下面看看Python模塊對Redis數據庫的連接與使用：
1.Python連接Redis數據庫方法：
import redis
res = redis.Redis(
host="127.0.0.1",
port=6379,
db=0,
password="XXXXXX",
decode_responses=True
)
res.set("name","Li")
print(res.get("name"))
redis.Redis（）參數講解：
1.host：表示連接的主機的iP地址。
2.port：表示連接的端口。
3.db：表示使用的數據庫的標號。
4.password：表示連接的數據庫的密碼。沒有不添加該參數即可。
5.decode_responses:我們從redis數據庫中取出的數據默認為字節類型，加上該參數則將取出的數據默認為字符串類型。
2.Python使用連接池連接Redis數據庫：
import redis
connection = redis.ConnectionPool(
host="127.0.0.1",
port=6379,
password="XXXXXX",
decode_responses=True
)
res = redis.StrictRedis(connection_pool=connection)
res.set("name","666")
print(res.get("name"))
這里使用連接池的作用可以減少中間消耗的時間，當我們這里用完這個連接后將他再次放回連接池中，別的實例使用可以直接使用而不需要重新連接數據庫，這樣就大幅度的減少了的中間消耗的時間。
連接成功后，下面就是使用Python對redis數據庫的操作：
對字符串（String）內部的操作：
1.res.set()函數:
res.set("name","666",ex=m,px=n,nx=True,xx=True)
這里后四個參數中，ex與px不能共存，nx與xx也不能共存。
ex，px表示數據過期時間，ex是以秒作為單位，px是以毫秒作為單位。當數據過期時鍵依舊存在，值變為None。
nx與xx表示數據插入數據庫的鍵的狀態，nx（新建）為True表示當鍵不存在時set操作的返回值為True，且新建數據；而xx（修改）為True表示在鍵存在時set操作返回值為True，且修改數據。否則上述操作返回None。
**故上述操作衍生出的新函數：res.setex(“鍵”，過期時間（秒），“值”) **
res.setnx(“鍵”，“值”) 鍵不存在，返回True并新建。
res.psetex(“鍵”，過期時間（毫秒），“值”)
res.mset({“鍵”：“值”，…}) 批量添加鍵-值數據。
res.mset(“鍵”，“鍵”，…) 批量增加鍵數據。
res.getset(“鍵”，“值”) 修改為新值并返回原值。
2.res.strlen(“鍵”) 返回鍵對應的值的字節長度。
3.res.incr(“鍵”，amount=自增的步長) 不存在則創建，否則自增。
res.decr(“鍵”，amount=自減的步長) 不存在則創建，否則自減。
res.incrbyfloat(“鍵”，amount=自增的步長(浮點型))
4.res.append(“鍵”，“值”) 將值追加在鍵對應的值 的 原始字符串后邊。
對哈希表（Hash）內部的操作：
1.單個增加：res.hset(“Hash表名”，“鍵”，“值”)
2.批量增加：res.hmset(“Hash表名”,{“鍵值對”…})
3.單個取出：res.hget(“Hash表名”，“鍵”)
4.多個取出：res.hmget(“Hash表名”，“鍵”,“鍵”，…)
5.只能新建的方法：res.hsetnx(“Hash表名”，“鍵”，“值”) 當沒有時才起新建得作用。
6.取出hash中的全部鍵值對：res.hgetall(“Hash表名”)
7.得到hash中的hash長度(即hash中的鍵值對個數)：res.hlen(“Hash表名”)
8.得到hash中的所有的鍵：res.hkeys(“Hash表名”)
得到hash中的所有的值：res.hvals(“Hash表名”)
9.判斷hash中是否存在該成員：res.hexists(“Hash表名”,“鍵”)
10.刪除hash中的鍵值對：hdel(“Hash表名”,“鍵”)
對列表（List）內部的操作：
1.列表的添加操作： 從左向右添加: res.lpush(“List表名”，“值”,…)
從右向左添加：res.rpush(“List列表”，“值”,…)
這兩種方式如果沒有該列表就創建，res.l/rpushx()如果沒有不創建，且不插入
2.向固定的索引號位置插入元素：res.linsert（“表名”，“位置”，“將需要插入的元素插入到 ‘該元素' 之前的索引位置（m）”，“被插入的元素（n）”）
例如：res.linsert(“list2”, “before”, “11”, “00”) 往列表中左邊第一個出現的“m”元素前插入元素"n"。
3.修改（指定索引號進行修改）：res.lset(“表名”， index, “值”)
4.刪除指定索引的值：res.lrem(“表名”, “值”,矢量刪除數（正左負右0全部）)
5.res.l/rpop（“表名”），移除表中的左/右邊的第一個數據并將值返回。
6.取值：res.lindex(“表名”，index)
對集合（Set）內部的操作：
1.增加數據：res.sadd(“集合名”，“值”)
2.獲取集合的全部成員：res.smembers(“集合名”)
3.獲取集合內的數據數量：res.scard(“集合名”)
4.以元組格式獲取集合的全部成員：res.sscan(“集合名”)
5.判斷值是不是集合的成員：res.sismember(“集合名”，“值”)
6.刪除指定的值：res.srem(“集合名”，“值”)
對集合，列表，字符串，哈希的操作：
1.刪除：res.delete(“鍵”) 刪除該鍵的數據，不受表類型的約束。
2.檢查名字是否存在：exists(“表名”)
3.模糊匹配：
KEYS * 匹配數據庫中所有 key 。
KEYS h?llo 匹配 hello ， hallo 和 hxllo 等。
KEYS hllo 匹配 hllo 和 heeeeello 等。
KEYS h[ae]llo 匹配 hello 和 hallo ，但不匹配 hillo
上述為終端命令，下面是Python語法：
res.keys() 匹配數據庫中所有 key 。
res.keys("h?llo") 匹配 hello ， hallo 和 hxllo 等。
res.keys("hllo") 匹配 hllo 和 heeeeello 等。
res.keys("h[ae]llo") 匹配 hello 和 hallo ，但不匹配 hillo
4.表級重命名：res.rename(“原名”，“新名”)
5.獲取表級的類型：res.type(“表名”)
6.查看所有元素：res.scan(“表名”)
7.查看所有元素并生成迭代器：res.scan_iter(“表名”)
8.獲取值：res.get(“鍵”)
9.查看當前數據庫中包含多少條數據：res.dbsize()
10.將數據寫回磁盤，保存時阻塞：res.save()
11.清空數據庫的所有數據：res.flushdb()
管道（pipeline）：
redis默認在執行每次請求都會創建（連接池申請連接）和斷開（歸還連接池）一次連接操作，如果想要在一次請求中指定多個命令，則可以使用pipline實現一次請求指定多個命令，并且默認情況下一次pipline 是原子性操作。
管道（pipeline）是redis在提供單個請求中緩沖多條服務器命令的基類的子類。它通過減少服務器-客戶端之間反復的TCP數據庫包，從而大大提高了執行批量命令的功能。
管道操作：
pipe = res.pipeline() # 創建一個管道
pipe.set('name', 123)
pipe.set('role', 456)
pipe.incr('num') # 如果num不存在則vaule為1，如果存在，則value自增1。
pipe.execute() # 無論多少操作最后都需要提交，類似于MySQL的事務。
上述代碼可以簡化為：
pipe = res.pipeline() # 創建一個管道
pipe.set('name', 123).set('role', 456).incr('num').execute()
到此這篇關于Python模塊對Redis數據庫的連接與使用的文章就介紹到這了,更多相關Python Redis連接與使用內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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