本文转载自微信公众号「AirPython 」，作者星安果 。转载本文请联系AirPython 公众号。   

1. 前言

本篇文章继续说另外一种比较常用的数据存储方式：Redis

Redis：Remote Dictionary Server，即：远程字典服务，Redis 底层使用 C 语言编写，是一款开源的、基于内存的 NoSql 数据库

由于 Redis 性能远超其他数据库，并且支持集群、分布式及主从同步等优势，所以经常用于 缓存数据、高速读写 等场景

本篇文章就聊聊 Python 操作 Redis 正确的姿势

2. 准备

我们以在云服务器 Centos 7.8 安装 Redis-Server 为例

首先，安装在云服务器上 Redis 数据库

# 下载epel仓库 yum install epel-release # 安装redis yum install redis 

然后，通过 vim 命令修改 Redis 配置文件，打开远程连接，设置连接密码

配置文件目录：/etc/redis.conf

bind 更改为 0.0.0.0，容许外网访问 requirepass 设置一个访问密码 # vim /etc/redis.conf # 1、bing从127.0.0.1修改为:0.0.0.0，开放远程连接 bind 0.0.0.0  # 2、设置密码 requirepass 123456

需要指出的是，为了保证云服务器数据安全，Redis 开放远程访问的时候，一定要加强密码

接着，启动 Redis 服务，开启防火墙和端口，配置云服务器安全组

默认情况下，Redis 服务使用的端口号是 6379

另外，需要在云服务器安全组进行配置，保证 Redis 数据库能正常连接

# 启动Redis服务，默认redis端口号是6379 systemctl start redis  # 打开防火墙 systemctl start firewalld.service # 开放6379端口 firewall-cmd --zone=public --add-port=6379/tcp --permanent    # 配置立即生效 firewall-cmd --reload

完成以上操作，我们就可以通过 Redis-CLI 或 Redis 客户端工具进行连接了

最后，要使用 Python 操作 Redis，我们需要使用 pip 安装一个依赖

# 安装依赖，便于操作redis pip3 install redis   

3. 实战

在操作 Redis 中的数据之前，我们需要利用 Host、端口号、密码实例化一个 Redis 连接对象

from redis import Redis class RedisF(object):     def __init__(self):         # 实例化Redis对象         # decode_responses=True，如果不加则写入的为字节类型         # host：远程连接地址         # port：Redis端口号         # password：Redis授权密码         self.redis_obj = Redis(host=139.199.**.**,port=6379,password=123456,decode_responses=True,charset=UTF-8, encoding=UTF-8)

接下来我们以操作字符串、列表、set 集合、zset 集合、哈希表、事务为例，讲讲 Python 操作这些数据的方法

1、字符串操作

操作字符串有两种方式，操作方法分别是：set() 和 mset()

其中：set() 一次只能保存一个值，参数意义如下

name：key，代表键 value：value，待保存的值 ex：过期时间，以秒为单位，如果不设置，则永久不过期;否则，过期则删除 px：过期时间，以毫秒为单位 nx/xx：set 操作是否执行与 name 键是否存在有关

获取值和删除值的操作方法分别为：get(Key)、 delete(Key or Keys)

# set()：单字符串操作 # 添加一个值，并设置超时时间为120s  self.redis_obj.set(name, airpython, ex=120) # get()：获取这个值 print(self.redis_obj.get(name)) # delete()：删除一个值或多个值 self.redis_obj.delete(name) print(self.redis_obj.get(name))

对于多值数据的设置，只需要调用 mset() 方法，将待插入的数据以键值对组成一个字典作为参数即可

同理，Redis 提供了 mget() 方法，可以一次获取多个键的值

# mset()：设置多个值 self.redis_obj.mset({"foo": "foo1", "zoo": "zoo1"}) # mget()：获取多个值 result = self.redis_obj.mget("foo", "zoo") print(result)

2、列表操作

Redis 提供了很多方法用于操作列表，其中比较常见的如下：

lpush/rpush：将一个值或多个值插入到列表头部或尾部，其中，lpush 代表头部插入;rpush 代表尾部插入数据 lset：通过索引，将值插入到列表对应的位置 linsert：在列表元素前面或后面插入数据 lindex：通过索引获取列表中的某一个元素，其中，0 代表第一个元素;-1 代表最后一个元素 lrange：通过制定起始位置和结束位置，从列表中获取指定区域的值 llen：获取列表的长度，如果 Key 对应的列表不存在，返回 0 lpop：移除并返回列表中的第一个元素 rpop：移除并返回列表中的最后一个元素

实例代码如下：

def manage_list(self):     """     操作列表     :return:     """     # 1、新增一个列表，并左边插入一个数据     # 注意：可以一次加入多个元素，也可以一个个元素的加入     self.redis_obj.lpush(company, 阿里, 腾讯, 百度)     # 2、移除第一个元素     self.redis_obj.lpop("company")     # 3、右边插入数据     self.redis_obj.rpush(company, 字节跳动, 小米)     # 4、移除最后一个元素     self.redis_obj.rpop("company")     # 5、获取列表的长度     self.redis_obj.llen("company")     # 6、通过索引，获取列表中的某一个元素（第二个元素）     print(列表中第二个元素是：, self.redis_obj.lindex("company", 1))     # 7、根据范围，查看列表中所有的值     print(self.redis_obj.lrange(company, 0, -1))

3、操作 Set 集合

Set 是一个无序的元素集合，集合中的元素不能重复，Redis 同样提供了很多方法，便于操作 Set 集合

其中，比较常用的方法如下：

sadd：添加元素到集合中，已经存在集合中的元素将被忽略，如果集合不存在，则新建一个集合 scard：返回集合元素的数量 smembers：返回集合中所有元素 srem：移除集合中一个或多个元素，如果元素不存在则忽略 sinter：返回两个集合的交集，结果依然是一个集合 sunion：返回两个集合的并集 sdiff：以第一个集合参数为标准，返回两个集合的差集 sunionstore：计算两个集合的并集，保存到一个新的集合中 sismember：判断集合中是否存在某个元素 spop：随机删除集合中的一个元素，并返回

具体实例代码如下：

def manage_set(self):     """     操作set集合     :return:     """     self.redis_obj.delete("fruit")     # 1、sadd：新增元素到集合中     # 添加一个元素：香蕉     self.redis_obj.sadd(fruit, 香蕉)     # 再添加两个元素     self.redis_obj.sadd(fruit, 苹果, 桔子)     # 2、集合元素的数量     print(集合元素数量：, self.redis_obj.scard(fruit))     # 3、移除一个元素     self.redis_obj.srem("fruit", "桔子")     # 再定义一个集合     self.redis_obj.sadd("fruit_other", "香蕉", "葡萄", "柚子")     # 4、获取两个集合的交集     result = self.redis_obj.sinter("fruit", "fruit_other")     print(type(result))     print(交集为：, result)     # 5、获取两个集合的并集     result = self.redis_obj.sunion("fruit", "fruit_other")     print(type(result))     print(并集为：, result)     # 6、差集，以第一个集合为标准     result = self.redis_obj.sdiff("fruit", "fruit_other")     print(type(result))     print(差集为：, result)     # 7、合并保存到新的集合中     self.redis_obj.sunionstore("fruit_new", "fruit", "fruit_other")     print(新的集合为：, self.redis_obj.smembers(fruit_new))     # 8、判断元素是否存在集合中     result = self.redis_obj.sismember("fruit", "苹果")     print(苹果是否存在于集合中, result)     # 9、随机从集合中删除一个元素，然后返回     result = self.redis_obj.spop("fruit")     print(删除的元素是:, result)     # 3、集合中所有元素     result = self.redis_obj.smembers(fruit)     print("最后fruit集合包含的元素是:", result)

4、操作 zset 集合

zset 集合相比普通 set 集合，是有序的，zset 集合中的元素包含：值和分数，其中分数用于排序

其中，比较常用的方法如下：

zadd：往集合中新增元素，如果集合不存在，则新建一个集合，然后再插入数据 zrange：通过起始点和结束点，返回集合中的元素值(不包含分数);如果设置withscores=True，则返回结果会带上分数 zscore：获取某一个元素对应的分数 zcard：获取集合中元素个数 zrank：获取元素在集合中的索引 zrem：删除集合中的元素 zcount：通过最小值和最大值，判断分数在这个范围内的元素个数

实践代码如下：

def manage_zset(self):     """     操作zset集合     :return:     """     self.redis_obj.delete("fruit")     # 往集合中新增元素：zadd()     # 三个元素分别是："banana", 1/"apple", 2/"pear", 3     self.redis_obj.zadd("fruit", "banana", 1, "apple", 2, "pear", 3)     # 查看集合中所有元素（不带分数）     result = self.redis_obj.zrange("fruit", 0, -1)     # [banana, apple, pear]     print(集合中的元素（不带分数）有：, result)     # 查看集合中所有元素（带分数）     result = self.redis_obj.zrange("fruit", 0, -1, withscores=True)     # [(banana, 1.0), (apple, 2.0), (pear, 3.0)]     print(集合中的元素（带分数）有：, result)     # 获取集合中某一个元素的分数     result = self.redis_obj.zscore("fruit", "apple")     print("apple对应的分数为：", result)     # 通过最小值和最大值，判断分数在这个范围内的元素个数     result = self.redis_obj.zcount("fruit", 1, 2)     print("集合中分数大于1，小于2的元素个数有：", result)     # 获取集合中元素个数     count = self.redis_obj.zcard("fruit")     print(集合元素格式:, count)     # 获取元素的值获取索引号     index = self.redis_obj.zrank("fruit", "apple")     print(apple元素的索引为：, index)     # 删除集合中的元素：zrem     self.redis_obj.zrem("fruit", "apple")     print(删除apple元素后，剩余元素为：, self.redis_obj.zrange("fruit", 0, -1))

4、操作哈希

哈希表中包含很多键值对，并且每一个键都是唯一的

Redis 操作哈希表，下面这些方法比较常用： hset：往哈希表中添加一个键值对值 hmset：往哈希表中添加多个键值对值 hget：获取哈希表中单个键的值 hmget：获取哈希表中多个键的值列表 hgetall：获取哈希表中种所有的键值对 hkeys：获取哈希表中所有的键列表 hvals：获取哈表表中所有的值列表 hexists：判断哈希表中，某个键是否存在 hdel：删除哈希表中某一个键值对 hlen：返回哈希表中键值对个数

对应的操作代码如下：

def manage_hash(self):     """     操作哈希表     哈希：一个键对应一个值，并且键不容许重复     :return:     """     self.redis_obj.delete("website")     # 1、新建一个key为website的哈希表     # 往里面加入数据：baidu（field），www.baidu.com(value)     self.redis_obj.hset(website, baidu, www.alibababaidu.com)     self.redis_obj.hset(website, google, www.google.com)     # 2、往哈希表中添加多个键值对     self.redis_obj.hmset("website", {"tencent": "www.qq.com", "alibaba": "www.taobao.com"})     # 3、获取某一个键的值     result = self.redis_obj.hget("website", baidu)     print("键为baidu的值为：", result)     # 4、获取多个键的值     result = self.redis_obj.hmget("website", "baidu", "alibaba")     print("多个键的值为:", result)     # 5、查看hash表中的所有值     result = self.redis_obj.hgetall(website)     print("哈希表中所有的键值对为：", result)     # 6、哈希表中所有键列表     # [baidu, google, tencent, alibaba]     result = self.redis_obj.hkeys("website")     print("哈希表，所有的键（列表）为:", result)     # 7、哈希表中所有的值列表     # [www.alibababaidu.com, www.google.com, www.qq.com, www.taobao.com]     result = self.redis_obj.hvals("website")     print("哈希表，所有的值（列表）为:", result)     # 8、判断某一个键是否存在     result = self.redis_obj.hexists("website", "alibaba")     print(alibaba这个键是否存在:, result)     # 9、删除某一个键值对     self.redis_obj.hdel("website", baidu)     print(删除baidu键值对后，哈希表的数据包含：, self.redis_obj.hgetall(website))     # 10、哈希表中键值对个数     count = self.redis_obj.hlen("website")     print(哈希表键值对一共有：, count)

5、操作事务管道

Redis 支持事务管道操作，能够将几个操作统一提交执行

操作步骤是：

首先，定义一个事务管道 然后通过事务对象去执行一系列操作 提交事务操作，结束事务操作

下面通过一个简单的例子来说明：

def manage_steps(self):     """     执行事务操作     :return:     """     # 1、定义一个事务管道     self.pip = self.redis_obj.pipeline()     # 定义一系列操作     self.pip.set(age, 18)     # 增加一岁     self.pip.incr(age)     # 减少一岁     self.pip.decr(age)     # 执行上面定义3个步骤的事务操作     self.pip.execute()     # 判断     print(通过上面一些列操作，年龄变成:, self.redis_obj.get(age))

4.最后本篇文章通过 Python 实现了对 Redis 常见数据的操作，受限于篇幅，没法对 Redis 中一些不常用的方法没法进行展开说明