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！
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