内容简介:Python --Redis Hash操作
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']
2.4 hgetall(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'}
2.5 hlen(name)
# 获取name对应的hash中键值对的个数 print(r.hlen('p_info')) #输出 3
2.6 hkeys(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']
2.8 hexists(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
2.9 hdel(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'
2.10 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) r.hincrby('p_info', 'age', 1) print(r.hget('p_info', 'age')) #输出,年龄增加1 b'23'
2.11 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
2.12 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 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
2.13 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)
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持 码农网
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