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使用Python操作Redis

s060403072 发表于 2015-4-17 19:05:32 [显示全部楼层] 回帖奖励 阅读模式 关闭右栏 0 40913

问题导读

1.python的redis是否实现select命令?
2.本文介绍了哪些Redis使用场景?
3.如何实现使用hash类型保存多样化对象?







1. 安装pyredis
首先安装pip

  1. <SHELL># apt-get install python-pip
  2. ......
  3. <SHELL># pip install --proxy=http://172.1.2.6:8080 redis
  4.   Downloading redis-2.9.1.tar.gz (62kB): 62kB downloaded
  5.   Running setup.py (path:/tmp/pip_build_root/redis/setup.py) egg_info for package redis
  6.   ......
  7.   Successfully installed redis
  8.   Cleaning up...
复制代码

也可以使用easy_install的方式来安装:
  1. easy_install redis
复制代码


或者直接编译安装:
  1. wget https://pypi.python.org/packages/source/r/redis/redis-2.9.1.tar.gz
  2. tar xvzf redis-2.9.1.tar.gz
  3. cd redis-2.9.1
  4. python setup.py install
复制代码


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. >>> import redis
  2. >>> r = redis.Redis(host='localhost',port=6379,db=0)
  3. >>> r.set('guo','shuai')
  4. True
  5. >>> r.get('guo')
  6. 'shuai'
  7. >>> r['guo']            
  8. 'shuai'
  9. >>> r.keys()
  10. ['guo']
  11. >>> r.dbsize()         #当前数据库包含多少条数据      
  12. 1L
  13. >>> r.delete('guo')
  14. 1
  15. >>> r.save()               #执行“检查点”操作,将数据写回磁盘。保存时阻塞
  16. True
  17. >>> r.get('guo');
  18. >>> r.flushdb()        #清空r中的所有数据
  19. True
复制代码


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. >>> p = r.pipeline() --创建一个管道
  2. >>> p.set('hello','redis')
  3. >>> p.sadd('faz','baz')
  4. >>> p.incr('num')
  5. >>> p.execute()
  6. [True, 1, 1]
  7. >>> r.get('hello')
  8. 'redis'
复制代码
管道的命令可以写在一起,如:
  1. >>> p.set('hello','redis').p.sadd('faz','baz').incr('num').execute()
复制代码


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. >>> r.set("visit:1237:totals",34634)
  2. True
复制代码


每当有一个页面点击,则使用INCR增加点击数即可。
  1. >>> r.incr("visit:1237:totals")
  2. 34635
  3. >>> r.incr("visit:1237:totals")
  4. 34636
复制代码


页面载入的时候则可直接获取这个值
  1. >>> r.get ("visit:1237:totals")
  2. '34636'
复制代码

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. >>> r.hset('users:jdoe', 'name', "John Doe")
  2. 1L
  3. >>> r.hset('users:jdoe', 'email', 'John@test.com')
  4. 1L
  5. >>> r.hset('users:jdoe', 'phone', '1555313940')
  6. 1L
  7. >>> r.hincrby('users:jdoe', 'visits', 1)
  8. 1L
  9. >>> r.hgetall('users:jdoe')
  10. {'phone': '1555313940', 'name': 'John Doe', 'visits': '1', 'email': 'John@test.com'}
  11. >>> r.hkeys('users:jdoe')
  12. ['name', 'email', 'phone', 'visits']
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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. >>> r.sadd('circle:game:lol','user:debugo')
  2. 1
  3. >>> r.sadd('circle:game:lol','user:leo')
  4. 1
  5. >>> r.sadd('circle:game:lol','user:Guo')
  6. 1
  7. >>> r.sadd('circle:soccer:InterMilan','user:Guo')
  8. 1
  9. >>> r.sadd('circle:soccer:InterMilan','user:Levis')
  10. 1
  11. >>> r.sadd('circle:soccer:InterMilan','user:leo')
  12. 1
复制代码


#获得某一圈子的成员
  1. >>> r.smembers('circle:game:lol')
  2. set(['user:Guo', 'user:debugo', 'user:leo'])
  3. redis> smembers circle:jdoe:family   
复制代码
可以使用集合运算来得到几个圈子的共同成员:
  1. >>> r.sinter('circle:game:lol', 'circle:soccer:InterMilan')
  2. set(['user:Guo', 'user:leo'])
  3. >>> r.sunion('circle:game:lol', 'circle:soccer:InterMilan')
  4. set(['user:Levis', 'user:Guo', 'user:debugo', 'user:leo'])
复制代码


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. import time
  2. from redis import Redis
  3. from datetime import datetime
  4. ONLINE_LAST_MINUTES = 5
  5. redis = Redis()
  6. def mark_online(user_id):         #将一个用户标记为online
  7.     now = int(time.time())        #当前的UNIX时间戳
  8.     expires = now + (app.config['ONLINE_LAST_MINUTES'] * 60) + 10    #过期的UNIX时间戳
  9.     all_users_key = 'online-users/%d' % (now // 60)        #集合名,包含分钟信息
  10.     user_key = 'user-activity/%s' % user_id               
  11.     p = redis.pipeline()
  12.     p.sadd(all_users_key, user_id)                         #将用户id插入到包含分钟信息的集合中
  13.     p.set(user_key, now)                                   #记录用户的标记时间
  14.     p.expireat(all_users_key, expires)                     #设定集合的过期时间为UNIX的时间戳
  15.     p.expireat(user_key, expires)
  16.     p.execute()
  17. def get_user_last_activity(user_id):        #获得用户的最后活跃时间
  18.     last_active = redis.get('user-activity/%s' % user_id)  #如果获取不到,则返回None
  19.     if last_active is None:
  20.         return None
  21.     return datetime.utcfromtimestamp(int(last_active))
  22. def get_online_users():                     #获得当前online用户的列表
  23.     current = int(time.time()) // 60        
  24.     minutes = xrange(app.config['ONLINE_LAST_MINUTES'])
  25.     return redis.sunion(['online-users/%d' % (current - x)        #取ONLINE_LAST_MINUTES分钟对应集合的交集
  26.                          for x in minutes])
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