redis 介绍与操作

参考连接： 

https://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/5132791.html

redis 是什么？

redis是一个软件，帮助开发者对一台机器的内存进行操作.

能干吗？

用于操作内存的软件。

--- 可以做持久化

　　AOF ：则是将Redis执行的每次写命令记录到单独的日志文件中当Redis重启时再次执行AOF文件中的命令来恢复数据。

　　ROB ： RDB持久化是将进程数据写入文件。

-- 相当于大字典

-- 单进程单线程

数据类型

1.字符串

k1：“ 这是个忧伤的故事 “

2.列表

k2：[1,2,3,4,5,6,7,8]

3.集合

k3:{1,2,3,4,5,6}

4.字典

k4:{ name:123, age:666 }

5.有序集合

k5：｛('alex',60),('eva-j'80),('rt',70)｝

操作

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。

普通redis

import redis

# 1.创建一个redis连接
r = redis.Redis(host='127.0.0.1',port=6379)

# 2.只能设置一个值，放入redis
r.set('foo','Bar')

# 3.去redis中取值
print(r.get('foo'))

连接池redis

为什么要用连接池？

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。

# 连接池

import redis
# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r=redis.Redis(connection_pool=pool)

# 3.放入值到redis
r.set('foo','Bar')

# 4.取值
print(r.get('foo'))

字符串的操作（String）

String操作，redis中的String在在内存中按照一个name对应一个value来存储。如图：

设置值

1.set

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，岗前set操作才执行

import redis
# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r=redis.Redis(connection_pool=pool)

# 3.放入值到redism,3秒后过期
r.set('foo','Bar',ex=3)

# 4.取值
print(r.get('foo'))

2.setnx

setnx(name, value)

只有name不存在时，执行设置操作（添加）

import redis
# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r=redis.Redis(connection_pool=pool)

# 3.，只有name不存在时，执行设置操作（添加）
r.setnx('foo','Bar1')

# 4.取值
print(r.get('foo'))

3.setex

setex(name,time, value, )

　　　　# name, 设置值.

　　　　# time，过期时间（数字秒 或 timedelta对象）.

　　　　# value, 参数.

　　　

import redis
# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r=redis.Redis(connection_pool=pool)

# 3.设置k 时间 v
r.setex('foo',5,5454)

# 4.取值
print(r.get('foo'))

 4.psetex

psetex(name, time_ms, value)

 　　# name :    设置值

　　# time_ms :  参数：

　　# time_ms :  过期时间（数字毫秒 或 timedelta对象）

import redis
# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r=redis.Redis(connection_pool=pool)

# 3.设置k 时间 v 豪秒
r.psetex('foo',5000,5454)

# 4.取值
print(r.get('foo'))

5.mset

mset(*args, **kwargs)

批量设置值

r.mset({'k1': 'v1', 'k2': 'v2'})
print(r.mget("k1", "k2"))   # 一次取出多个键对应的值
print(r.mget("k1"))

r.mset({'k1': 'v1', 'k2': 'v2'})

import redis
# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r=redis.StrictRedis(connection_pool=pool)

# 3.批量设置值
r.mset({'k1':'riven','k2':'mark'})

# 4.获取多个值
print(r.mget('k1','k2'))

get 获取值

1.mget

mget(keys, *args)

　　批量获取值

import redis
# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r=redis.StrictRedis(connection_pool=pool)

# 3.批量设置值
r.mget({'k1':'riven','k2':'mark'})

# 4.获取多个值
print(r.mget('k1','k2'))

2.getset

getset(name, value)

设置新值并获取原来的值

 

3. getrange

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" , 相当于切片

 

import redis
# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r=redis.StrictRedis(connection_pool=pool)

# 3.批量设置值
r.mget({'k1':'riven','k2':'mark'})

# 4.切片取值
print(r.getrange('k1',1,2))

修改字符串

1.setrange

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：

    # offse :  字符串的索引，字节（一个汉字三个字节）。

    # value :  要设置的值。

 

import redis
# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r=redis.StrictRedis(connection_pool=pool)

# 3.批量设置值
r.mget({'k1':'riven','k2':'mark'})

# 4.索引指定位置 修改替换成新值
r.setrange('k1',5,'')

# 5.获取值
print(r.mget('k1'))

2.setbit

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 = "武沛齐"
    source = "foo"

    for i in source:
        num = ord(i)
        print bin(num).replace('b','')

特别的，如果source是汉字 "武沛齐"怎么办？
    答：对于utf-8，每一个汉字占 3 个字节，那么 "武沛齐" 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

查（bit）

1.getbit

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）

import redis
# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r=redis.StrictRedis(connection_pool=pool)

# 3.批量设置值
r.mget({'k1':'riven','k2':'mark'})

# 4.获取2进制中索引的0或者1
print(r.getbit('k1',8))

2.bitcount

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，位起始位置

    # end，位结束位置

 

import redis
# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r=redis.StrictRedis(connection_pool=pool)

# 3.批量设置值
r.mget({'k1':'riven','k2':'mark'})

# 4.获取对应的值的二进制表示中 1 的个数
print(r.bitcount('k1',1,2))

3.bitop

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

 

4.strlen

strlen(name)

# 返回name对应值的字节长度（一个汉字3个字节）

import redis
# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r=redis.StrictRedis(connection_pool=pool)

# 3.批量设置值
r.mget({'k1':'riven','k2':'mark'})

# 4.# 返回name对应值的字节长度（一个汉字3个字节）
print(r.strlen('k1'))

5.incr

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

 

6.incrbyfloat

incrbyfloat(self, name, amount=1.0)

1 2 3 4 5

# 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）

7.decr

decr(self, name, amount=1)

1 2 3 4 5

# 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）

8.append

append(key, value)

1 2 3 4 5

# 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

 

 

Hash（字典）操作

设置值

1.hset

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）

import redis
# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r=redis.StrictRedis(connection_pool=pool)

# 3.# name对应的hash中设置一个键值对（不存在，则创建；否则，修改）  单个
r.hset('xx', 'name','riven')

# 4. 批量获取值
print(r.hgetall('xx'))

2.hmset

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'})

import redis
# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r=redis.StrictRedis(connection_pool=pool)

# 3. # 在name对应的hash中批量设置键值对
r.hmset('xx', {'name':'riven','age':''})

# 4. 批量获取值
print(r.hgetall('xx'))

按位置获取值（数据量大的时候）

1.hscan

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

ps: field数量应该大于某个值时，分页命令才会生效

import redis
# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r=redis.StrictRedis(connection_pool=pool)

# 3. # 在name对应的hash中批量设置键值对
r.hmset('xx', {
    'name':'riven','age':'18.00','hogby':'gril','name2':'mark','age2':'','hogby2':'littlgril',
'name11':'riven','age11':'18.00','hogby11':'gril','name211':'mark','age211':'','hogby211':'littlgril',
'name222':'riven','age222':'18.00','hogby222':'gril','name2222':'mark','age2222':'','hogby2222':'littlgril',
'name333':'riven','age333':'18.00','hogby333':'gril','name2333':'mark','age2333':'','hogby2333':'littlgril',
})

# 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
cursor1, data1 = r.hscan('xx', cursor=0, match=None, count=10)

print(r.hscan('xx'))

2.hscan_iter

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

import redis

# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)

# 3. # 在name对应的hash中批量设置键值对
r.hmset('xx', {
    'name': 'riven', 'age': '18.00', 'hogby': 'gril', 'name2': 'mark', 'age2': '', 'hogby2': 'littlgril',
    'name11': 'riven', 'age11': '18.00', 'hogby11': 'gril', 'name211': 'mark', 'age211': '', 'hogby211': 'littlgril',
    'name222': 'riven', 'age222': '18.00', 'hogby222': 'gril', 'name2222': 'mark', 'age2222': '',
    'hogby2222': 'littlgril',
    'name333': 'riven', 'age333': '18.00', 'hogby333': 'gril', 'name2333': 'mark', 'age2333': '',
    'hogby2333': 'littlgril',
})

# # 利用yield封装hscan创建生成器，实现分批去redis中获取数据
ret = r.hscan_iter('xx',match=None,count=10)

#获取数据
for item in ret:
    print(item)

获取值

1.hget

hget(name,key)

# 在name对应的hash中获取根据key获取value

import redis
# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r=redis.StrictRedis(connection_pool=pool)

# 3. # 在name对应的hash中批量设置键值对
r.hmset('xx', {'name':'riven','age':''})

# 4. 指定获取字典某个key值
print(r.hget('xx','name'))

2.hmget

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.mget('xx', ['k1', 'k2'])

    # 或

    # print r.hmget('xx', 'k1', 'k2')

import redis
# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r=redis.StrictRedis(connection_pool=pool)

# 3. # 在name对应的hash中批量设置键值对
r.hmset('xx', {'name':'riven','age':'','hogby':'gril'})

# 4. 指定获取多个字典某个key值
print(r.hmget('xx',['name','hogby']))

3.hgetall

hgetall(name)

获取name对应hash的所有键值。

import redis
# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r=redis.StrictRedis(connection_pool=pool)

# 3. # 在name对应的hash中批量设置键值对
r.hmset('xx', {'name':'riven','age':'','hogby':'gril'})

# 4. 指定获取xx字典中所有的key值
print(r.hgetall('xx'))

4.hlen

hlen(name)

# 获取name对应的hash中键值对的个数

import redis
# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r=redis.StrictRedis(connection_pool=pool)

# 3. # 在name对应的hash中批量设置键值对
r.hmset('xx', {'name':'riven','age':'','hogby':'gril'})

# 4. 指定获取xx字典中所有键值对的个数
print(r.hlen('xx'))

5.hkeys

hkeys(name)

# 获取name对应的hash中所有的key的值

import redis
# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r=redis.StrictRedis(connection_pool=pool)

# 3. # 在name对应的hash中批量设置键值对
r.hmset('xx', {'name':'riven','age':'','hogby':'gril'})

# 4. 单独获取 xx 中的key值
print(r.hkeys('xx'))

6.hvals

hvals(name)

# 获取name对应的hash中所有的value的值

import redis
# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r=redis.StrictRedis(connection_pool=pool)

# 3. # 在name对应的hash中批量设置键值对
r.hmset('xx', {'name':'riven','age':'','hogby':'gril'})

# 4. 单独获取 xx 中的key值
print(r.hvals('xx'))

判断值

1.hexists

hexists(name, key)

# 检查name对应的hash是否存在当前传入的key

import redis
# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r=redis.StrictRedis(connection_pool=pool)

# 3. # 在name对应的hash中批量设置键值对
r.hmset('xx', {'name':'riven','age':'','hogby':'gril'})

# 4. 检查 xx hash中是否有value age
print(r.hexists('xx','age'))

删除字典

1.hdel

hdel(name,*keys)

# 将name对应的hash中指定key的键值对删除

import redis
# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r=redis.StrictRedis(connection_pool=pool)

# 3. # 在name对应的hash中批量设置键值对
r.hmset('xx', {'name':'riven','age':'','hogby':'gril'})

# 4. 将xx对应的hash中指定age的键值对删除
r.hdel('xx','age')

# 5. 检查 xx hash中是否有value age
print(r.hgetall('xx'))

自增

1.hincrby

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）。

import redis
# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r=redis.StrictRedis(connection_pool=pool)

# 3. # 在name对应的hash中批量设置键值对
r.hmset('xx', {'name':'riven','age':'','hogby':'gril'})

# 4. 自增xx对应的hash中的指定age的值(只能是整数)，不存在则创建key=amount
r.hincrby('xx','age',amount=10)

# 5. 检查 xx hash中是否有value age
print(r.hgetall('xx'))

2.hincrbyfloat

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

import redis
# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r=redis.StrictRedis(connection_pool=pool)

# 3. # 在name对应的hash中批量设置键值对
r.hmset('xx', {'name':'riven','age':'18.00','hogby':'gril'})

# 4. 自增xx对应的hash中的指定age的值(浮点数)，不存在则创建key=amount
r.hincrbyfloat('xx','age',amount=10.15)

# 5. 检查 xx hash中是否有value age
print(r.hgetall('xx'))

List(列表操作)

List操作，redis中的List在在内存中按照一个name对应一个List来存储。如图：

增加值

1.lpush

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

import redis

# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)

# 3. 相当于创建了一个 k1:['riven','riven','riven'], 从左边插入一条数据
r.lpush('k1', 'riven1')

# 4.切片取数据
result = r.lrange('k1', 0, 100)
print(result)

2.lpushx

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

import redis

# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)

# 3.  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
r.lpushx('k1', 'riven11')

# 4.切片取数据
result = r.lrange('k1', 0, 100)
print(result)

3.linsert

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。

 

import redis

# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)

# 3.  # # 在name对应的列表的某一个值前或后插入一个新值
r.linsert('k1',where='before',refvalue='riven11',value='')

# 4.切片取数据
result = r.lrange('k1', 0, 100)
print(result)

4.lset

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

import redis

# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)

# 3.  # 对name对应的list中的某一个索引位置重新赋值
r.lset('k1', 0, value='')

# 4.切片取数据
result = r.lrange('k1', 0, 100)
print(result)

5.rpoplpush

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

import redis

# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)

# 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
r.rpoplpush('k1','k2')

# 3.# 在name对应的列表分片获取数据
result = r.lrange('k1', 0,100)
result1 = r.lrange('k2', 0,100)
print(result)
print(result1)

6.brpoplpush

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。

import redis

# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)

#  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
# 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('k1','k2',timeout=50)

# 3.# 在name对应的列表分片获取数据
result = r.lrange('k1', 0,100)
result1 = r.lrange('k2', 0,100)
print(result)
print(result1)

删除

1.lrem

r.lrem(name, value, count)

# 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

    # count，  count=0，删除列表中所有的指定值；

           # count=2,从前到后，删除2个；

           # count=-2,从后向前，删除2个

import redis

# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)

# 3. 在name对应的list中删除指定的相同的值
r.lrem('k1', value='riven1',count=2)

# 4.切片取数据
result = r.lrange('k1', 0, 100)
print(result)

2.lpop

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

 

import redis

# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)

# 3. 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
r.lpop('k1',)

# 4.切片取数据
result = r.lrange('k1', 0, 100)
print(result)

3.ltrim

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

import redis

# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)

# 3.# 在name对应的列表中移除没有在start-end索引之间的值
result = r.ltrim('k1', 1,3)
print(result)

4.blpop

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

import redis

# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)

# 3.将多个列表排列，按照从左到右去pop对应列表的元素
# 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.blpop('k1', timeout=10)

# 4.# 在name对应的列表分片获取数据
result = r.lrange('k1', 0, 100)

获取值

1.lindex

lindex(name, index)

 #在name对应的列表中根据索引获取列表元素

import redis

# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)

# 3.在name对应的列表中根据索引获取列表元素
result = r.lindex('k1', 4,)
print(result)

2.lrange

lrange(name, start, end)

# 在name对应的列表分片获取数据

# 参数：

    # name，redis的name

    # start，索引的起始位置

    # end，索引结束位置

import redis

# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)

# 3.# 在name对应的列表分片获取数据
result = r.lrange('k1', 0,4)
print(result)

3.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，所以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
    """
    # 我计算出 当前的k1 中值得数量
    list_count = r.llen(name)
    # 我range 循环的数量
    for index in range(list_count):
        # 按照索引值 一个一个获取值
        yield r.lindex(name, index)

# 使用
for item in list_iter('k1'):
    # 一个一个取值
    print(item)

统计个数

1.llen

lpushx(name,value)

# name对应的list元素的个数

import redis

# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)

# 3.  # name对应的list元素的个数
print(r.llen('k1', ))

# 4.切片取数据
result = r.lrange('k1', 0, 100)
print(result)

Set操作

Set集合就是不允许重复的列表

添加

1.sadd

sadd(name,values)

# name对应的集合中添加元素

import redis

# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)

# 3. # name对应的集合中添加元素
r.sadd('k5','riven3')

# 4.# 获取name对应的集合的所有成员
result = r.smembers('k5',)
print(result)

查询个数

1.scard

scard(name)

获取name对应的集合中元素个数。

import redis

# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)

# 3. # name对应的集合中添加元素
r.sadd('k5','riven3')

# 4.# 获取name对应的集合中元素个数
result = r.scard('k5',)
print(result)

2.sdiff

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(我要去第一个name中 与第二个name不一样的元素集合)

• 使用交互方式来合并文件
• 返回两个集合中第一个的差集

import redis

# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)

# 3. # name对应的集合中添加元素
r.sadd('k5', '')
r.sadd('k6', '')

# 4.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(我要去第一个name中 与第二个name不一样的元素集合)
print(r.sdiff('k5','k6'))

# 5.# 获取name对应的集合中元素个数
result = r.sinter('k5', )
print(result)

result1 = r.sinter('k6', )
print(result1)

3.sdiffstore

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

import redis

# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)

# 3. # name对应的集合中添加元素
r.sadd('k5', '')
r.sadd('k6', '')

# 4. 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
    # 获取第一个name  k5和k6的差集 然后加入一个新建的k2 中
r.sdiffstore('k2','k5','k6')

# 5.获取name对应的集合中元素个数
result = r.sinter('k5', )
print(result,111)

result1 = r.sinter('k6', )
print(result1,222)

result1 = r.sinter('k2', )
print(result1,333)

4.sinter

sinter(keys, *args)

import redis

# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)

# 3. # name对应的集合中添加元素
r.sadd('k5', '')
r.sadd('k6', '')

# 4. # 获取多个name对应集合的并集(也就是 相同的元素)
print(r.sinter('k5','k6'))

# # 5.获取name对应的集合中元素个数
result = r.sinter('k5', )
print(result,111)

result1 = r.sinter('k6', )
print(result1,222)

5.sinterstore

sinterstore(dest, keys, *args)

# 获取多一个name对应集合的并集，再讲其加入到dest对应的集合中

import redis

# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)

# 3. # name对应的集合中添加元素
r.sadd('k5', '')
r.sadd('k6', '')

# 4. # 获取多name对应集合的并集，再讲其加入到dest对应的集合中
r.sinterstore('k2','k5','k6')

# 5.获取name对应的集合中元素个数
result = r.sinter('k5', )
print(result,111)

result1 = r.sinter('k6', )
print(result1,222)

result1 = r.sinter('k2', )
print(result1,333)

判断

1.sismember

sismember(name, value)

# 检查value是否是name对应的集合的成员

import redis

# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)

# 3. # name对应的集合中添加元素
r.sadd('k6', '')

# 4. # 检查value是否是name对应的集合的成员
print(r.sismember('k6','riven1'))

# 5.获取name对应的集合中元素个数
result1 = r.sinter('k6', )
print(result1,222)

获取值

1.smembers

smembers(name)

# 获取name对应的集合的所有成员

import redis

# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)

# 3. # name对应的集合中添加元素
r.sadd('k6', '')

# 4.获取name对应的集合中元素个数
result1 = r.sinter('k6', )
print(result1,222)

2.srandmember

srandmember(name, numbers)

# 从name对应的集合中随机获取 numbers 个元素

import redis

# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)

# 3. # name对应的集合中添加元素
r.sadd('k6', 'riven55')

# 4.# 从name对应的集合中随机获取 numbers 个元素
result1 = r.srandmember('k6', 2)
print(result1, 222)

3.sunion

sunion(keys, *args)

# 获取多二个name对应的集合的并集

import redis

# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)

# 获取多一个name对应的集合的差集
result0 = r.sunion('k5','k6')
print(result0, 000)

# 4.# 获取所有值
result1 = r.smembers('k6')
print(result1, 111)

result2 = r.smembers('k5')
print(result2, 222)

4.sunionstore

sunionstore(dest,keys, *args)

#  Redis Sunionstore 将k6和k5 中相同元素合并成一个，后与不同的元素 一起放入k2中

import redis

# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)

# Redis Sunionstore 将k6和k5 中相同元素合并成一个，后与不同的元素 一起放入k2中
r.sunionstore('k2','k6','k5')

# 4.# 获取所有值
result1 = r.smembers('k6')
print(result1, 111)

result2 = r.smembers('k5')
print(result2, 222)

result3 = r.smembers('k2')
print(result3, 333)

sscan(name, cursor=0, match=None, count=None)(貌似不好用)
sscan_iter(name, match=None, count=None)

# 用法同字符串的操作，用于增量迭代分批获取元素，避免内存消耗太大

5.sscan_iter

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

 # name，redis的name

    # 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

 

import redis

# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)

# 3.用于增量迭代分批获取元素，避免内存消耗太大
ret = r.sscan_iter('k6', match=None, count=10)

# 4.# 迭代获取获取所有值
for i in ret:
    print(i)

集合之间移动

1.smove

smove(src, dst, value)

# 将某个成员从一个集合中移动到另外一个集合

import redis

# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)

# 3. # name对应的集合中添加元素
r.sadd('k6', '')

# 将某个成员从一个集合中移动到另外一个集合
r.smove('k5','k6','')

# 4.获取name对应的集合中元素个数
result1 = r.sinter('k6', )
print(result1,222)

result1 = r.sinter('k5', )
print(result1,222)

删除

1.spop

spop(name)

# 从集合的右侧（尾部）移除一个成员，并将其返回

import redis

# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)

# 3. # name对应的集合中添加元素
r.sadd('k6', '')

# # 从集合的右侧（尾部）移除一个成员，并将其返回
print(r.spop('k6'))

# 4.获取name对应的集合中元素个数
result1 = r.sinter('k6', )
print(result1,222)

2.srem

srem(name, values)

# 在name对应的集合中删除某些值

import redis

# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)

# 3. # 在name对应的集合中删除某些值(指定删除某个值)
r.srem('k6', '')

# 4.# 从name对应的集合中随机获取 numbers 个元素
result1 = r.smembers('k6')
print(result1, 222)

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.

增

1.zadd

zadd(name, *args, **kwargs)

# 在name对应的有序集合中添加元素

# 如：

  　　r.zadd('xset1', {'m1': 10, 'm2': 20, 'riven': 18, })

import redis

# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r = redis.Redis(connection_pool=pool)

# 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序(也就是后面的数字)。
r.zadd('xset1', {'m1': 10, 'm2': 20, 'riven': 18, })

# 4.# 迭代获取获取所有值
print(r.zrange('xset1', 0, 100))

2.zincrby

zincrby(name, value, amount)

# 自增name对应的有序集合的 name 对应的分数

import redis

# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r = redis.Redis(connection_pool=pool)

# 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序()。
r.zadd('xset1', {'m1': 10, 'm2': 20, 'riven': 18, })

# 4.# 自增name对应的有序集合的 name 对应的分数
r.zincrby('xset1',amount=2,value='riven')

# 5.# 迭代获取获取所有值
print(r.zrange('xset1', 0, 100))

获取数量

1.zcard

zcard(name)

# 获取name对应的有序集合元素的数量

import redis

# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r = redis.Redis(connection_pool=pool)

# 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序(也就是后面的数字)。
r.zadd('xset1', {'m1': 10, 'm2': 20, 'riven': 18, })

# 4.# 获取name对应的有序集合元素的数量
print(r.zcard('xset1'))

获取值

1.zcount

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

import redis

# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r = redis.Redis(connection_pool=pool)

# 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序()。
r.zadd('xset1', {'m1': 10, 'm2': 20, 'riven': 18, })

# 4.## 获取name对应的有序集合中分数 在 [min,max] 之间的个数
print(r.zcount('xset1', 0, 100))

2.zrange

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)

import redis

# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r = redis.Redis(connection_pool=pool)

# 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序()。
r.zadd('xset1', {'m1': 10, 'm2': 20, 'riven': 18, 'marke':8,'mimi':9})

# 4.# 按照索引范围获取name对应的有序集合的元素
ret = r.zrange( 'xset1', 0, 2, desc=False, withscores=True, score_cast_func=float)
print(ret)

# 5.# 迭代获取获取所有值
print(r.zrange('xset1', 0, 100))

从大到小排序

import redis

# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r = redis.Redis(connection_pool=pool)

# 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序()。
r.zadd('xset1', {'m1': 10, 'm2': 20, 'riven': 18, 'marke':8,'mimi':9})

# 4.# 按照索引范围获取name对应的有序集合的元素
ret = r.zrevrange( 'xset1', 0, 2,  withscores=True, score_cast_func=float)
print(ret)

# 5.# 迭代获取获取所有值
print(r.zrange('xset1', 0, 100))

# 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)

import redis

# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r = redis.Redis(connection_pool=pool)

# 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序()。
r.zadd('xset1', {'m1': 10, 'm2': 20, 'riven': 18, 'marke':8,'mimi':9})

# 4.# 按照分数范围获取name对应的有序集合的元素
ret = r.zrangebyscore( 'xset1', 9, 25, start=None, num=None, withscores=True, score_cast_func=float)
print(ret)

# 5.# 迭代获取获取所有值
print(r.zrange('xset1', 0, 100))

 # 分数从大到小排序

 zrevrangebyscore(name, max, min, start=None, 
　　　　　　　　num=None, withscores=False, score_cast_func=float)

import redis

# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r = redis.Redis(connection_pool=pool)

# 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序()。
r.zadd('xset1', {'m1': 10, 'm2': 20, 'riven': 18, 'marke':8,'mimi':9})

# 4.# 按照分数范围获取name对应的有序集合的元素 # 从大到小排序
ret = r.zrevrangebyscore( 'xset1', 25, 9, start=None, num=None, withscores=True, score_cast_func=float)
print(ret)

# 5.# 迭代获取获取所有值
print(r.zrange('xset1', 0, 100))

3.zrank

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

import redis

# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r = redis.Redis(connection_pool=pool)

# 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序()。
r.zadd('xset1', {'m1': 10, 'm2': 20, 'riven': 18, 'marke':8,'mimi':9})

# 4.# 获取某个值在 name对应的有序集合中的排行（从 0 开始）
ret = r.zrank( 'xset1','m1')
print(ret)

# 5.# 迭代获取获取所有值
print(r.zrange('xset1', 0, 100))

zrevrank(name, value)，从大到小排序

import redis

# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r = redis.Redis(connection_pool=pool)

# 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序()。
r.zadd('xset1', {'m1': 10, 'm2': 20, 'riven': 18, 'marke':8,'mimi':9})

# 4.# 获取某个值在 name对应的有序集合中的排行（从 0 开始）应该没啥区别
ret = r.zrevrank( 'xset1','marke')
print(ret)

# 5.# 迭代获取获取所有值
print(r.zrange('xset1', 0, 100))

4.zrangebylex

zrangebylex(name, min, max, start=None, num=None)

# 当有序集合的所有成员都具有相同的分值时，有序集合的元素会根据成员的 
值 （lexicographical ordering）来进行排序，而这个命令则可以返回给定的有序集合键 key 中，
 元素的值介于 min 和 max 之间的成员。
# 对集合中的每个成员进行逐个字节的对比（byte-by-byte compare），
 并按照从低到高的顺序， 返回排序后的集合成员。 如果两个字符串有一部分内容是相同的话，
 那么命令会认为较长的字符串比较短的字符串要大。

# 参数：
    # name，redis的name
    # min，左区间（值）。 + 表示正无限； - 表示负无限； ( 表示开区间； [ 则表示闭区间
    # min，右区间（值）
    # start，对结果进行分片处理，索引位置
    # num，对结果进行分片处理，索引后面的num个元素

# 如：
    # ZADD myzset 0 aa 0 ba 0 ca 0 da 0 ea 0 fa 0 ga
    # r.zrangebylex('myzset', "-", "[ca") 结果为：['aa', 'ba', 'ca']

# 更多：
    # 从大到小排序
    # zrevrangebylex(name, max, min, start=None, num=None)

import redis

# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r = redis.Redis(connection_pool=pool)

# 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序()。
r.zadd('xset1', {'m1': 20, 'm2': 20, 'riven': 20, 'marke': 20, 'mimi': 20})

# 4.# min，左区间（值）。 + 表示正无限； - 表示负无限； ( 表示开区间（不包含本身）； [ 则表示闭区间 （包含本身）
ret = r.zrangebylex('xset1', '-', '(riven', start=None, num=None)
print(ret)

# 5.# 迭代获取获取所有值
print(r.zrange('xset1', 0, 100))

4.zscore

zscore(name, value)

# 获取name对应有序集合中 value 对应的分数

import redis

# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r = redis.Redis(connection_pool=pool)

# 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序()。
r.zadd('xset1', {'m1': 10, 'm2': 20, 'riven': 30, 'marke': 40, 'mimi': 50})

#  # 根据值返回删除
ret = r.zscore('xset1','m2')
print(ret)

# 5.# 迭代获取获取所有值
print(r.zrange('xset1', 0, 100))

5.zinterstore

zinterstore(dest, keys, aggregate=None)

# 获取两个有序集合的交集，如果遇到相同值不同分数，则按照aggregate进行操作

# aggregate的值为:  SUM  MIN  MAX

import redis

# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r = redis.Redis(connection_pool=pool)

# 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序()。
r.zadd('xset4', {'m1': 10, 'm2': 20, 'riven': 30, 'marke': 40, 'mimi': 50})
r.zadd('xset5', {'m2': 12, 'm3': 25, 'riven': 35, 'marke': 45, 'mimi': 51})

#  获取两个有序集合的交集，如果遇到相同值不同分数，则按照aggregate进行操作
ret = r.zinterstore('xset4','xset5',aggregate=None)
print(ret)

# 5.# 迭代获取获取所有值
print(r.zrange('xset4', 0, 100))
print(r.zrange('xset5', 0, 100))

用的少

zunionstore(dest, keys, aggregate=None)

1
2
# 获取两个有序集合的并集，如果遇到相同值不同分数，则按照aggregate进行操作
# aggregate的值为:  SUM  MIN  MAX
zscan(name, cursor=0, match=None, count=None, score_cast_func=float)
zscan_iter(name, match=None, count=None,score_cast_func=float)

1
# 同字符串相似，相较于字符串新增score_cast_func，用来对分数进行操作

删除

1.zrem

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'])

import redis

# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r = redis.Redis(connection_pool=pool)

# 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序()。
r.zadd('xset1', {'m1': 20, 'm2': 20, 'riven': 20, 'marke': 20, 'mimi': 20})

# 删除name对应的有序集合中值是values的成员
ret = r.zrem('xset1', 'm1','m2')

# 5.# 迭代获取获取所有值
print(r.zrange('xset1', 0, 100))

2.zremrangebyrank

zremrangebyrank(name, min, max)

# 根据排行范围删除

import redis

# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r = redis.Redis(connection_pool=pool)

# 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序()。
r.zadd('xset1', {'m1': 20, 'm2': 20, 'riven': 20, 'marke': 20, 'mimi': 20})

# # 根据排行范围删除
ret = r.zremrangebyrank('xset1', 0,2)

# 5.# 迭代获取获取所有值
print(r.zrange('xset1', 0, 100))

3.zremrangebyscore

zremrangebyscore(name, min, max)

## 根据分数范围删除

import redis

# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r = redis.Redis(connection_pool=pool)

# 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序()。
r.zadd('xset1', {'m1': 10, 'm2': 20, 'riven': 30, 'marke': 40, 'mimi': 50})

#  # 根据分数范围删除
ret = r.zremrangebyscore('xset1', 20,30)

# 5.# 迭代获取获取所有值
print(r.zrange('xset1', 0, 100))

4.zremrangebylex(目前无法使用)

zremrangebylex(name, min, max)

# 根据值返回删除

其他常用操作（全能）

删

1.delete

delete(*names)

# 根据删除redis中的任意数据类型

import redis

# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r = redis.Redis(connection_pool=pool)

# 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序()。
r.zadd('xset4', {'m1': 10, 'm2': 20, 'riven': 30, 'marke': 40, 'mimi': 50})

# 根据删除redis中的任意数据类型
ret = r.delete('xset4')

# 5.# 迭代获取获取所有值
print(r.zrange('xset4', 0, 100))

检测

1.exists

exists(name)

# 检测redis的name是否存在

import redis

# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r = redis.Redis(connection_pool=pool)

# 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序()。
r.zadd('xset4', {'m1': 10, 'm2': 20, 'riven': 30, 'marke': 40, 'mimi': 50})

# # 检测redis的name是否存在
ret = r.exists('xset4')
print(ret)

# 5.# 迭代获取获取所有值
print(r.zrange('xset4', 0, 100))

查询

keys

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

 

import redis

# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r = redis.Redis(connection_pool=pool)

# 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序()。
r.zadd('xset4', {'m1': 10, 'm2': 20, 'riven': 30, 'marke': 40, 'mimi': 50})

# # 检测redis的name是否存在
ret = r.keys('*')
print(ret)

# 5.# 迭代获取获取所有值
print(r.zrange('xset4', 0, 100))

设置超时时间

1.expire

expire(name ,time)

# 为某个redis的某个name设置超时时间

import redis

# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r = redis.Redis(connection_pool=pool)

# 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序()。
r.zadd('xset4', {'m1': 10, 'm2': 20, 'riven': 30, 'marke': 40, 'mimi': 50})

# 为某个redis的某个name设置超时时间
ret = r.expire('xset4', 10)

# 5.# 迭代获取获取所有值
print(r.zrange('xset4', 0, 100))

重命名

1.rename

rename(src, dst)

# 对redis的name重命名为

import redis

# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r = redis.Redis(connection_pool=pool)

# 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序()。
r.zadd('xset4', {'m1': 10, 'm2': 20, 'riven': 30, 'marke': 40, 'mimi': 50})

# 4. # 对redis的name重命名为
ret = r.rename('xset4', 'xset10')

# 5.# 迭代获取获取所有值
print(r.zrange('xset10', 0, 100))

随机获取一个redis的name

1.randomkey

randomkey()

# 随机获取一个redis的name（不删除）

import redis

# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r = redis.Redis(connection_pool=pool)

# 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序()。
r.zadd('xset4', {'m1': 10, 'm2': 20, 'riven': 30, 'marke': 40, 'mimi': 50})

# 4. # 随机获取一个redis的name（不删除）
ret = r.randomkey()
print(ret)

# 5.# 迭代获取获取所有值
print(r.zrange('xset10', 0, 100))

获取name对应值的类型

1.type

type(name)

import redis

# 1.创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)

# 2.每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。
r = redis.Redis(connection_pool=pool)

# 3.# 在name对应的有序集合中添加元素。即：值和分数，分数专门用来做排序()。
r.zadd('xset4', {'m1': 10, 'm2': 20, 'riven': 30, 'marke': 40, 'mimi': 50})

# 4. # 获取name对应值的类型
ret = r.type('xset4')
print(ret)

# 5.# 迭代获取获取所有值
print(r.zrange('xset10', 0, 100))

scan(cursor=0, match=None, count=None)
scan_iter(match=None, count=None)

# 同字符串操作，用于增量迭代获取key