Redis 作为常用的 NoSql 数据库，主要用于缓存数据，提高数据读取效率，那在 Python 中应该如果连接和操作 Redis 呢？今天就为大概简单介绍下，在 Python 中操作 Redis 常用命令。
安装 redis
首先还是需要先安装 redis 模块，使用如下命令：
$ pip3 install redis
创建 redis 连接池
安装成功后就可以在代码中导入模块，然后通过创建连接池的方式，连接到 Redis 服务器，创建代码如下：
import redis #导入redis模块 # 建议使用以下连接池的方式# 设置decode_responses=True，写入的KV对中的V为string类型，不加则写入的为字节类型。pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379, db=0, decode_responses=True)rs = redis.Redis(connection_pool=pool)
需要注意的是，设置
decode_responses=True，写入的 Key/Value 对中的 Value 为 string 类型，不加则写入的为字节类型。
Redis 操作方法
Redis 支持五种类型的数据操作，分别为字符串、 List、 Hash、 Set、 zSet类型，还有一些方法是不区分类型操作的。上面我们已经连接到 Redis 服务器，接下来为大家介绍各类型基本的操作方法。
字符串类型方法
- 单键值操作
set(name, value, ex=None, px=None, nx=False, xx=False)
参数说明：
- 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，当前set操作才执行
使用方法如下：
# key="color",value="red"，设置过期时间5秒rs.set('color', 'red', ex=5) # 与rs.set('color', 'red', ex=5)相同rs.setex('color', 5, 'red') # 打印获取color键对应的值，超时后获取值为Noneprint(rs.get('color')) # 如果color存在输出None，如果不存在，则输出Trueprint(rs.set('color', 'green', nx=True)) # 如果color存在输出True，如果不存在，则输出Noneprint(rs.set('color', 'yellow', xx=True))
- 批量键值操作
可以批量对多个 key 赋值，也可以同时获取多个 key 的值，使用方法如下：
# 批量赋值rs.mset({'key1':'value1', 'key2':'value2', 'key3':'value3'}) # 批量获取值rs.mget('key1', 'key2', 'key3')
- 其他操作
除了基础的赋值和取值，可以在赋新值时返回旧值，还可将返回值通过索引来截取，也可以在 key 对应值后追回值等，具体使用可见以下代码：
# 设置新值为blue，同时返回设置前的值print(rs.getset('color', 'blue')) rs.set('lang', 'Chinese') # 取索引为1-3字符print(rs.getrange('lang', 1, 3)) #返回结果：hin # 从索引号为4字符开始向后替换rs.setrange('lang', 4, 'a is great') #返回结果：14 # 在lang对应值后面追加字符 "!"rs.append('lang', '!') #返回结果：15 print(rs.get('lang')) #返回结果：China is great! # 返回lang对应值的长度print(rs.strlen('lang')) #返回结果：15 # 如果total对应值不存在，则total当前值设置为10rs.incr('total', amount=10) # 当前total对应值增加1rs.incr('total') #结果为11 # 当前total对应值减少1rs.decr('total') #结果为10
list 类型方法
list 的特点：一个有序的列表，列表中的元素可以重复，并且可以在列表前后或中间任意位置插入新元素，具体使用方式见如下代码：
# 每个新增元素都插入到list最左边，如果list不存在则会新建rs.lpush('leftList', 1,2,3,4,5)print(rs.lrange('leftList', 0, -1)) #返回结果：['5', '4', '3', '2', '1'] # 新插入元素在右侧，如果list不存在则新建rs.rpush('rightList', 6,7,8,9,10)print(rs.lrange('rightList', 0, -1)) #返回结果：['6', '7', '8', '9', '10'] # 在list左边新增元素，如果list不存在则不创建rs.lpushx('noList', 'apple')print(rs.llen('noList')) #返回结果：0 # 在list中从左遍历出第一个为'7'的元素，在它后面(如果是在前面插入则用'before')插入元素'08'rs.linsert('rightList', 'after', '7', '08') print(rs.lrange('rightList', 0, -1)) #返回结果：['6', '7', '08', '8', '9', '10'] # 将list中索引号为1的元素修改为'-7'rs.lset('rightList', 1, '-7')print(rs.lrange('rightList', 0, -1)) #返回结果：['6', '-7', '08', '8', '9', '10'] # 删除list中从左遍历第一个为'8'的元素rs.lrem('rightList', '8', 1)print(rs.lrange('rightList', 0, -1)) #返回结果：['6', '-7', '08', '9', '10'] # 弹出左侧第一个元素rs.lpop('rightList') #返回值为：'6'print(rs.lrange('rightList', 0, -1)) #返回结果：['-7', '08', '9', '10'] #取出list中索引编号为1的值print(rs.lindex('rightList', 1)) #返回结果：08
hash 类型方法
hash 的特点：一个 key 对应一个 value，并且 key 不允许重复，可以单个操作，也可以批量键值操作，下面列举了常用方法的使用方法：
# 单键值操作# 设置hash名为hName的键和值rs.hset('hName', 'key1', 'value1')rs.hset('hName', 'key2', 'value2') # 取hName的key1对应的值print(rs.hget('hName', 'key1')) #返回结果：value1 #批量键值操作rs.hmset('hName', {'key3': 'value3', 'key5': 'value5'})print(rs.hmget('hName', 'key1', 'key2', 'key3')) #返回结果：['value1', 'value2', 'value3'] # 取出hName所有键值print(rs.hgetall('hName')) #返回结果：{'key1': 'value1', 'key2': 'value2', 'key3': 'value3', 'key5': 'value5'} # 取hName中所有的keysprint(rs.hkeys('hName')) #返回结果：['key1', 'key2', 'key3', 'key5'] # 取hName中所有的valuesprint(rs.hvals('hName')) #返回结果：['value1', 'value2', 'value3', 'value5'] # 获取hName对应hash键值对个数print(rs.hlen('hName')) #返回结果：4 # 判断key2是否存在print(rs.hexists('hName', 'key2')) #返回结果：True # 删除key2对应键值对rs.hdel('hName', 'key2') # 再次判断key2是否存在print(rs.hexists('hName', 'key2')) #返回结果：False
set 类型方法
set 的特点：一个无序的元素集合，集合中元素不能重复，可以随机 pop 元素，两个集合可以取交集，并集，差集运算。
# 增加集合元素，如集合不存在则新建rs.sadd('mySet', 'one', 'two', 3) # 返回集合元素个数print(rs.scard('mySet')) # 返回所有元素print(rs.smembers('mySet')) #结果：{'two', 'one', '3'} # 返回所有成员print(rs.sscan('mySet')) #结果：(0, ['3', 'one', 'two']) # 再次创建一个集合mySet2rs.sadd('mySet2', 3, 5, 7) # 获取两个集合交集print(rs.sinter('mySet', 'mySet2')) #返回结果：{'3'} # 获取两个集合并集print(rs.sunion('mySet', 'mySet2')) #返回结果：{'5', 'two', 'one', '7', '3'} # 获取两个集合差集print(rs.sdiff('mySet', 'mySet2')) #返回结果：{'two', 'one'} # 取mySet和mySet2的并集，将结果存到storeSet集合中print(rs.sunionstore('sotreSet', 'mySet', 'mySet2'))print(rs.smembers('sotreSet')) #返回结果：{'5', 'two', 'one', '7', '3'} # 判断one元素是否存在集合中print(rs.sismember('sotreSet', 'one')) # 随机删除并返回集合中的一个元素print(rs.spop('sotreSet')) # 删除集合中元素值为5的元素print(rs.srem('sotreSet', 5))
zset 类型方法
zset 的特点：一个不允许重复的集合，集合中元素是有序的，每个元素有两个值：值和分数，分数专门用来做排序。
# 增加集合元素，如集合不存在则新建rs.zadd('fruits', {'apple':1, 'banana':3, 'orange':5}) # 遍历所有元素print(rs.zrange("fruits", 0, -1)) #结果：['apple', 'banana', 'orange'] # withscores=True指带上分数print(rs.zrange("fruits", 0, -1, withscores=True)) #结果：[('apple', 1.0), ('banana', 3.0), ('orange', 5.0)] # 根据分数由大到小遍历所有元素print(rs.zrevrange("fruits", 0, -1)) #结果：['orange', 'banana', 'apple'] # 获取orange元素对应的分数rs.zscore('fruits', 'orange') #结果：5.0 # 取出分数>=3 and 分数<=5的元素print(rs.zrangebyscore('fruits', 3, 5)) # 取出分数<=5 and 分数>=3的元素，根据分数从大到小排序print(rs.zrevrangebyscore('fruits', 5, 3)) # 遍历所有元素，返回一个元组print(rs.zscan('fruits')) #结果：(0, [('apple', 1.0), ('banana', 3.0), ('orange', 5.0)]) # 打印集合元素个数print(rs.zcard('fruits')) #结果：3 # 返回集合中分数>=1 and 分数<=3元素个数print(rs.zcount('fruits', 1, 3)) # 将集合中apple元素的分数+5rs.zincrby('fruits', 5, 'apple')print(rs.zrange("fruits", 0, -1, withscores=True)) #返回结果：[('banana', 3.0), ('orange', 5.0), ('apple', 6.0)] # 返回orange元素在集合中的索引号rs.zrank('fruits', 'orange') #结果：1 # 按分数从大到小排序，取出banana元素索引号rs.zrevrank('fruits', 'banana') #结果：2 # #删除集合中apple元素rs.zrem('fruits', 'apple')print(rs.zrange("fruits", 0, -1)) #返回结果：['banana', 'orange'] # #删除集合索引号>=0 and 索引号<=2的元素rs.zremrangebyrank('fruits', 0, 2) # 删除集合分数>=1 and 分数<=5的元素rs.zremrangebyscore('fruits', 1, 5)
其他操作方法
以下操作方法针对 redis 任意数据类型（字符串，list，hash，set，zset），可以删除 key ，查询 key 是否存在，还可设置超时，重命名 key 的名称等：
# 删除key为color的对象rs.delete('color') # 查询key为color的对象是否存在print(rs.exists('color')) #结果：Falsers.sadd('mySet5', 'one', 'two') # 设置key的超时时间rs.expire('mySet5', time=5) #单位：秒 # 重命名key的值rs.rename('mySet5', 'set5') # 随机返回当前库中一个key，但不会删除print(rs.randomkey()) # 查看某个key对应值的类型print(rs.type('mySet')) #返回结果：set # 通过模糊匹配出满足条件的keyprint(rs.keys('my*')) #返回结果：['mySet', 'mySet2'] #各类型元素迭代方式#hash类型迭代for i in rs.hscan_iter("hName"): print(i) #set类型迭代for j in rs.sscan_iter("mySet"): print(j) #zset类型迭代for k in rs.zscan_iter("fruits"): print(k)
总结
本文为大家介绍了 Python 中如何创建连接 Redis 数据库，并通过代码的方式展示了 Redis 支持的各数据类型的操作方法，通过学习发现操作起来还是很方便的，接下来还会为大家介绍其他数据库的操作。
示例代码：https://github.com/JustDoPython/python-100-day/tree/master/day-075
