• 企业400电话
  • 微网小程序
  • AI电话机器人
  • 电商代运营
  • 全 部 栏 目

    企业400电话 网络优化推广 AI电话机器人 呼叫中心 网站建设 商标✡知产 微网小程序 电商运营 彩铃•短信 增值拓展业务
    用python 批量操作redis数据库

    方法一:使用 pipeline

      使用pipelining 发送命令时,redis server必须部分请求放到队列中(使用内存)执行完毕后一次性发送结果,在 pipeline 使用期间,将“独占”链接,无法进行非“管道”类型的其他操作,直至 pipeline 关闭;如果 pipeline 的指令集很多很庞大,为了不影响其他操作(redis 最大时间lua-time-limit默认是5s),可以使用其他新建新链接操作。批量操作如下:

    import redis
    
    r = redis.Redis(host='127.0.0.1', port=6379, password='1234567890')
    with r.pipeline() as ctx:
      a = time.time()
      ctx.hset('current', "time2", a)
      ctx.hset('current', "time3", a)
      res = ctx.execute()
      print("result: ", res)

    使用 pipe line 以乐观锁的形式执行事务操作

    # -*- coding:utf-8 -*-
    
    import redis
    from redis import WatchError
    from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
    
    r = redis.Redis(host='127.0.0.1', port=6379)
    
    # 减库存函数, 循环直到减库存完成
    # 库存充足, 减库存成功, 返回True
    # 库存不足, 减库存失败, 返回False
    def decr_stock():
      # python中redis事务是通过pipeline的封装实现的
      with r.pipeline() as pipe:
        while True:
          try:
            # watch库存键, multi后如果该key被其他客户端改变, 事务操作会抛出WatchError异常
            pipe.watch('stock:count')
            count = int(pipe.get('stock:count'))
            if count > 0: # 有库存
              # 事务开始
              pipe.multi() # multi 判断 watch 监控的 key 是否被其他客户端改变
              pipe.decr('stock:count')
              # 把命令推送过去
              # execute返回命令执行结果列表, 这里只有一个decr返回当前值
              result = pipe.execute()[0]
              print("result: ", result)
              return True
            else:
              return False
          except WatchError as e:
            # 打印WatchError异常, 观察被watch锁住的情况
            print(e.args)
          finally:
            pipe.unwatch()
    
    
    def worker():
      while True:
        # 没有库存就退出
        if not decr_stock():
          break
    
    
    # 实验开始
    # 设置库存为100
    r.set("stock:count", 100)
    
    # 多进程模拟多个客户端提交
    with ProcessPoolExecutor(max_workers=2) as pool:
      for _ in range(10):
        pool.submit(worker)

    方法二:使用 register_script 

    分布执行,发送脚本到redis服务器,获取一个本次连接的一个调用句柄,根据此句柄可以无数次执行不同参数调用

    import redis
    import time
    
      r = redis.Redis(host='127.0.0.1', port=31320, password='12345678')
      
      lua = """
      local key = KEYS[1]
      local field = ARGV[1]
      local timestamp_new = ARGV[2]
      
      -- get timestamp of the key in redis
      local timestamp_old = redis.call('hget', key, field)
      -- if timestamp_old == nil, it means the key is not exist
      if timestamp_old == nil or timestamp_old == false or timestamp_new > timestamp_old then
        redis.call('hset', key, field .. 1, timestamp_new)
        -- timestamp_new > timestamp_old
        return redis.pcall('hset', key, field, timestamp_new)
      end
      
      """
    
      cmd = r.register_script(lua)
    
      cur_time = time.time()
      cmd(keys=['current'], args=["time", cur_time])

    register_script 调用 lua 来实现,需要注意 redis.call(method, key, field) 的返回值(nil,false,1),此处没有键值返回的是false。如果中间有错误,所有的语句不时不生效。

    方法三:使用 script_load 和 evalsha

    简而言之,通过 script_load 发送给redis服务器,使加载 lua 脚本,并常驻内存,返回标志,通过 evalsha 按标志进行执行,此连接脱离本次redis 客户端。

    import redis
    import time
    
      r = redis.Redis(host='127.0.0.1', port=31320, password='12345678')
      
      lua = """
      local key = KEYS[1]
      local field = ARGV[1]
      local timestamp_new = ARGV[2]
      
      -- get timestamp of the key in redis
      local timestamp_old = redis.call('hget', key, field)
      -- if timestamp_old == nil, it means the key is not exist
      if timestamp_old == nil or timestamp_old == false or timestamp_new > timestamp_old then
        redis.call('hset', key, field .. 1, timestamp_new)
        -- timestamp_new > timestamp_old
        return redis.pcall('hset', key, field, timestamp_new)
      end
      
      """
      sha = r.script_load(lua)
      print(r.evalsha(sha, 1, 'current', 'time', time.time()))

    Redis 管理Lua脚本:(Python下为 script_... )

    此命令用于将Lua脚本加载到Redis内存中

    scripts exists sha1 [sha1 …]  
    此命令用于判断sha1是否已经加载到Redis内存中

    此命令用于清除Redis内存已经加载的所有Lua脚本,在执行script flush后,所有 sha 不复存在。

    此命令用于杀掉正在执行的Lua脚本。

    方法四:eval

    使用方法与方法三类似,但是eval是一次性请求,每次请求,必须携带 lua 脚本

    以上就是用python 批量操作redis数据库的详细内容,更多关于python 批量操作redis数据库的资料请关注脚本之家其它相关文章!

    您可能感兴趣的文章:
    • Python3爬虫RedisDump的安装步骤
    • Redis分布式锁python-redis-lock使用方法
    • Python调用Redis的示例代码
    • Python安装并操作redis实现流程详解
    • python操作redis数据库的三种方法
    • 基于python实现操作redis及消息队列
    • python3实现将json对象存入Redis以及数据的导入导出
    • Python定时从Mysql提取数据存入Redis的实现
    • Python+redis通过限流保护高并发系统
    • python如何基于redis实现ip代理池
    上一篇:Pyinstaller打包文件太大的解决方案
    下一篇:Python 列表(List)的底层实现原理分析
  • 相关文章
  • 

    © 2016-2020 巨人网络通讯 版权所有

    《增值电信业务经营许可证》 苏ICP备15040257号-8

    用python 批量操作redis数据库 用,python,批量,操作,redis,