使用Python操作Redis
1. 安装pyredis首先安装pip
# apt-get install python-pip
......
# pip install --proxy=http://172.1.2.6:8080 redis
Downloading redis-2.9.1.tar.gz (62kB): 62kB downloaded
Running setup.py (path:/tmp/pip_build_root/redis/setup.py) egg_info for package redis
......
Successfully installed redis
Cleaning up...
也可以使用easy_install的方式来安装：
easy_install redis
或者直接编译安装：
wget https://pypi.python.org/packages/source/r/redis/redis-2.9.1.tar.gz
tar xvzf redis-2.9.1.tar.gz
cd redis-2.9.1
python setup.py install
2 . 简单的redis操作
redis连接实例是线程安全的，可以直接将redis连接实例设置为一个全局变量，直接使用。如果需要另一个Redis实例（or Redis数据库）时，就需要重新创建redis连接实例来获取一个新的连接。同理，python的redis没有实现select命令。
>>> import redis
>>> r = redis.Redis(host='localhost',port=6379,db=0)
>>> r.set('guo','shuai')
True
>>> r.get('guo')
'shuai'
>>> r['guo']
'shuai'
>>>r.keys()
['guo']
>>> r.dbsize() #当前数据库包含多少条数据
1L
>>> r.delete('guo')
1
>>> r.save() #执行“检查点”操作，将数据写回磁盘。保存时阻塞
True
>>> r.get('guo');
>>> r.flushdb() #清空r中的所有数据
True
3. pipeline操作
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。
>>>p = r.pipeline() --创建一个管道
>>> p.set('hello','redis')
>>> p.sadd('faz','baz')
>>> p.incr('num')
>>> p.execute()
>>> r.get('hello')
'redis'
管道的命令可以写在一起，如：
1
>>> p.set('hello','redis').p.sadd('faz','baz').incr('num').execute()
默认的情况下，管道里执行的命令可以保证执行的原子性，
执行pipe = r.pipeline(transaction=False)可以禁用这一特性。
4. 应用场景 – 页面点击数
《Redis Cookbook》对这个经典场景进行详细描述。假定我们对一系列页面需要记录点击次数。例如论坛的每个帖子都要记录点击次数，而点击次数比回帖的次数的多得多。如果使用关系数据库来存储点击，可能存在大量的行级锁争用。所以，点击数的增加使用redis的INCR命令最好不过了。
当redis服务器启动时，可以从关系数据库读入点击数的初始值（1237这个页面被访问了34634次）
>>> r.set("visit:1237:totals",34634)
True
每当有一个页面点击，则使用INCR增加点击数即可。
>>> r.incr("visit:1237:totals")
34635
>>> r.incr("visit:1237:totals")
34636
页面载入的时候则可直接获取这个值
>>> r.get ("visit:1237:totals")
'34636'
5. 使用hash类型保存多样化对象
当有大量类型文档的对象，文档的内容都不一样时，（即“表”没有固定的列），可以使用hash来表达。
>>>r.hset('users:jdoe','name', "John Doe")
1L
>>> r.hset('users:jdoe', 'email', 'John@test.com')
1L
>>> r.hset('users:jdoe','phone', '1555313940')
1L
>>> r.hincrby('users:jdoe', 'visits', 1)
1L
>>> r.hgetall('users:jdoe')
{'phone': '1555313940', 'name': 'John Doe', 'visits': '1', 'email': 'John@test.com'}
>>> r.hkeys('users:jdoe')
['name', 'email', 'phone', 'visits']
6. 应用场景 – 社交圈子数据
在社交网站中，每一个圈子(circle)都有自己的用户群。通过圈子可以找到有共同特征（比如某一体育活动、游戏、电影等爱好者）的人。当一个用户加入一个或几个圈子后，系统可以向这个用户推荐圈子中的人。
我们定义这样两个圈子,并加入一些圈子成员。
>>> r.sadd('circle:game:lol','user:debugo')
1
>>> r.sadd('circle:game:lol','user:leo')
1
>>> r.sadd('circle:game:lol','user:Guo')
1
>>> r.sadd('circle:soccer:InterMilan','user:Guo')
1
>>> r.sadd('circle:soccer:InterMilan','user:Levis')
1
>>> r.sadd('circle:soccer:InterMilan','user:leo')
1
#获得某一圈子的成员
>>> r.smembers('circle:game:lol')
set(['user:Guo', 'user:debugo', 'user:leo'])
redis> smembers circle:jdoe:family
可以使用集合运算来得到几个圈子的共同成员：
>>> r.sinter('circle:game:lol', 'circle:soccer:InterMilan')
set(['user:Guo', 'user:leo'])
>>> r.sunion('circle:game:lol', 'circle:soccer:InterMilan')
set(['user:Levis', 'user:Guo', 'user:debugo', 'user:leo'])
7. 应用场景 – 实时用户统计
Counting Online Users with Redis介绍了这个方法。当我们需要在页面上显示当前的在线用户时，就可以使用Redis来完成了。首先获得当前时间（以Unix timestamps方式）除以60，可以基于这个值创建一个key。然后添加用户到这个集合中。当超过你设定的最大的超时时间，则将这个集合设为过期；而当需要查询当前在线用户的时候，则将最后N分钟的集合交集在一起即可。由于redis连接对象是线程安全的，所以可以直接使用一个全局变量来表示。
import time
from redis import Redis
from datetime import datetime
ONLINE_LAST_MINUTES = 5
redis = Redis()
def mark_online(user_id): #将一个用户标记为online
now = int(time.time()) #当前的UNIX时间戳
expires = now + (app.config['ONLINE_LAST_MINUTES'] * 60) + 10 #过期的UNIX时间戳
all_users_key = 'online-users/%d' % (now // 60) #集合名，包含分钟信息
user_key = 'user-activity/%s' % user_id
p = redis.pipeline()
p.sadd(all_users_key, user_id) #将用户id插入到包含分钟信息的集合中
p.set(user_key, now) #记录用户的标记时间
p.expireat(all_users_key, expires) #设定集合的过期时间为UNIX的时间戳
p.expireat(user_key, expires)
p.execute()
def get_user_last_activity(user_id): #获得用户的最后活跃时间
last_active = redis.get('user-activity/%s' % user_id)#如果获取不到，则返回None
if last_active is None:
return None
return datetime.utcfromtimestamp(int(last_active))
def get_online_users(): #获得当前online用户的列表
current = int(time.time()) // 60
minutes = xrange(app.config['ONLINE_LAST_MINUTES'])
return redis.sunion(['online-users/%d' % (current - x) #取ONLINE_LAST_MINUTES分钟对应集合的交集
for x in minutes])
import redis
r = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379, db=0)
r['test'] = ‘test’ #或者可以r.set(‘test’, ‘test’) 设置key
r.get(‘test’)#获取test的值
r.delete(‘test’) #删除这个key
r.flushdb() #清空数据库
r.keys() #列出所有key
r.exists(‘test’) #检测这个key是否存在
r.dbsize() #数据库中多少个条数
info = r.info()
for key in info:
print "%s: %s" % (key, info)
# 查数据库大小
print '\ndbsize: %s' % r.dbsize()
# 看连接
print "ping %s" %r.ping()
# 选数据库
#r.select(2)
# 移动数据去2数据库
#r.move('a',2)
# 其他
#r.save('a') # 存数据
#r.lastsave('a') # 取最后一次save时间
#r.flush() #刷新
#r.shutdown() #关闭所有客户端，停掉所有服务，退出服务器
#
#--------------------------------------------
# 它有四种类型： string(key,value)、list(序列)、set(集合)、zset(有序集合,多了一个顺序属性)
# 不知道你用的哪种类型？
# print r.get_type('a') #可以告诉你
# -------------------------------------------
# string操作
print '-'*20
# 塞数据
r['c1'] = 'bar'
#或者
r.set('c2','bar')
#这里有个 getset属性，如果为True 可以在存新数据时将上次存储内容同时搞出来
print 'getset:',r.getset('c2','jj')
#如果你想设置一个递增的整数 每执行一次它自加1：
print 'incr:',r.incr('a')
#如果你想设置一个递减的整数 please:
print 'decr:',r.decr('a')
# 取数据
print 'r['']:',r['c1']
#或者
print 'get:',r.get('a')
#或者 同时取一批
print 'mget:',r.mget('c1','c2')
#或者 同时取一批 它们的名字(key)很像 而恰好你又不想输全部
print 'keys:',r.keys('c*')
#又或者 你只想随机取一个：
print 'randomkey:',r.randomkey()
# 查看一个数据有没有 有 1 无0
print 'existes:',r.exists('a')
# 删数据 1是删除成功 0和None是没这个东西
print 'delete:',r.delete('cc')
# 哦对了 它是支持批量操作的
print 'delete:',r.delete('c1','c2')
# 其他
r.rename('a','c3') #呃.改名
r.expire('c3',10) #让数据10秒后过期 说实话我不太明白么意思
r.ttl('c3') #看剩余过期时间 不存在返回-1
#--------------------------------
# 序列(list)操作
print '-'*20
# 它是两头通的
# 塞入
r.push('b','gg')
r.push('b','hh')
# head 属性控制是不是从另一头塞
r.push('b','ee',head=True)
# 看长度
print 'list len:',r.llen('b')
# 列出一批出来
print 'list lrange:',r.lrange('b',start=0,end=-1)
# 取出一位
print 'list index 0:',r.lindex('b',0)
# 修剪列表
#若start 大于end,则将这个list清空
print 'list ltrim :',r.ltrim('b',start=0,end=3) #只留 从0到3四位
# 排序
# 这可是个大工程
#--------------------------------
# 集合(set)操作
# 塞数据
r.sadd('s', 'a')
# 判断一个set长度为多少 不存在为0
r.scard('s')
# 判断set中一个对象是否存在
r.sismember('s','a')
# 求交集
r.sadd('s2','a')
r.sinter('s1','s2')
#求交集并将结果赋值
r.sinterstore('s3','s1','s2')
# 看一个set对象
r.smembers('s3')
# 求并集
r.sunion('s1','s2')
#求并集 并将结果返回
r.sunionstore('ss','s1','s2','s3')
# 求不同
# 在s1中有，但在s2和s3中都没有的数
r.sdiff('s1','s2','s3')
r.sdiffstore('s4','s1','s2')# 这个你懂的
# 取个随机数
r.srandmember('s1')
#-------------------------------------
#zset 有序set
#'zadd', 'zcard', 'zincr', 'zrange', 'zrangebyscore', 'zrem', 'zscore'
# 分别对应
#添加, 数量, 自加1,取数据,按照积分(范围)取数据,删除,取积分
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