作者:星安果
来源:AirPython
前面两篇文章聊到了 python 处理 Mysql、Sqlite 数据库常用方式,本篇文章继续说另外一种比较常用的数据存储方式:Redis
Redis:Remote Dictionary Server,即:远程字典服务,Redis 底层使用 C 语言编写,是一款开源的、基于内存的 NoSql 数据库
由于 Redis 性能远超其他数据库,并且支持集群、分布式及主从同步等优势,所以经常用于 缓存数据、高速读写 等场景
本篇文章就聊聊 Python 操作 Redis 正确的姿势
——准备
我们以在云服务器 Centos 7.8 安装 Redis-Server 为例
首先,安装在云服务器上 Redis 数据库
# 下载epel仓库 yum install epel-release # 安装redis yum install redis
然后,通过 vim 命令修改 Redis 配置文件,打开远程连接,设置连接密码
配置文件目录:/etc/redis.conf
# vim /etc/redis.conf # 1、bing从127.0.0.1修改为:0.0.0.0,开放远程连接 bind 0.0.0.0 # 2、设置密码 requirepass 123456
需要指出的是,为了保证云服务器数据安全,Redis 开放远程访问的时候,一定要加强密码
接着,启动 Redis 服务,开启防火墙和端口,配置云服务器安全组
默认情况下,Redis 服务使用的端口号是 6379
另外,需要在云服务器安全组进行配置,保证 Redis 数据库能正常连接
# 启动Redis服务,默认redis端口号是6379 systemctl start redis # 打开防火墙 systemctl start firewalld.service # 开放6379端口 firewall-cmd --zone=public --add-port=6379/tcp --permanent # 配置立即生效 firewall-cmd --reload
完成以上操作,我们就可以通过 Redis-CLI 或 Redis 客户端工具进行连接了
最后,要使用 python 操作 Redis,我们需要使用 pip 安装一个依赖
# 安装依赖,便于操作redis pip3 install redis
——实战
在操作 Redis 中的数据之前,我们需要利用 Host、端口号、密码实例化一个 Redis 连接对象
from redis import Redis class RedisF(object): def __init__(self): # 实例化Redis对象 # decode_responses=True,如果不加则写入的为字节类型 # host:远程连接地址 # port:Redis端口号 # password:Redis授权密码 self.redis_obj = Redis(host='139.199.**.**',port=6379,password='123456', decode_responses=True,charset='UTF-8', encoding='UTF-8')
接下来我们以操作字符串、列表、set 集合、zset 集合、哈希表、事务为例,讲讲 Python 操作这些数据的方法
1、字符串操作
操作字符串有两种方式,操作方法分别是:set() 和 mset()
其中:set() 一次只能保存一个值,参数意义如下
获取值和删除值的操作方法分别为:get(Key)、 delete(Key or Keys)
# set():单字符串操作 # 添加一个值,并设置超时时间为120s self.redis_obj.set('name', 'airpython', ex=120) # get():获取这个值 print(self.redis_obj.get('name')) # delete():删除一个值或多个值 self.redis_obj.delete('name') print(self.redis_obj.get('name'))
对于多值数据的设置,只需要调用 mset() 方法,将待插入的数据以键值对组成一个字典作为参数即可。同理,Redis 提供了 mget() 方法,可以一次获取多个键的值
# mset():设置多个值 self.redis_obj.mset({"foo": "foo1", "zoo": "zoo1"}) # mget():获取多个值 result = self.redis_obj.mget("foo", "zoo") print(result)
2、列表操作
Redis 提供了很多方法用于操作列表,其中比较常见的如下:
实例代码如下:
def manage_list(self): """ 操作列表 :return: """ # 1、新增一个列表,并左边插入一个数据 # 注意:可以一次加入多个元素,也可以一个个元素的加入 self.redis_obj.lpush('company', '阿里', '腾讯', '百度') # 2、移除第一个元素 self.redis_obj.lpop("company") # 3、右边插入数据 self.redis_obj.rpush('company', '字节跳动', '小米') # 4、移除最后一个元素 self.redis_obj.rpop("company") # 5、获取列表的长度 self.redis_obj.llen("company") # 6、通过索引,获取列表中的某一个元素(第二个元素) print('列表中第二个元素是:', self.redis_obj.lindex("company", 1)) # 7、根据范围,查看列表中所有的值 print(self.redis_obj.lrange('company', 0, -1))
3、操作 Set 集合
Set 是一个无序的元素集合,集合中的元素不能重复,Redis 同样提供了很多方法,便于操作 Set 集合
其中,比较常用的方法如下:
具体实例代码如下:
def manage_set(self): """ 操作set集合 :return: """ self.redis_obj.delete("fruit") # 1、sadd:新增元素到集合中 # 添加一个元素:香蕉 self.redis_obj.sadd('fruit', '香蕉') # 再添加两个元素 self.redis_obj.sadd('fruit', '苹果', '桔子') # 2、集合元素的数量 print('集合元素数量:', self.redis_obj.scard('fruit')) # 3、移除一个元素 self.redis_obj.srem("fruit", "桔子") # 再定义一个集合 self.redis_obj.sadd("fruit_other", "香蕉", "葡萄", "柚子") # 4、获取两个集合的交集 result = self.redis_obj.sinter("fruit", "fruit_other") print(type(result)) print('交集为:', result) # 5、获取两个集合的并集 result = self.redis_obj.sunion("fruit", "fruit_other") print(type(result)) print('并集为:', result) # 6、差集,以第一个集合为标准 result = self.redis_obj.sdiff("fruit", "fruit_other") print(type(result)) print('差集为:', result) # 7、合并保存到新的集合中 self.redis_obj.sunionstore("fruit_new", "fruit", "fruit_other") print('新的集合为:', self.redis_obj.smembers('fruit_new')) # 8、判断元素是否存在集合中 result = self.redis_obj.sismember("fruit", "苹果") print('苹果是否存在于集合中', result) # 9、随机从集合中删除一个元素,然后返回 result = self.redis_obj.spop("fruit") print('删除的元素是:', result) # 3、集合中所有元素 result = self.redis_obj.smembers('fruit') print("最后fruit集合包含的元素是:", result)
4、操作 zset 集合
zset 集合相比普通 set 集合,是有序的,zset 集合中的元素包含:值和分数,其中分数用于排序
其中,比较常用的方法如下:
实践代码如下:
def manage_zset(self): """ 操作zset集合 :return: """ self.redis_obj.delete("fruit") # 往集合中新增元素:zadd() # 三个元素分别是:"banana", 1/"apple", 2/"pear", 3 self.redis_obj.zadd("fruit", "banana", 1, "apple", 2, "pear", 3) # 查看集合中所有元素(不带分数) result = self.redis_obj.zrange("fruit", 0, -1) # ['banana', 'apple', 'pear'] print('集合中的元素(不带分数)有:', result) # 查看集合中所有元素(带分数) result = self.redis_obj.zrange("fruit", 0, -1, withscores=True) # [('banana', 1.0), ('apple', 2.0), ('pear', 3.0)] print('集合中的元素(带分数)有:', result) # 获取集合中某一个元素的分数 result = self.redis_obj.zscore("fruit", "apple") print("apple对应的分数为:", result) # 通过最小值和最大值,判断分数在这个范围内的元素个数 result = self.redis_obj.zcount("fruit", 1, 2) print("集合中分数大于1,小于2的元素个数有:", result) # 获取集合中元素个数 count = self.redis_obj.zcard("fruit") print('集合元素格式:', count) # 获取元素的值获取索引号 index = self.redis_obj.zrank("fruit", "apple") print('apple元素的索引为:', index) # 删除集合中的元素:zrem self.redis_obj.zrem("fruit", "apple") print('删除apple元素后,剩余元素为:', self.redis_obj.zrange("fruit", 0, -1))
4、操作哈希
哈希表中包含很多键值对,并且每一个键都是唯一的
Redis 操作哈希表,下面这些方法比较常用:
对应的操作代码如下:
def manage_hash(self): """ 操作哈希表 哈希:一个键对应一个值,并且键不容许重复 :return: """ self.redis_obj.delete("website") # 1、新建一个key为website的哈希表 # 往里面加入数据:baidu(field),www.baidu.com(value) self.redis_obj.hset('website', 'baidu', 'www.alibababaidu.com') self.redis_obj.hset('website', 'google', 'www.google.com') # 2、往哈希表中添加多个键值对 self.redis_obj.hmset("website", {"tencent": "www.qq.com", "alibaba": "www.taobao.com"}) # 3、获取某一个键的值 result = self.redis_obj.hget("website", 'baidu') print("键为baidu的值为:", result) # 4、获取多个键的值 result = self.redis_obj.hmget("website", "baidu", "alibaba") print("多个键的值为:", result) # 5、查看hash表中的所有值 result = self.redis_obj.hgetall('website') print("哈希表中所有的键值对为:", result) # 6、哈希表中所有键列表 # ['baidu', 'google', 'tencent', 'alibaba'] result = self.redis_obj.hkeys("website") print("哈希表,所有的键(列表)为:", result) # 7、哈希表中所有的值列表 # ['www.alibababaidu.com', 'www.google.com', 'www.qq.com', 'www.taobao.com'] result = self.redis_obj.hvals("website") print("哈希表,所有的值(列表)为:", result) # 8、判断某一个键是否存在 result = self.redis_obj.hexists("website", "alibaba") print('alibaba这个键是否存在:', result) # 9、删除某一个键值对 self.redis_obj.hdel("website", 'baidu') print('删除baidu键值对后,哈希表的数据包含:', self.redis_obj.hgetall('website')) # 10、哈希表中键值对个数 count = self.redis_obj.hlen("website") print('哈希表键值对一共有:', count)
5、操作事务管道
Redis 支持事务管道操作,能够将几个操作统一提交执行
操作步骤是:
下面通过一个简单的例子来说明:
def manage_steps(self): """ 执行事务操作 :return: """ # 1、定义一个事务管道 self.pip = self.redis_obj.pipeline() # 定义一系列操作 self.pip.set('age', 18) # 增加一岁 self.pip.incr('age') # 减少一岁 self.pip.decr('age') # 执行上面定义3个步骤的事务操作 self.pip.execute() # 判断 print('通过上面一些列操作,年龄变成:', self.redis_obj.get('age'))
本篇文章通过 python 实现了对 Redis 常见数据的操作,大家有问题可以留言咨询哦!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
最近我发现一个绝招,用DeepSeek AI处理Excel数据简直太爽了!处理速度嘎嘎快! 平常一整天的表格处理工作,现在只要三步就能搞 ...
2025-04-01你是否被统计学复杂的理论和晦涩的公式劝退过?别担心,“山有木兮:统计学极简入门(Python)” 将为你一一化解这些难题。课程 ...
2025-03-31在电商、零售、甚至内容付费业务中,你真的了解你的客户吗? 有些客户下了一两次单就消失了,有些人每个月都回购,有些人曾经是 ...
2025-03-31在数字化浪潮中,数据驱动决策已成为企业发展的核心竞争力,数据分析人才的需求持续飙升。世界经济论坛发布的《未来就业报告》, ...
2025-03-28你有没有遇到过这样的情况?流量进来了,转化率却不高,辛辛苦苦拉来的用户,最后大部分都悄无声息地离开了,这时候漏斗分析就非 ...
2025-03-27TensorFlow Datasets(TFDS)是一个用于下载、管理和预处理机器学习数据集的库。它提供了易于使用的API,允许用户从现有集合中 ...
2025-03-26"不谋全局者,不足谋一域。"在数据驱动的商业时代,战略级数据分析能力已成为职场核心竞争力。《CDA二级教材:商业策略数据分析 ...
2025-03-26当你在某宝刷到【猜你喜欢】时,当抖音精准推来你的梦中情猫时,当美团外卖弹窗刚好是你想吃的火锅店…… 恭喜你,你正在被用户 ...
2025-03-26当面试官问起随机森林时,他到底在考察什么? ""请解释随机森林的原理""——这是数据分析岗位面试中的经典问题。但你可能不知道 ...
2025-03-25在数字化浪潮席卷的当下,数据俨然成为企业的命脉,贯穿于业务运作的各个环节。从线上到线下,从平台的交易数据,到门店的运营 ...
2025-03-25在互联网和移动应用领域,DAU(日活跃用户数)是一个耳熟能详的指标。无论是产品经理、运营,还是数据分析师,DAU都是衡量产品 ...
2025-03-24ABtest做的好,产品优化效果差不了!可见ABtest在评估优化策略的效果方面地位还是很高的,那么如何在业务中应用ABtest? 结合企业 ...
2025-03-21在企业数据分析中,指标体系是至关重要的工具。不仅帮助企业统一数据标准、提升数据质量,还能为业务决策提供有力支持。本文将围 ...
2025-03-20解锁数据分析师高薪密码,CDA 脱产就业班助你逆袭! 在数字化浪潮中,数据驱动决策已成为企业发展的核心竞争力,数据分析人才的 ...
2025-03-19在 MySQL 数据库中,查询一张表但是不包含某个字段可以通过以下两种方法实现:使用 SELECT 子句以明确指定想要的字段,或者使 ...
2025-03-17在当今数字化时代,数据成为企业发展的关键驱动力,而用户画像作为数据分析的重要成果,改变了企业理解用户、开展业务的方式。无 ...
2025-03-172025年是智能体(AI Agent)的元年,大模型和智能体的发展比较迅猛。感觉年初的deepseek刚火没多久,这几天Manus又成为媒体头条 ...
2025-03-14以下的文章内容来源于柯家媛老师的专栏,如果您想阅读专栏《小白必备的数据思维课》,点击下方链接 https://edu.cda.cn/goods/sh ...
2025-03-13以下的文章内容来源于刘静老师的专栏,如果您想阅读专栏《10大业务分析模型突破业务瓶颈》,点击下方链接 https://edu.cda.cn/go ...
2025-03-12以下的文章内容来源于柯家媛老师的专栏,如果您想阅读专栏《小白必备的数据思维课》,点击下方链接 https://edu.cda.cn/goods/sh ...
2025-03-11