]
13 一次移除多个列表
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
r.blpop("foo_list1",timeout=2)
print(r.lrange("foo_list1",0,-1)) 切片取出值，范围是索引号0-最后一个元素（这里是包含最后一个元素的，是左闭右闭）
['22', '3', '44', '22', '22', '22', '22', '22', '22']
print(r.lrange("foo_list2",0,-1)) 切片取出值，范围是索引号0-最后一个元素（这里是包含最后一个元素的，是左闭右闭）
14 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('foo_list1'): ['3', '44', '22', '22', '22'] 遍历这个列表
print item
6 redis基本命令 set
import redis 导入redis模块，通过python操作redis 也可以直接在redis主机的服务端操作缓存数据库
pool = redis.ConnectionPool(host='192.168.19.130', port=6379)
host是redis主机，需要redis服务端和客户端都起着 redis默认端口是6379
r = redis.Redis(connection_pool=pool) 创建实例
Set操作，Set集合就是不允许重复的列表
1 新增
sadd(name,values)
name对应的集合中添加元素
r.sadd("foo_set1",33,44,55,66) 往集合中添加一个元素 11
print(r.smembers("foo_set1")) set(['11']) 获取集合中所有的成员
print(r.scard("foo_set1")) 1 集合的长度是1
r.sadd("foo_set2",66,77) 往集合中添加2个元素 22,33
print(r.smembers("foo_set2")) set(['22',"33"]) 获取集合中所有的成员
print(r.scard("foo_set2")) 2 集合的长度是2
2 获取元素个数 类似于len
scard(name)
获取name对应的集合中元素个数
3 获取集合中所有的成员
smembers(name)
获取name对应的集合的所有成员
3-1 获取集合中所有的成员--元组形式
sscan(name, cursor=0, match=None, count=None)
print(r.sscan("foo_set1")) (0L, ['11', '22', '33', '55'])
3-2 获取集合中所有的成员--迭代器的方式
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
for i in r.sscan_iter("foo_set1"):
print(i)
4 差集
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
print(r.sdiff("foo_set1","foo_set2")) set(['11']) 在集合foo_set1但是不在集合foo_set2中
print(r.smembers("foo_set1")) set(['22',"11"]) 获取集合中所有的成员
print(r.smembers("foo_set2")) set(['22',"33"]) 获取集合中所有的成员
5 差集--差集存在一个新的集合中
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
r.sdiffstore("foo_set3","foo_set1","foo_set2")
print(r.smembers("foo_set1")) set(['22',"11"]) 获取集合1中所有的成员
print(r.smembers("foo_set2")) set(['22',"33"]) 获取集合2中所有的成员
print(r.smembers("foo_set3")) set(['11']) 获取集合3中所有的成员
6 交集
sinter(keys, *args)
获取多一个name对应集合的交集
print(r.sinter("foo_set1","foo_set2")) set(['22']) 取2个集合的交集
print(r.smembers("foo_set1")) set(['22',"11"]) 获取集合1中所有的成员
print(r.smembers("foo_set2")) set(['22',"33"]) 获取集合2中所有的成员
7 交集--交集存在一个新的集合中
sinterstore(dest, keys, *args)
获取多一个name对应集合的并集，再将其加入到dest对应的集合中
r.sinterstore("foo_set3","foo_set1","foo_set2")
print(r.smembers("foo_set1")) set(['22',"11"]) 获取集合1中所有的成员
print(r.smembers("foo_set2")) set(['22',"33"]) 获取集合2中所有的成员
print(r.smembers("foo_set3")) set(['22']) 获取集合3中所有的成员
7-1 并集
sunion(keys, *args)
获取多个name对应的集合的并集
print(r.sunion("foo_set1","foo_set2")) set(['11', '22', '33', '77', '55', '66'])
print(r.smembers("foo_set1")) set(['11', '33', '22', '55']) 获取集合1中所有的成员
print(r.smembers("foo_set2")) set(['33', '77', '66', '22']) 获取集合2中所有的成员
7-2 并集--并集存在一个新的集合
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
r.sunionstore("foo_bingji","foo_set1","foo_set2")
print(r.smembers("foo_set1")) set(['11', '33', '22', '55']) 获取集合1中所有的成员
print(r.smembers("foo_set2")) set(['33', '77', '66', '22']) 获取集合2中所有的成员
print(r.smembers("foo_bingji")) set(['11', '22', '33', '77', '55', '66'])
8 判断是否是集合的成员 类似in
sismember(name, value)
检查value是否是name对应的集合的成员
print(r.sismember("foo_set1",11)) True 11是集合的成员
print(r.sismember("foo_set1","11")) True
print(r.sismember("foo_set1",23)) False 23不是集合的成员
9 移动
smove(src, dst, value)
将某个成员从一个集合中移动到另外一个集合
r.smove("foo_set1","foo_set4",11)
print(r.smembers("foo_set1")) set(['22',"11"]) 获取集合1中所有的成员
print(r.smembers("foo_set4")) set(['22',"33"]) 获取集合4中所有的成员
10 删除--随机删除并且返回被删除值
spop(name)
从集合移除一个成员，并将其返回,说明一下，集合是无序的，所有是随机删除的
print(r.smembers("foo_set1")) set(['11', '22', '33', '44', '55', '66']) 获取集合1中所有的成员
print(r.spop("foo_set1")) 44 （这个删除的值是随机删除的，集合是无序的）
print(r.smembers("foo_set1")) set(['11', '33', '66', '22', '55']) 获取集合1中所有的成员
11 删除--指定值删除
srem(name, values)
在name对应的集合中删除某些值
print(r.smembers("foo_set1")) set(['11', '33', '66', '22', '55'])
r.srem("foo_set1",66) 从集合中删除指定值 66
print(r.smembers("foo_set1")) set(['11', '33', '22', '55'])
12 随机获取多个集合的元素
srandmember(name, numbers)
从name对应的集合中随机获取 numbers 个元素
print(r.srandmember("foo_set1",3)) ['33', '55', '66'] 随机获取3个元素
print(r.smembers("foo_set1")) set(['11', '33', '66', '22', '55'])
7 redis基本命令 sortedset
import redis 导入redis模块，通过python操作redis 也可以直接在redis主机的服务端操作缓存数据库
pool = redis.ConnectionPool(host='192.168.19.130', port=6379)
host是redis主机，需要redis服务端和客户端都起着 redis默认端口是6379
r = redis.Redis(connection_pool=pool) 创建实例
Set操作，Set集合就是不允许重复的列表，本身是无序的
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。
1 新增
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)
r.zadd("foo_zset1",n3=11,n4=22)
r.zadd("foo_zset2",n3=11,n4=23)
print(r.zcard("foo_zset1")) 2 长度是2 2个元素
print(r.zrange("foo_zset1",0,-1)) ['n1', 'n2'] 获取有序集合中所有元素
print(r.zrange("foo_zset1",0,-1,withscores=True)) [('n1', 11.0), ('n2', 22.0)] 获取有序集合中所有元素和分数
2 获取有序集合元素个数 类似于len
zcard(name)
获取name对应的有序集合元素的数量
3 获取有序集合的所有元素
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)
3-1 从大到小排序
zrevrange(name, start, end, withscores=False, score_cast_func=float)
print(r.zrevrange("foo_zset1",0,-1)) ['n2', 'n1'] 只获取元素，不显示分数
print(r.zrevrange("foo_zset1",0,-1,withscores=True)) [('n2', 22.0), ('n1', 11.0)]
获取有序集合中所有元素和分数,安装分数倒序
3-2 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)
print(r.zrangebyscore("foo_zset1",15,25)) ['n2']
print(r.zrangebyscore("foo_zset1",12,22, withscores=True)) [('n2', 22.0)]
在分数是12-22之间（左闭右闭），取出符合条件的元素
3-3 从大到小排序
zrevrangebyscore(name, max, min, start=None, num=None, withscores=False, score_cast_func=float)
print(r.zrevrangebyscore("foo_zset1",22,11,withscores=True)) [('n2', 22.0), ('n1', 11.0)]
在分数是22-11之间（左闭右闭），取出符合条件的元素 按照分数倒序
3-4 获取所有元素--默认按照分数顺序排序
zscan(name, cursor=0, match=None, count=None, score_cast_func=float)
print(r.zscan("foo_zset1")) (0L, [('n3', 11.0), ('n4', 22.0), ('n2', 30.0)])
3-5 获取所有元素--迭代器
zscan_iter(name, match=None, count=None,score_cast_func=float)
for i in r.zscan_iter("foo_zset1"): 遍历迭代器
print(i)
('n3', 11.0)
('n4', 22.0)
('n2', 30.0)
4 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
print(r.zrange("foo_zset1",0,-1,withscores=True)) [('n1', 11.0), ('n2', 22.0)]
print(r.zcount("foo_zset1",11,22)) 2
5 自增
zincrby(name, value, amount)
自增name对应的有序集合的 name 对应的分数
r.zincrby("foo_zset1","n2",amount=2) 每次将n2的分数自增2
print(r.zrange("foo_zset1",0,-1,withscores=True)) [('n1', 11.0), ('n2', 30.0)]
6 获取值的索引号
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
print(r.zrange("foo_zset1",0,-1,withscores=True)) [('n1', 11.0), ('n2', 30.0)]
print(r.zrank("foo_zset1","n1")) 0 n1的索引号是0 这里按照分数顺序（从小到大）
print(r.zrank("foo_zset1","n2")) 1 n2的索引号是1
print(r.zrevrank("foo_zset1","n1")) 1 n1的索引号是1 这里安照分数倒序（从大到小）
7 删除--指定值删除
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'])
print(r.zrange("foo_zset1",0,-1,withscores=True))
r.zrem("foo_zset2","n3") 删除有序集合中的元素n1 删除单个
print(r.zrange("foo_zset1",0,-1,withscores=True))
8 删除--根据排行范围删除，按照索引号来删除
zremrangebyrank(name, min, max)
根据排行范围删除
print(r.zrange("foo_zset1",0,-1,withscores=True)) [('n3', 11.0), ('n4', 22.0), ('n2', 30.0)]
r.zremrangebyrank("foo_zset1",0,1) 删除有序集合中的索引号是0,1的元素
print(r.zrange("foo_zset1",0,-1,withscores=True)) [('n2', 30.0)]
9 删除--根据分数范围删除
zremrangebyscore(name, min, max)
根据分数范围删除
print(r.zrange("foo_zset1",0,-1,withscores=True)) [('n3', 11.0), ('n4', 22.0), ('n2', 30.0)]
r.zremrangebyscore("foo_zset1",11,22) 删除有序集合中的分数是11-22的元素
print(r.zrange("foo_zset1",0,-1,withscores=True)) [('n2', 30.0)]
10 获取值对应的分数
zscore(name, value)
获取name对应有序集合中 value 对应的分数
print(r.zrange("foo_zset1",0,-1,withscores=True)) [('n3', 11.0), ('n4', 22.0), ('n2', 30.0)]
print(r.zscore("foo_zset1","n3")) 11.0 获取元素n3对应的分数11.0
import redis 导入redis模块，通过python操作redis 也可以直接在redis主机的服务端操作缓存数据库
pool = redis.ConnectionPool(host='192.168.19.130', port=6379)
host是redis主机，需要redis服务端和客户端都起着 redis默认端口是6379
r = redis.Redis(connection_pool=pool) 创建实例
8 其他常用操作
1 删除
delete(*names)
根据删除redis中的任意数据类型（string、hash、list、set、有序set）
1-1删除string
r.set('foo', 'Bar')
print(r.strlen("foo")) 3 3ge 字节
print(r.getrange("foo",0,-1)) Bar
r.delete("foo") 删除字符串类型的foo
print(r.get("foo")) None
print(r.getrange("foo",0,-1))
print(r.strlen("foo")) 0 0个字节
1-2 删除hash
r.hset("foo_hash4","k1","v1")
print(r.hscan("foo_hash4")) (0L, {'k1': 'v1'})
r.delete("foo_hash4") 删除hash类型的键值对
print(r.hscan("foo_hash4")) (0L, {})
2 检查名字是否存在
exists(name)
检测redis的name是否存在
print(r.exists("foo_hash4")) True 存在就是True
print(r.exists("foo_hash5")) False 不存在就是False
2-1
r.lpush("foo_list5",11,22)
print(r.lrange("foo_list5",0,-1)) ['22', '11', '22', '11']
print(r.exists("foo_list5")) True 存在就是True
print(r.exists("foo_list6")) False 不存在就是False
3 模糊匹配
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
print(r.keys("foo*"))
['foo_hash1', 'foo_bingji', 'foo_list1', 'foo_list2', 'foo3', 'foo_set2', 'foo_hash4', 'foo_zset2',
'foo2', 'foo4', 'foo_set1', 'foo_zset1', 'foo_hash2', 'foo1', 'foo_list5', 'foo_set3']
4 设置超时时间
expire(name ,time)
为某个redis的某个name设置超时时间
r.lpush("foo_list5",11,22)
r.expire("foo_list5",time=10)
print(r.lrange("foo_list5",0,-1))
5 重命名
rename(src, dst)
对redis的name重命名为
r.rename("foo_list6","foo_list5")
print(r.lrange("foo_list5",0,-1)) ['22', '11']
print(r.lrange("foo_list6",0,-1)) []
6 随机获取name
randomkey()
随机获取一个redis的name（不删除）
print(r.keys("foo*"))
['foo_set1', 'foo3', 'foo_set2', 'foo_zset2', 'foo4', 'foo_zset1', 'foo_list5', 'foo2',
'foo_hash2', 'foo1', 'foo_set3', 'foo_hash1', 'foo_hash4', 'foo_list2', 'foo_bingji']
print(r.randomkey()) foo_hash2 随机获取一个name
7 获取类型
type(name)
获取name对应值的类型
print(r.type("foo_hash2")) hash
print(r.type("foo_set1")) set
print(r.type("foo3")) string
8 查看所有元素
scan(cursor=0, match=None, count=None)
print(r.hscan("foo_hash2")) (0L, {'k3': 'v3', 'k2': 'v2'})
print(r.sscan("foo_set3")) (0L, ['22'])
print(r.zscan("foo_zset2")) (0L, [('n4', 23.0)])
print(r.getrange("foo1",0,-1)) 121 --字符串
print(r.lrange("foo_list5",0,-1)) ['22', '11'] --列表
9 查看所有元素--迭代器
scan_iter(match=None, count=None)
for i in r.hscan_iter("foo_hash2"):--遍历
print(i)
('k3', 'v3')
('k2', 'v2')
for i in r.sscan_iter("foo_set3"):
print(i) 22
for i in r.zscan_iter("foo_zset2"):
print(i) ('n4', 23.0)
__author__ = 'Administrator'
-*- coding:utf-8 -*-
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。
import redis
pool = redis.ConnectionPool(host='192.168.19.130', port=6379)
r = redis.Redis(connection_pool=pool)
pipe = r.pipeline(transaction=False)
pipe = r.pipeline(transaction=True)
r.set('name', 'jack')
r.set('role', 'sb')
pipe.execute()
print(r.get("name")) jack
print(r.get("role")) sb
Redis 多个数据库（默认16个库）
Redis支持多个数据库，默认有16个库，序号为 0 - 15，其中默认连接用到的是第一个库，即 0 号库。
Redis每个数据库的数据是隔离的不能共享，并且基于单机才有，如果是集群就没有数据库的概念。
Redis是一个字典结构的存储服务器，而实际上一个Redis实例提供了多个用来存储数据的字典，客户端可以指定将数据存储在哪个字典中。这与我们熟知的在一个关系数据库实例中可以创建多个数据库类似，所以可以将其中的每个字典都理解成一个独立的数据库。
每个数据库对外都是一个从0开始的递增数字命名，Redis默认支持16个数据库（可以通过配置文件支持更多，无上限），可以通过配置databases来修改这一数字。客户端与Redis建立连接后会自动选择0号数据库，不过可以随时使用SELECT命令更换数据库，如要选择1号数据库：
redis> SELECT 1 OK redis [1] > GET foo (nil)
然而，这些以数字命名的数据库又与我们理解的数据库有所区别。
首先Redis不支持自定义数据库的名字，每个数据库都以编号命名，开发者必须自己记录哪些数据库存储了哪些数据。
另外Redis也不支持为每个数据库设置不同的访问密码，所以一个客户端要么可以访问全部数据库，要么连一个数据库也没有权限访问。
最重要的一点是多个数据库之间并不是完全隔离的，比如flushall命令可以清空一个Redis实例中所有数据库中的数据，flushdb清空当前库。
综上所述，这些数据库更像是一种命名空间，而不适宜存储不同应用程序的数据。比如可以使用0号数据库存储某个应用生产环境中的数据，使用1号数据库存储测试环境中的数据，但不适宜使用0号数据库存储A应用的数据而使用1号数据库B应用的数据，不同的应用应该使用不同的Redis实例存储数据。
由于Redis非常轻量级，一个空Redis实例占用的内在只有1M左右，所以不用担心多个Redis实例会额外占用很多内存。
参考推荐：
Python连接MySQL、MongoDB、Redis、memcache
版权所有: 本文系米扑博客原创、转载、摘录，或修订后发表，最后更新于 2018-05-25 05:53:45
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