redis python 连接redis
redis
介绍
- redis 数据库是非关系型数据库
- 将数据以键值对的形式保存到内存
- 值有很多数据类型
- string 字符串
- list 链表
- set 集合
- zset 有序集合
- hash 哈希
- 与 memcached 比较
- memcached 仅支持字符串类型的shuju
- memcached 不支持持久化
- 使用 redis 的好处
- 速度快,因为数据存在内存中,类似于HashMap,
- HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)
- 支持丰富数据类型,支持string,list,set,sorted set,hash
- 支持事务,操作都是原子性,
- 对数据的更改要么全部执行,要么全部不执行
- 丰富的特性:可用于缓存,消息,按key设置过期时间,过期后将会自动删除
- 单线程不存在并发访问的问题(新版已经支持多线程了)
- io 多路复用 没有线程之间的切换
- 速度快,因为数据存在内存中,类似于HashMap,
- redis 适合的场景
- 最常见就是作为数据库的缓存
- 排行榜 记录网站访问量、文章访问量 缓存数据库 发布订阅 去重 分布式等
安装
-
去官网下载压缩包,并解压到
/usr/local/src/
-
进行编译安装
cd /usr/local/src/redis-stable make make PREFIX=/usr/local/redis/ install # 关于 PREFIX 1. 添加此项,安装到指定目录 2. 默认会将执行文件放到 /usr/local/bin/ 3. 将配置文件放到 /usr/local/etc/ 4. 其他的资源放到 /usr/local/share/
-
修改配置文件
# 主要配置 # bind 127.0.0.1 ::1 默认配置,如果想要远程连接需要 bind 0.0.0.0 # protected-mode yes 保护模式开启,远程连接 protected-mod no # requirepass # 默认不需要密码,可以开启设置密码 123 requirepass 123 # daemonize no # 是否开启后台运行 daemonize yes
-
启动服务
cd /usr/local/redis/bin/ ./redis-server redis.conf # 安装配置文件进行启动 ./redis-cli # 进入客户端 ./redis-cli -a 'password' -h 'ipaddr' -p 'port' #远程连接 ./redis-cli shutdown # 关闭服务
python 使用 redis
简单使用
from redis import Redis
conn = Redis(host='192.168.222.5',port=6379,db=0,decode_responses=True)
conn.set(name='age',value=18)
result = conn.get(name='age')
print(result)
创建连接池连接
- 连接池必须是单例的!
# redis_pool.py
import redis
POOL = redis.ConnectionPool(host='192.168.222.5',port=6379,db=0,decode_responses=True,max_connections=100)
# redis_test.py
from t_redis import POOL
import redis
r = redis.Redis(connection_pool=POOL)
result = r.get(name='name')
print(result)
操作各种类型的数据
字符串类型
set 的用法
####1 set的用法
conn.set('height',180) #基本使用
conn.set('height','190',nx=True)
'''
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,值存在,就修改不了,执行没效果
xx,如果设置为True,则只有name存在时,当前set操作才执行,值存在才能修改,值不存在,不会设置新值
'''
批量设置键值对 mset
r.mset({'key1':'value1', 'key2':'value2'})
# 对应还有 mget
获取旧值放入新值 getset
before_vaule = r.getset('key','new_vaule')
统计网站访问量 incr
r.set('count',0)
r.incr('count') # 只要一执行,数字加1
r.incr('count',2) # 执行一次数字加二
# 相应的有 decr
字符串拼接 append
r.append('name','Fun')
hash 操作
hset 和 hget
r.hset('dict_name','key','value') # key 不能重复,重复会覆盖
result = r.get('dict_name','key')
hmset hmget
r.hmset('dict_name',{'key1':'value1', 'key2':'value2'})
result = r.hmget('dict_name',['key1', 'key2'])
字典长度 hlen
result = r.hlen('dict_name')
是否有键
result = r.hexists('dict_name','key')
删除键
result r.hdel('dict_name','key')
自增 hincrby
r.hincrby('dict_name','key')
取出部分和全部 hscan_iter hgetall
result = conn.hscan_iter('dict_name')
print(result)
for i in ret:
print(i)
result = conn.hgetall('dict_name')
链表操作
从左放多个 lpush 从右放 rpush
result = conn.lpush('list_name',1,2,3,4,5)
有指定列表才放
result = r.rpushx('list',10)
从左边去除 lpop 从右边去除 rpop
result = r.lpop('list_name')
长度 len
result = r.llen('list_name')
指定位置插入
# 从零开始数,在三个之前插入
r.linsert('list_name','before','3','77777777')
r.linsert('list_name','after','3','66666666')
指定范围取
r.lindex('list_name',0) # 去一个
r.lrange('list_name',0,2) # 前闭后闭
blpop
- 移出并获取列表的第一个元素, 如果列表没有元素会阻塞列表直到等待超时或发现可弹出元素为止。
result = r.blpop('list_name',timeout=10)
操作"表"
删除
r.delete('list_name')
存在
r.exists('list_name')
超时
r.expire('list_name',2)
类型
r.type('list_name')
管道
- 实现事务
import redis
pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)
conn = redis.Redis(connection_pool=pool)
# pipe = r.pipeline(transaction=False)
pipe = conn.pipeline(transaction=True)
pipe.multi()
pipe.set('name', 'alex')
pipe.set('role', 'sb')
pipe.execute() # 这句话,才真正的去执行
django 中使用 redis
pip install django-redis
# 在 settings 中配置 redis
CACHES = {
"default": {
"BACKEND": "django_redis.cache.RedisCache",
"LOCATION": "redis://192.168.222.5:6379",
"OPTIONS": {
"CLIENT_CLASS": "django_redis.client.DefaultClient",
"CONNECTION_POOL_KWARGS": {"max_connections": 100}
# "PASSWORD": "123",
}
}
}
# 使用
# 1 使用cache
from django.core.cache import cache
cache.set('name',user)
# 直接使用conn对象
from django_redis import get_redis_connection
conn = get_redis_connection('default')
print(conn.hgetall('xxx'))
结合 celery 异步框架
celery 简介
- celery 是一个异步框架,可以执行异步任务,延迟任务、定时任务等
- celery 框架分为三部分:
- broker 任务对列,用于存放任务,可用 redis
- worker 调度 broker 中的任务,让 python 执行
- backen 保存任务的状态信息和结果 可用 redis
安装使用 celery
pip install celery
pip install eventlet # 在 windows 上运行需要该模块
基本结构
#1 只写一个py文件,内容如下celery_task.py:
from celery import Celery
broker='redis://127.0.0.1:6379/1' #broker任务队列
backend='redis://127.0.0.1:6379/2' # 结构存储,执行完的结果存在这
app=Celery(__name__,broker=broker,backend=backend)
#添加任务(使用这个装饰器装饰,@app.task)
@app.task
def add(x,y):
print(x,y)
return x+y
# 2启动worker
# 用命令来执行
# 非windows
# 命令:celery worker -A celery_task -l info
# windows:
# pip3 install eventlet
# celery worker -A celery_task -l info -P eventlet
# 3 添加任务
from celery_task import add
# add(3,4) # 直接执行,不会被添加到broker中
ret=add.delay(5,4) #想broker中添加一个任务
print(ret)
# 4 查看任务执行结果
from celery_task import app
from celery.result import AsyncResult
id = '3e397fd7-e0c1-4c5c-999c-2655a96793bb'
if __name__ == '__main__':
async = AsyncResult(id=id, app=app)
if async.successful():
result = async.get()
print(result)
elif async.failed():
print('任务失败')
elif async.status == 'PENDING':
print('任务等待中被执行')
elif async.status == 'RETRY':
print('任务异常后正在重试')
elif async.status == 'STARTED':
print('任务已经开始被执行')
包结构
#1 新建一个包,叫celery_task
-celery_task
-__init__.py
-celery.py
-task1.py
-task2.py
# 2 celery.py
from celery import Celery
broker='redis://127.0.0.1:6379/1' #broker任务队列
backend='redis://127.0.0.1:6379/2'# 结构存储,执行完的结果存在这
app=Celery(__name__,broker=broker,backend=backend,include=['celery_task.task1','celery_task.task2'])
# 3 task1.py
from .celery import app
@app.task
def add(x,y):
print(x,y)
return x+y
# 4 task2.py
from .celery import app
@app.task
def mutile(x,y):
print(x,y)
return x*y
# 5 添加任务(异步任务,延迟任务)
from celery_task.task1 import add
from celery_task.task2 import mutile
# 提交异步
ret=add.delay(6,7)
print(ret) # 2d4ad592-9548-4c7c-8df4-7f8583e8a1b1
# 提交延迟任务
from datetime import datetime, timedelta
# 需要utc时间
eta=datetime.utcnow() + timedelta(seconds=10)
ret=add.apply_async(args=(240, 50), eta=eta)
print(ret)
# 6获取结果同上
# 执行定时任务
#1 celery.py
from celery import Celery
broker='redis://127.0.0.1:6379/1' #broker任务队列
backend='redis://127.0.0.1:6379/2' # 结构存储,执行完的结果存在这
app=Celery(__name__,broker=broker,backend=backend,include=['celery_task.task1','celery_task.task2'])
# 执行定时任务
# 时区
app.conf.timezone = 'Asia/Shanghai'
# 是否使用UTC
app.conf.enable_utc = False
# 任务的定时配置
from datetime import timedelta
from celery.schedules import crontab
app.conf.beat_schedule = {
'add-task': {
'task': 'celery_task.task1.add',
# 'schedule': timedelta(seconds=3),
'schedule': crontab(hour=8, day_of_week=1), # 每周一早八点
'args': (300, 150),
}
}
# 2 启动worker,启动beat
-celery worker -A celery_task -l info -P eventlet
-celery beat -A celery_task -l info
启动时注意两个命令
celery worker -A celery_task -l info -P eventlet
celery beat -A celery_task -l info
实例:轮播图的延时上传
# E:\development\pythonProject\luffyapi\celery_task
# celery.py
from celery import Celery
# 加载django环境
import os
import django
os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "luffyapi.settings.dev")
django.setup()
broker='redis://192.168.222.5:6379/1' #broker任务队列
backend='redis://192.168.222.5:6379/2' # 结构存储,执行完的结果存在这
app=Celery(__name__,broker=broker,backend=backend,include=['celery_task.home_task',])
# 执行定时任务
# 时区
app.conf.timezone = 'Asia/Shanghai'
# 是否使用UTC
app.conf.enable_utc = False
# 任务的定时配置
from datetime import timedelta
from celery.schedules import crontab
app.conf.beat_schedule = {
'add-task': {
'task': 'celery_task.home_task.banner_update',
'schedule': timedelta(seconds=30),
# 'schedule': crontab(hour=8, day_of_week=1), # 每周一早八点
# 'args': (300, 150),
}
}
# 一定要启动beat
# celery beat -A celery_task -l info
# home_task.py
from .celery import app
# cache
# model,serilizer
@app.task
def banner_update():
# 放在里面防止循环导入
from home import ser
from home import models
from django.conf import settings
from django.core.cache import cache
queryset_banner = models.Banner.objects.filter(is_delete=False, is_show=True).order_by('display_order')[
:settings.BANNER_COUNTER]
serializer_banner=ser.BannerModelSerializer(instance=queryset_banner,many=True)
print(serializer_banner.data)
for banner in serializer_banner.data:
banner['img']='http://127.0.0.1:8000'+banner['img']
cache.set('banner_list',serializer_banner.data)
# # import time
# # time.sleep(1)
# banner_list=cache.get('banner_list')
# print(banner_list)
return True
原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_54898062/article/details/140636445
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