python操作缓存memcache和redis

一、搭建memcached和redis

　　略，自己去百度吧

二、操作Mmecached

1. 安装API

python -m pip install python-memcached

2. 启动memcached

memcached -d -u root -p 12000 -m 50
memcached -d -u root -p 12001 -m 50
memcached -d -u root -p 12002 -m 50
参数说明:

-d 是启动一个守护进程

-m 是分配给Memcache使用的内存数量，单位是MB

-u 是运行Memcache的用户

-l 是监听的服务器IP地址

-p 是设置Memcache监听的端口,最好是1024以上的端口

-c 选项是最大运行的并发连接数，默认是1024，按照你服务器的负载量来设定

-P 是设置保存Memcache的pid文件

3. Python Memcached模块对于memcached集群的支持

　　python-memcached模块原生支持集群操作，其原理是在内存维护一个主机列表，且集群中主机的权重值和主机在列表中重复出现的次数成正比

主机权重

1.1.1.1 1

1.1.1.2 2

1.1.1.3 1

那么在内存中主机列表为：

host_list = ["1.1.1.1", "1.1.1.2", "1.1.1.2", "1.1.1.3", ]

如果用户根据如果要在内存中创建一个键值对（如：k1 = "v1"），那么要执行一下步骤：

根据算法将 k1 转换成一个数字
将数字和主机列表长度求余数，得到一个值 N（ 0 <= N < 列表长度）
在主机列表中根据第2步得到的值为索引获取主机，例如：host_list[N]
连接将第3步中获取的主机，将 k1 = "v1" 放置在该服务器的内存中

代码实现如下：

1 2	`mc` `=` `memcache.Client([('1.1.1.1:12000',` `1), ('1.1.1.2:12000',` `2), ('1.1.1.3:12000',` `1)], debug=True)` `mc.set('k1',` `'v1')`

4. add(keyname, value)

　　add 新增一个key，如果key存在则报错

obj.add('k1', 'v1')

v1 = obj.get('k1')

print('v1: ', v1)

out:

MemCached: while expecting 'STORED', got unexpected response 'NOT_STORED' # 如果添加的key存在，则报错

v1: v1

5. replace(keyname, new_value)

　　replace 修改某个key的值，如果key不存在，则报错

obj.replace('k1', 'new_v1')

v1 = obj.get('k1')

print('v1: ', v1)

out:

v1: new_v1

6. set 和 set_multi

　　set 设置一个键值对，如果key不存在，则创建，如果key存在，则修改

　　get 获取一个键值对

　　set_multi 设置多个键值对，如果key不存在，则创建，如果key存在，则修改

　　get_multi 获取多个键值对

# set 和 get

obj.set('k1', 'modify_v1')

obj.set('k2', 'newadd_v2')

v1 = obj.get('k1')

print('v1: ', v1)

v2 = obj.get('k2')

print('v2: ', v2)

out:

v1: modify_v1

v2: newadd_v2

# set_multi 和 get_multi

obj.set_multi({'k3':'v3', 'k4':'v4'})

print(obj.get_multi(['k3','k4']))

out:

{'k3': 'v3', 'k4': 'v4'}

7. delete 和 delete_multi

obj.delete('k1') # 如果key存在，则删除，key不存在，也不报错

print(obj.get('k1'))

out:

None

obj.delete_multi(['k3', 'k4']) # 批量删除key，不存在也不报错

print(obj.get_multi(['k3','k4']))

out:

{}

8. append 和 prepend

append 修改指定key的值，在该值后面追加内容
prepend 修改指定key的值，在该值前面插入内容

obj.add('k1', 'middle')

obj.append('k1','-right')

obj.prepend('k1', 'left-')

print(obj.get('k1'))

out: left-middle-right

9. decr 和 incr

incr 自增，将Memcached中的某一个值增加 N （ N默认为1 ）
decr 自减，将Memcached中的某一个值减少 N （ N默认为1 ）

obj.set('k2', '0')

obj.incr('k2',delta=2)

print(obj.get('k2'))

obj.decr('k2') # 默认delta=1

print(obj.get('k2'))

out:

2

1

10. gets 和 cas

如商城商品剩余个数，假设改值保存在memcache中，product_count = 900
A用户刷新页面从memcache中读取到product_count = 900
B用户刷新页面从memcache中读取到product_count = 900

如果A、B用户均购买商品

A用户修改商品剩余个数 product_count＝899
B用户修改商品剩余个数 product_count＝899

如此一来缓存内的数据便不在正确，两个用户购买商品后，商品剩余还是 899
如果使用python的set和get来操作以上过程，那么程序就会如上述所示情况！

如果想要避免此情况的发生，只要使用 gets 和 cas 即可，如：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import memcache
mc = memcache.Client(['10.211.55.4:12000'], debug=True, cache_cas=True)

v = mc.gets('product_count')
# ...
# 如果有人在gets之后和cas之前修改了product_count，那么，下面的设置将会执行失败，剖出异常，从而避免非正常数据的产生
mc.cas('product_count', "899")
Ps：本质上每次执行gets时，会从memcache中获取一个自增的数字，通过cas去修改gets的值时，会携带之前获取的自增值和memcache中的自增值进行比较，如果相等，则可以提交，如果不想等，那表示在gets和cas执行之间，又有其他人执行了gets（获取了缓冲的指定值），如此一来有可能出现非正常数据，则不允许修改。

　　Ps:以上gets cas经过测试无效，或许我测试方法错误，以后修正！

三、操作Redis

　　redis提供五种数据类型：string，hash，list，set及zset(sorted set)。

1. 安装redis模块

1	`pip install redis`

2. redis模块介绍

redis-py 的API的使用可以分类为：

连接方式
连接池
操作
String 操作
Hash 操作
List 操作
Set 操作
Sort Set 操作
管道
发布订阅

3. 操作模式

　　redis-py提供两个类Redis和StrictRedis用于实现Redis的命令，StrictRedis用于实现大部分官方的命令，并使用官方的语法和命令，Redis是StrictRedis的子类，用于向后兼容旧版本的redis-py。

import redis

r = redis.Redis(host='172.25.50.13', port=6379)

r.set('k1', 'v1')

ret1 = r.get('k1')

ret2 = r.get('k2')

print(ret1)

print(ret2)

out:

b'v1'

None

4. 连接池

　　redis-py使用connection pool来管理对一个redis server的所有连接，避免每次建立、释放连接的开销。默认，每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。可以直接建立一个连接池，然后作为参数Redis，这样就可以实现多个Redis实例共享一个连接池。

5. String操作

　　String操作，redis中的String在在内存中按照一个name对应一个value来存储

5.1 set(name, value, ex=None, px=None, nx=False, xx=False)

在Redis中设置值，默认，不存在则创建，存在则修改

参数：

     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

     xx，如果设置为True，则只有name存在时，当前set操作才执行

ret1 = r.get('k1')

print(ret1)

r.set('k1', 'vvvvv', nx=True) # 此时k1已经存在，所以不执行

ret1 = r.get('k1')

print(ret1)

out:

b'v1'

r.set('k1', 'vvvvv', xx=True) # 此时k1已经存在，所以执行

ret1 = r.get('k1')

print(ret1)

out:

b'vvvvv'

　　基于这个命令的变种：

　　　　setnx(name, value) 设置值，只有name不存在时，执行设置操作（添加）

　　　　setex(name, value, time) 设置值， time，过期时间（数字秒或 timedelta对象）

　　　　psetex(name, time_ms, value) 设置值，time_ms，过期时间（数字毫秒或 timedelta对象）

　　　　mset(*args, **kwargs) 批量设置值，mset(k1='v1', k2='v2') 或 mset({'k1': 'v1', 'k2': 'v2'})

getset(name, value)

1	`设置新值并获取原来的值`

getrange(key, start, end)

# 获取子序列（根据字节获取，非字符）

# 参数：

# name，Redis 的 name

# start，起始位置（字节）

# end，结束位置（字节）

# 如： "武沛齐" ，0-3表示 "武"

setrange(name, offset, value)

# 修改字符串内容，从指定字符串索引开始向后替换（新值太长时，则向后添加）

# 参数：

# offset，字符串的索引，字节（一个汉字三个字节）

# value，要设置的值

setbit(name, offset, value)

# 对name对应值的二进制表示的位进行操作

# 参数：

# name，redis的name

# offset，位的索引（将值变换成二进制后再进行索引）

# value，值只能是 1 或 0

# 注：如果在Redis中有一个对应： n1 = "foo"，

那么字符串foo的二进制表示为：01100110 01101111 01101111

所以，如果执行 setbit('n1', 7, 1)，则就会将第7位设置为1，

那么最终二进制则变成 01100111 01101111 01101111，即："goo"

# 扩展，转换二进制表示：

# source = "武沛齐"

source = "foo"

for i in source:

num = ord(i)

print bin(num).replace('b','')

特别的，如果source是汉字 "武沛齐"怎么办？

答：对于utf-8，每一个汉字占 3 个字节，那么 "武沛齐" 则有 9个字节

对于汉字，for循环时候会按照字节迭代，那么在迭代时，将每一个字节转换十进制数，然后再将十进制数转换成二进制

11100110 10101101 10100110 11100110 10110010 10011011 11101001 10111101 10010000

-------------------------- ----------------------------- -----------------------------

武沛齐

getbit(name, offset)

1	`# 获取name对应的值的二进制表示中的某位的值（0或1）`

bitcount(key, start=None, end=None)

# 获取name对应的值的二进制表示中 1 的个数

# 参数：

# key，Redis的name

# start，位起始位置

# end，位结束位置

bitop(operation, dest, *keys)

# 获取多个值，并将值做位运算，将最后的结果保存至新的name对应的值

# 参数：

# operation,AND（并）、 OR（或）、 NOT（非）、 XOR（异或）

# dest, 新的Redis的name

# *keys,要查找的Redis的name

# 如：

bitop("AND", 'new_name', 'n1', 'n2', 'n3')

# 获取Redis中n1,n2,n3对应的值，然后讲所有的值做位运算（求并集），然后将结果保存 new_name 对应的值中

strlen(name)

1	`# 返回name对应值的字节长度（一个汉字3个字节）`

incr(self, name, amount=1)

# 自增 name对应的值，当name不存在时，则创建name＝amount，否则，则自增。

# 参数：

# name,Redis的name

# amount,自增数（必须是整数）

# 注：同incrby

incrbyfloat(self, name, amount=1.0)

# 自增 name对应的值，当name不存在时，则创建name＝amount，否则，则自增。

# 参数：

# name,Redis的name

# amount,自增数（浮点型）

decr(self, name, amount=1)

# 自减 name对应的值，当name不存在时，则创建name＝amount，否则，则自减。

# 参数：

# name,Redis的name

# amount,自减数（整数）

append(key, value)

# 在redis name对应的值后面追加内容

# 参数：

key, redis的name

value, 要追加的字符串

6. Hash操作

　　 Hash操作，redis中Hash在内存中的存储格式如下图：

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）

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'})

hget(name,key)

1	`# 在name对应的hash中获取根据key获取value`

hmget(name, keys, *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：

# r.mget('xx', ['k1', 'k2'])

# 或

# print r.hmget('xx', 'k1', 'k2')

hgetall(name)

1	`获取name对应hash的所有键值`

hlen(name)

1	`# 获取name对应的hash中键值对的个数`

hkeys(name)

1	`# 获取name对应的hash中所有的key的值`

hvals(name)

1	`# 获取name对应的hash中所有的value的值`

hexists(name, key)

1	`# 检查name对应的hash是否存在当前传入的key`

hdel(name,*keys)

1	`# 将name对应的hash中指定key的键值对删除`

hincrby(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）

hincrbyfloat(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

hscan(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

# 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的值为0时，表示数据已经通过分片获取完毕

hscan_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

7. List操作

　　 List操作，redis中的List在在内存中按照一个name对应一个List来存储。如图：

lpush(name,values)

# 在name对应的list中添加元素，每个新的元素都添加到列表的最左边

# 如：

# r.lpush('oo', 11,22,33)

# 保存顺序为: 33,22,11

# 扩展：

# rpush(name, values) 表示从右向左操作

lpushx(name,value)

# 在name对应的list中添加元素，只有name已经存在时，值添加到列表的最左边

# 更多：

# rpushx(name, value) 表示从右向左操作

llen(name)

1	`# name对应的list元素的个数`

linsert(name, where, refvalue, value))

# 在name对应的列表的某一个值前或后插入一个新值

# 参数：

# name，redis的name

# where，BEFORE或AFTER

# refvalue，标杆值，即：在它前后插入数据

# value，要插入的数据

r.lset(name, index, value)

# 对name对应的list中的某一个索引位置重新赋值

# 参数：

# name，redis的name

# index，list的索引位置

# value，要设置的值

r.lrem(name, value, num)

# 在name对应的list中删除指定的值

# 参数：

# name，redis的name

# value，要删除的值

# num， num=0，删除列表中所有的指定值；

# num=2,从前到后，删除2个；

# num=-2,从后向前，删除2个

lpop(name)

# 在name对应的列表的左侧获取第一个元素并在列表中移除，返回值则是第一个元素

# 更多：

# rpop(name) 表示从右向左操作

lindex(name, index)

1	`在name对应的列表中根据索引获取列表元素`

lrange(name, start, end)

# 在name对应的列表分片获取数据

# 参数：

# name，redis的name

# start，索引的起始位置

# end，索引结束位置

ltrim(name, start, end)

# 在name对应的列表中移除没有在start-end索引之间的值

# 参数：

# name，redis的name

# start，索引的起始位置

# end，索引结束位置

rpoplpush(src, dst)

# 从一个列表取出最右边的元素，同时将其添加至另一个列表的最左边

# 参数：

# src，要取数据的列表的name

# dst，要添加数据的列表的name

blpop(keys, timeout)

# 将多个列表排列，按照从左到右去pop对应列表的元素

# 参数：

# keys，redis的name的集合

# timeout，超时时间，当元素所有列表的元素获取完之后，阻塞等待列表内有数据的时间（秒）, 0 表示永远阻塞

# 更多：

# r.brpop(keys, timeout)，从右向左获取数据

brpoplpush(src, dst, timeout=0)

# 从一个列表的右侧移除一个元素并将其添加到另一个列表的左侧

# 参数：

# src，取出并要移除元素的列表对应的name

# dst，要插入元素的列表对应的name

# timeout，当src对应的列表中没有数据时，阻塞等待其有数据的超时时间（秒），0 表示永远阻塞

自定义增量迭代

# 由于redis类库中没有提供对列表元素的增量迭代，如果想要循环name对应的列表的所有元素，那么就需要：

# 1、获取name对应的所有列表

# 2、循环列表

# 但是，如果列表非常大，那么就有可能在第一步时就将程序的内容撑爆，所有有必要自定义一个增量迭代的功能：

def list_iter(name):

"""

自定义redis列表增量迭代

:param name: redis中的name，即：迭代name对应的列表

:return: yield 返回列表元素

"""

list_count = r.llen(name)

for index in xrange(list_count):

yield r.lindex(name, index)

# 使用

for item in list_iter('pp'):

print item

8. Set操作

sadd(name,values)

1	`# name对应的集合中添加元素`

scard(name)

1	`获取name对应的集合中元素个数`

sdiff(keys, *args)

1	`在第一个name对应的集合中且不在其他name对应的集合的元素集合`

sdiffstore(dest, keys, *args)

1	`# 获取第一个name对应的集合中且不在其他name对应的集合，再将其新加入到dest对应的集合中`

sinter(keys, *args)

1	`# 获取多一个name对应集合的并集`

sinterstore(dest, keys, *args)

1	`# 获取多一个name对应集合的并集，再讲其加入到dest对应的集合中`

sismember(name, value)

1	`# 检查value是否是name对应的集合的成员`

smembers(name)

1	`# 获取name对应的集合的所有成员`

smove(src, dst, value)

1	`# 将某个成员从一个集合中移动到另外一个集合`

spop(name)

1	`# 从集合的右侧（尾部）移除一个成员，并将其返回`

srandmember(name, numbers)

1	`# 从name对应的集合中随机获取 numbers 个元素`

srem(name, values)

1	`# 在name对应的集合中删除某些值`

sunion(keys, *args)

1	`# 获取多一个name对应的集合的并集`

sunionstore(dest,keys, *args)

1	`# 获取多一个name对应的集合的并集，并将结果保存到dest对应的集合中`

sscan(name, cursor=0, match=None, count=None)
sscan_iter(name, match=None, count=None)

1	`# 同字符串的操作，用于增量迭代分批获取元素，避免内存消耗太大`

9. Zset操作

　　有序集合，在集合的基础上，为每元素排序；元素的排序需要根据另外一个值来进行比较，所以，对于有序集合，每一个元素有两个值，即：值和分数，分数专门用来做排序。

zadd(name, *args, **kwargs)

# 在name对应的有序集合中添加元素

# 如：

# zadd('zz', 'n1', 1, 'n2', 2)

# 或

# zadd('zz', n1=11, n2=22)

zcard(name)

1	`# 获取name对应的有序集合元素的数量`

zcount(name, min, max)

1	`# 获取name对应的有序集合中分数在 [min,max] 之间的个数`

zincrby(name, value, amount)

1	`# 自增name对应的有序集合的 name 对应的分数`

r.zrange( name, start, end, desc=False, withscores=False, score_cast_func=float)

# 按照索引范围获取name对应的有序集合的元素

# 参数：

# name，redis的name

# start，有序集合索引起始位置（非分数）

# end，有序集合索引结束位置（非分数）

# desc，排序规则，默认按照分数从小到大排序

# withscores，是否获取元素的分数，默认只获取元素的值

# score_cast_func，对分数进行数据转换的函数

# 更多：

# 从大到小排序

# zrevrange(name, start, end, withscores=False, score_cast_func=float)

# 按照分数范围获取name对应的有序集合的元素

# zrangebyscore(name, min, max, start=None, num=None, withscores=False, score_cast_func=float)

# 从大到小排序

# zrevrangebyscore(name, max, min, start=None, num=None, withscores=False, score_cast_func=float)

zrank(name, value)

# 获取某个值在 name对应的有序集合中的排行（从 0 开始）

# 更多：

# zrevrank(name, value)，从大到小排序

zrangebylex(name, min, max, start=None, num=None)

# 当有序集合的所有成员都具有相同的分值时，有序集合的元素会根据成员的值（lexicographical ordering）来进行排序，而这个命令则可以返回给定的有序集合键 key 中，元素的值介于 min 和 max 之间的成员

# 对集合中的每个成员进行逐个字节的对比（byte-by-byte compare），并按照从低到高的顺序，返回排序后的集合成员。如果两个字符串有一部分内容是相同的话，那么命令会认为较长的字符串比较短的字符串要大

# 参数：

# name，redis的name

# min，左区间（值）。 + 表示正无限； - 表示负无限； ( 表示开区间； [ 则表示闭区间

# min，右区间（值）

# start，对结果进行分片处理，索引位置

# num，对结果进行分片处理，索引后面的num个元素

# 如：

# ZADD myzset 0 aa 0 ba 0 ca 0 da 0 ea 0 fa 0 ga

# r.zrangebylex('myzset', "-", "[ca") 结果为：['aa', 'ba', 'ca']

# 更多：

# 从大到小排序

# zrevrangebylex(name, max, min, start=None, num=None)

zrem(name, values)

# 删除name对应的有序集合中值是values的成员

# 如：zrem('zz', ['s1', 's2'])

zremrangebyrank(name, min, max)

1	`# 根据排行范围删除`

zremrangebyscore(name, min, max)

1	`# 根据分数范围删除`

zremrangebylex(name, min, max)

1	`# 根据值返回删除`

zscore(name, value)

1	`# 获取name对应有序集合中 value 对应的分数`

zinterstore(dest, keys, aggregate=None)

1 2	`# 获取两个有序集合的交集，如果遇到相同值不同分数，则按照aggregate进行操作` `# aggregate的值为: SUM MIN MAX`

zunionstore(dest, keys, aggregate=None)

1 2	`# 获取两个有序集合的并集，如果遇到相同值不同分数，则按照aggregate进行操作` `# aggregate的值为: SUM MIN MAX`

zscan(name, cursor=0, match=None, count=None, score_cast_func=float)
zscan_iter(name, match=None, count=None,score_cast_func=float)

1	`# 同字符串相似，相较于字符串新增score_cast_func，用来对分数进行操作`

10. 其他常用操作

delete(*names)

1	`# 根据删除redis中的任意数据类型`

exists(name)

1	`# 检测redis的name是否存在`

keys(pattern='*')

# 根据模型获取redis的name

# 更多：

# KEYS * 匹配数据库中所有 key 。

# KEYS h?llo 匹配 hello ， hallo 和 hxllo 等。

# KEYS h*llo 匹配 hllo 和 heeeeello 等。

# KEYS h[ae]llo 匹配 hello 和 hallo ，但不匹配 hillo

expire(name ,time)

1	`# 为某个redis的某个name设置超时时间`

rename(src, dst)

1	`# 对redis的name重命名为`

move(name, db))

1	`# 将redis的某个值移动到指定的db下`

randomkey()

1	`# 随机获取一个redis的name（不删除）`

type(name)

1	`# 获取name对应值的类型`

scan(cursor=0, match=None, count=None)
scan_iter(match=None, count=None)

1	`# 同字符串操作，用于增量迭代获取key`

四、Redis之管道

　　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，避免每次建立、释放连接的开销。并且默认情况下,一次pipline 是原子性操作

import redis

pool = redis.ConnectionPool(host='172.25.50.13', port=6379) #创建连接池

r = redis.Redis(connection_pool=pool)

# pipe = r.pipeline(transaction=False) # 事务默认是开启状态，如果要禁用，则设置为False即可

pipe = r.pipeline(transaction=True) # 创建一个管道

pipe.set('k1', 'v1')

pipe.set('k2', 'v2')

pipe.execute() # 事务性执行管道中命令

v1 = r.get('k1')

v2 = r.get('k2')

print('k1:', v1)

print('k2:', v2)

out :

k1: b'v1'

k2: b'v2'

　　当然，也支持管道的命令放在一起

import redis

pool = redis.ConnectionPool(host='172.25.50.13', port=6379) #创建连接池

r = redis.Redis(connection_pool=pool)

# pipe = r.pipeline(transaction=False) # 事务默认是开启状态，如果要禁用，则设置为False即可

pipe = r.pipeline(transaction=True) # 创建一个管道

pipe.set('k3','v3').set('k4', 'v4').set('a1', '2').incr('a1')

pipe.execute() # 执行管道中命令

v3 = r.get('k3')

v4 = r.get('k4')

a1 = r.get('a1')

print('k3:', v3)

print('k4:', v4)

print('a1:', a1)

out:

k3: b'v3'

k4: b'v4'

a1: b'3'

五、Redis之发布订阅

　　订阅者可以订阅一个或多个频道，发布者向一个频道发送消息后，所有订阅这个频道的订阅者都将收到消息，而发布者也将收到一个数值，这个数值是收到消息的订阅者的数量。订阅者只能收到自它开始订阅后发布者所发布的消息，之前发布的消息呢，就不可能收到了。

# 定义发布链接类

import redis

class RedisHelper:

def __init__(self):

self.__conn = redis.Redis(host='172.25.50.13')

def public(self, msg, channel):

self.__conn.publish( channel, msg)

return True

def subscribe(self, channel):

pub = self.__conn.pubsub()

pub.subscribe(channel)

pub.parse_response()

return pub

# 发布者

publisher = RedisHelper()

publisher.public('push a message', 'fm333.7')

# 订阅者

recver = RedisHelper()

data = recver.subscribe('fm333.7')

print(data.parse_response()) # [b'message', b'fm333.7', b'push a message'] 三个数值分别对应应答的 type, channel, data

# 如果要获取完整信息，如果用如下代码

# for item in data.listen():

# print(item) # 最终返回一个dict: {'data': b'push a message', 'type': 'message', 'pattern': None, 'channel': b'fm333.7'}