Python --Redis Hash操作

2018-01-17 10:30:54来源:http://www.cnblogs.com/bigberg/p/8287948.html作者:Python_博客园人点击

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一、Redis Hash操作

Redis 数据库hash数据类型是一个string类型的key和value的映射表,适用于存储对象。Redis 中每个 hash 可以存储 232 - 1 键值对(40多亿)。hash表现形式上有些像pyhton中的dict,可以存储一组关联性较强的数据 , redis中Hash在内存中的存储格式如下图:



二、Hash命令
# 连接redis
import redis
host = '172.16.200.49'
port = 6379
pool = redis.ConnectionPool(host=host, port=port)
r = redis.Redis(connection_pool=pool)
2.1 hset(name, key, value)
# name对应的hash中设置一个键值对(不存在,则创建;否则,修改)

# 参数:
# name,redis的name
# key,name对应的hash中的key
# value,name对应的hash中的value

# 注:
# hsetnx(name, key, value),当name对应的hash中不存在当前key时则创建(相当于添加)
r.hset('p_info', 'name', 'bigberg')
r.hset('p_info', 'age', '22')
r.hset('p_info', 'gender', 'M')
# 设置了姓名、年龄和性别

2.2 hmset(name, mapping)


# 在name对应的hash中批量设置键值对

# 参数:
# name,redis的name
# mapping,字典,如:{'k1':'v1', 'k2': 'v2'}

# 如:
# r.hmset('xx', {'k1':'v1', 'k2': 'v2'})
r.hmset('info_2', {'name': 'Jerry', 'species': 'mouse'})

2.3 hget(name, key)


# 在name对应的hash中获取根据key获取value
# 获取的bytes 类型
print(r.hget('p_info', 'name').decode())
# 输出
bigberg

2.3 hmget(name, key, *args)


# 在name对应的hash中获取多个key的值

# 参数:
# name,reids对应的name
# keys,要获取key集合,如:['k1', 'k2', 'k3']
# *args,要获取的key,如:k1,k2,k3

# 如:
print(r.hmget('p_info', ['name', 'age', 'gender']))
# 输出是一个列表
[b'bigberg', b'22', b'M']

2.4hgetall(name)


获取name对应hash的所有键值
print(r.hgetall('p_info'))
#输出是一个字典
{b'name': b'bigberg', b'gender': b'M', b'age': b'22'}
2.5hlen(name)
# 获取name对应的hash中键值对的个数
print(r.hlen('p_info'))
#输出
3

2.6hkeys(name)


# 获取name对应的hash中所有的key的值
print(r.hkeys('p_info'))
#输出
[b'name', b'age', b'gender']

2.7 hvals(name)


# 获取name对应的hash中所有的value的值
print(r.hvals('p_info'))
#输出
[b'bigberg', b'22', b'M']

2.8hexists(name, key)


# 检查name对应的hash是否存在当前传入的key
print(r.hexists('p_info', 'name'))
print(r.hexists('p_info', 'job'))
#输出
True
False

2.9hdel(name,*keys)


# 将name对应的hash中指定key的键值对删除
r.hdel('p_info', 'gender')
print(r.hgetall('p_info'))
# 删除了性别
#输出
{b'name': b'bigberg', b'age': b'22'

2.10hincrby(name, key, amount=1)


# 自增name对应的hash中的指定key的值,不存在则创建key=amount
# 参数:
# name,redis中的name
# key, hash对应的key
# amount,自增数(整数)
r.hincrby('p_info', 'age', 1)
print(r.hget('p_info', 'age'))
#输出,年龄增加1
b'23'

2.11hincrbyfloat(name, key, amount=1.0)


# 自增name对应的hash中的指定key的值,不存在则创建key=amount

# 参数:
# name,redis中的name
# key, hash对应的key
# amount,自增数(浮点数)

# 自增name对应的hash中的指定key的值,不存在则创建key=amount
2.12hscan(name, cursor=0, match=None, count=None)
# 增量式迭代获取,对于数据大的数据非常有用,hscan可以实现分片的获取数据,并非一次性将数据全部获取完,从而放置内存被撑爆

# 参数:
# name,redis的name
# cursor,游标(基于游标分批取获取数据)
# match,匹配指定key,默认None 表示所有的key
# count,每次分片最少获取个数,默认None表示采用Redis的默认分片个数
print(r.hscan('p_info', cursor=0))
print(r.hscan('p_info', cursor=0, match='n*'))
#输出
(0, {b'age': b'23', b'address': b'hz', b'name': b'bigberg'})
(0, {b'name': b'bigberg'})

http://redisdoc.com/key/scan.html#scan


2.13hscan_iter(name, match=None, count=None)
# 利用yield封装hscan创建生成器,实现分批去redis中获取数据
# 参数:
# match,匹配指定key,默认None 表示所有的key
# count,每次分片最少获取个数,默认None表示采用Redis的默认分片个数
# 如:
# for item in r.hscan_iter('xx'):
# print(item)

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