使用Python操作Redis应用场景
1. 安装pyredis
首先安装pip
1
2
3
4
5
6
7
8
|
<SHELL># apt-get install python-pip
......
<SHELL># pip install --proxy=http://172.1.2.6:8080 redis
Downloading redis-2.9.1.tar.gz (62kB): 62kB downloaded
Running setup.py (path:/tmp/pip_build_root/redis/setup.py) egg_info for package redis
......
Successfully installed redis
Cleaning up...
|
也可以使用easy_install的方式来安装:
1
|
easy_install redis
|
或者直接编译安装:
1
2
3
4
|
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。
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
|
>>> 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。
1
2
3
4
5
6
7
8
|
>>> 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:
1
|
>>> 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)
1
2
|
>>> 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。
1
2
3
4
|
>>> 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
1
2
|
>>> 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。
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
|
>>> 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。
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
|
>>> 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
1
2
3
|
>>> 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:
1
2
3
4
|
>>> 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。
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
|
import time
from redis import Redis
from datetime import datetime
ONLINE_LAST_MINUTES = 5
redis = Redis()
def mark_online(user_id): #将一个用户标记为online
now = int(time.time()) #当前的UNIX时间戳
expires = now + (app.config['ONLINE_LAST_MINUTES'] * 60) + 10 #过期的UNIX时间戳
all_users_key = 'online-users/%d' % (now // 60) #集合名,包含分钟信息
user_key = 'user-activity/%s' % user_id
p = redis.pipeline()
p.sadd(all_users_key, user_id) #将用户id插入到包含分钟信息的集合中
p.set(user_key, now) #记录用户的标记时间
p.expireat(all_users_key, expires) #设定集合的过期时间为UNIX的时间戳
p.expireat(user_key, expires)
p.execute()
def get_user_last_activity(user_id): #获得用户的最后活跃时间
last_active = redis.get('user-activity/%s' % user_id) #如果获取不到,则返回None
if last_active is None:
return None
return datetime.utcfromtimestamp(int(last_active))
def get_online_users(): #获得当前online用户的列表
current = int(time.time()) // 60
minutes = xrange(app.config['ONLINE_LAST_MINUTES'])
return redis.sunion(['online-users/%d' % (current - x) #取ONLINE_LAST_MINUTES分钟对应集合的交集
for x in minutes
|
使用Python操作Redis应用场景的更多相关文章
- Python操作Redis(一)
redis是一个key-value存储系统.和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串).list(链表).set(集合).zset(sorted set ...
- python操作redis用法详解
python操作redis用法详解 转载地址 1.redis连接 redis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 ...
- redis 原生操作 & python操作redis
一.基本介绍 1.简介 Redis是由意大利人Salvatore Sanfilippo(网名:antirez)开发的一款内存高速缓存数据库.Redis全称为:Remote Dictionary Ser ...
- redis缓存数据库及Python操作redis
缓存数据库介绍 NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即“不仅仅是SQL”,泛指非关系型的数据库,随着互联网web2.0网站的兴起,传统的关系数据库在应付web2.0网站, 特 ...
- 五、Python操作redis
五.Python操作redis 一.python对redis基本操作 (1)连接redis # 方式1 import redis r = redis.Redis(host='127.0.0.1', p ...
- Python—操作redis
Python操作redis 连接方式:点击 1.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 set() #在Redis中设置值,默认不存在则创建, ...
- python——操作Redis
在使用django的websocket的时候,发现web请求和其他当前的django进程的内存是不共享的,猜测django的机制可能是每来一个web请求,就开启一个进程去与web进行交互,一次来达到利 ...
- Python操作Redis、Memcache、RabbitMQ、SQLAlchemy
Python操作 Redis.Memcache.RabbitMQ.SQLAlchemy redis介绍:redis是一个开源的,先进的KEY-VALUE存储,它通常被称为数据结构服务器,因为键可以包含 ...
- Python操作redis系列之 列表(list) (四)
# -*- coding: utf- -*- import redis r =redis.Redis(host=,password="ZBHRwlb1608") 1. Lpush ...
随机推荐
- 【转】关于大型网站技术演进的思考(十九)--网站静态化处理—web前端优化—上(11)
网站静态化处理这个系列马上就要结束了,今天我要讲讲本系列最后一个重要的主题web前端优化.在开始谈论本主题之前,我想问大家一个问题,网站静态化处理技术到底是应该归属于web服务端的技术范畴还是应该归属 ...
- loadrunner 并发操作集合点配置
在loadrunner的虚拟用户中,术语concurrent(并发)和simultaneous(同时)存在一些区别,concurrent 是指虚拟场景中参于运行的虚拟用户.而simultaneous与 ...
- 收藏CSS经典技巧
一. CSS字体属性简写规则 一般用CSS设定字体属性是这样做的: font-weight: bold; font- style: italic; font-varient: small-caps; ...
- jquery serializeArray() 方法通过序列化表单值来创建对象数组(名称和值)。
serializeArray() 方法序列化表单元素(类似 .serialize() 方法),返回 JSON 数据结构数据. html代码: <form> <div><i ...
- C. Day at the Beach---cf559
http://codeforces.com/problemset/problem/599/C 题目大意: 有n个城堡的高度 让你最多分成几个块 每个块排过序之后 整体是按照升序来的 分析: ...
- strcpy c标准库函数
C语言标准库函数strcpy,把从src地址开始且含有NULL结束符的字符串复制到以dest开始的地址空间. 已知strcpy函数的原型是: char *strcpy(char *dst, const ...
- redis连接数据库进行操作
该项目需要的类目录 1.首先我们需要创建我们的实体类 2.放置我们的dao层,在里面写入方法 3.配置类Appconfig需要加入我们的JdbcTemplate方法,因为我们用的是spring,所以需 ...
- Cubieboard搭建Hadoop指南
1.刷固件 出厂的Cubieboard是Android系统,需要Linux系统安装Hadoop,到此网址下载: http://dl.cubieboard.org/software/a20-cubiet ...
- react 项目中 引入 bootstrap
react-bootstrap是一个非常受欢迎的针对react封装过的bootstrap,它本身不包含css,所以也是需要使用bootstrap原生库. 在create-react-app建的项目目录 ...
- 碰撞检測之Sphere-Box检測
检測思路 首先要做的是将Box转为AABB,然后推断圆心是否在Box内.用的就是之前的SAT 假设圆心在Box内,肯定相交, 假设不在圆心内.则有四种情况,与顶点相交,与楞相交,与面相交,这里的确定也 ...