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()
到此这篇关于Python模块对Redis数据库的连接与使用的文章就介绍到这了,更多相关Python Redis连接与使用内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！
您可能感兴趣的文章:- python中re.findall函数实例用法
- python点云地面点滤波(Progressive Morphological Filter)算法介绍（PCL库）
- python3操作redis实现List列表实例
- Python List remove()实例用法详解
- Python之re模块案例详解
咨 询 客 服