reids:{
k1:'dafdadfasf',
m1:{
'key2':value2,
'key1':value1,
}
}

# name對應的hash中設置一個鍵值對（不存在，則創建；否則，修改）
 
# 參數：
    # name，redis的name
    # key，name對應的hash中的key
    # value，name對應的hash中的value
 
# 注：
    # hsetnx(name, key, value),當name對應的hash中不存在當前key時則創建（相當于添加）
# 設置值# conn.hset('m1','cao','曹蕊')

# 在name對應的hash中批量設置鍵值對
 
# 參數：
    # name，redis的name
    # mapping，字典，如：{'k1':'v1', 'k2': 'v2'}
 
# 如：
    # r.hmset('xx', {'k1':'v1', 'k2': 'v2'})
# 批量插入設置值# conn.hmset('m2', {'cao': 100, 'bai': 101})

# 在name對應的hash中獲取根據key獲取value
# 取值,根據大字典的key,再去查key
print(conn.hget('m2','cao'))

# 在name對應的hash中獲取多個key的值
 
# 參數：
    # name，reids對應的name
    # keys，要獲取key集合，如：['k1', 'k2', 'k3']
    # *args，要獲取的key，如：k1,k2,k3
 
# 如：
    # r.mget('xx', ['k1', 'k2'])
    # 或
    # print r.hmget('xx', 'k1', 'k2')
print(conn.hmget('m2','cao','bai'))print(conn.hmget('m2',['cao','bai']))

# 獲取name對應的hash中鍵值對的個數
# print(conn.hlen('m2'))

# 獲取name對應的hash中所有的key的值
# print(conn.hkeys('m2'))

# 獲取name對應的hash中所有的value的值
# print(conn.hvals('m2'))

# 檢查name對應的hash是否存在當前傳入的key
# print(conn.hexists('m2','cao'))

# 將name對應的hash中指定key的鍵值對刪除
print(re.hdel('xxx','sex','name'))
# conn.hdel('m2','key1','key2')
# 這樣可以# conn.hdel('m2',*['key1','key2'])# 這樣不行# conn.hdel('m2',['key1','key2'])

# 自增name對應的hash中的指定key的值，不存在則創建key=amount
# 參數：
    # name，redis中的name
    # key， hash對應的key
    # amount，自增數（整數）
conn.hincrby('m1','key3')

# 自增name對應的hash中的指定key的值，不存在則創建key=amount
 
# 參數：
    # name，redis中的name
    # key， hash對應的key
    # amount，自增數（浮點數）
 
# 自增name對應的hash中的指定key的值，不存在則創建key=amount

# 獲取name對應hash的所有鍵值
print(re.hgetall('xxx').get(b'name'))
# 根據key把所有的值取出來
# print(conn.hgetall('m2'))

# 利用yield封裝hscan創建生成器，實現分批去redis中獲取數據
 
# 參數：
    # match，匹配指定key，默認None 表示所有的key
    # count，每次分片最少獲取個數，默認None表示采用Redis的默認分片個數
 
# 如：
    # for item in r.hscan_iter('xx'):
    #     print item

for i in range(1000):
    conn.hset('m2','key%s'%i,'value%s'%i)
指定每次取10條,直到取完
ret=conn.hscan_iter('m2',count=100)
不要用這種方式，一下全部取出，redis可能會被撐爆，或者先用len查看下長度再決定使用getall或者其他
ret=conn.hgetall('m2')

# 增量式迭代獲取，對于數據大的數據非常有用，hscan可以實現分片的獲取數據，并非一次性將數據全部獲取完，從而防止內存被撐爆
 
# 參數：
    # name，redis的name
    # cursor，游標（基于游標分批取獲取數據）
    # match，匹配指定key，默認None 表示所有的key
    # count，每次分片最少獲取個數，默認None表示采用Redis的默認分片個數
 
# 如：
    # 第一次：cursor1, data1 = r.hscan('xx', cursor=0, match=None, count=None)
    # 第二次：cursor2, data1 = r.hscan('xx', cursor=cursor1, match=None, count=None)
    # ...
    # 直到返回值cursor的值為0時，表示數據已經通過分片獲取完畢