Redis Python API

首先安装模块 pip install redis

案例1：连接redis数据库

import redis

redis_con = redis.Redis(host='192.168.163.100', port=6379, db=0)  # 与redis建立连接
redis_con.set("api_key", "api_value")  # 将字符串传入数据库
print(redis_con.get("api_key"))  # 打印字符串

案例2：五种数据类型使用

import redis

redis_con = redis.Redis(host='192.168.163.100', port=6379, db=0)  # 与redis建立连接

## 字符串
redis_con.mset({'api_key1': 'value1', 'api_key2': 'value2'})  # 传入多个字符键值对
print(redis_con.mget(['api_key1', 'api_key2']))  # 打印输出

## 列表
redis_con.lpush('api_key_list', 1)  # 向列表中添加元素
redis_con.lpush('api_key_list', 2)  # 向列表中添加元素
print(redis_con.lrange('api_key_list', 0, -1))  # 打印输出

## set
redis_con.sadd('api_key_set', 1)  # 添加set元素
redis_con.sadd('api_key_set', 2)  # 添加set元素
print(redis_con.smembers('api_key_set'))  # 打印输出

## hash
redis_con.hset('api_key_hash', 'api_key1', 'value1')  # 添加hash元素
redis_con.hset('api_key_hash', 'api_key2', 'value2')  # 添加hash元素
print(redis_con.hgetall('api_key_hash'))  # 打印输出

## zset
redis_con.zadd('api_key_zset', {'zset1': 100})  # 向zset中添加元素 评分在后
redis_con.zadd('api_key_zset', {'zset2': 200})  # 向zset中添加元素
print(redis_con.zrange('api_key_zset', 0, 150, byscore=True))  # 打印输出分数在0-150之间的值

案例3：

# 需求：
#  大数据领域经常需要做计算  如果使用Spark做数据计算，数据计算是要获取资源，通常是在Yarn平台获取资源
#    在Yarn资源平台中会存在一个队列 ，那么如果当有一个计算任务提交了 ，那么一个计算任务可以是一个SQL，
#    那么该SQL可以认为是一个JOB，当任务,Job提交时，会获取计算资源（包括有 CPU 内存等），
#    当提交时，任务会先提交至资源队列中进行排队，当第一个任务执行后，再去执行第二个任务，如果资源获取不到，
#     那么会进入等待状态。

提交任务代码：

from redis import Redis
import json


redis_con = Redis(host='192.168.163.100', port=6379, db=0)
# 把多条任务放入redis中
for i in range(1, 10):
    job = {"SQL": "select * from emp", "cpu": 4, "Memory": 8, "job_id": f"job_00{i}"}
    job_json = json.dumps(job)  # 列表元素只支持字符串 int float 故需要先将字典格式转为字符串
    redis_con.lpush('job', job_json)

执行任务代码：

import json
from redis import Redis
import time

# 与redis建立连接
redis_conn = Redis(host='192.168.163.100', port=6379, db=0)

while True:
    # 每2秒取出一条数据
    time.sleep(2)
    redis_job = redis_conn.rpop('job')
    #另一种方式
    #redis_job = redis_conn.brpop("job", 5) 每五秒取出一个job


    if not redis_job:
        print('Job not found')
    else:
        redis_job_str = redis_job.decode(encoding='utf8') #取出来的是bytes类型，需要转换成string类型
        # print(redis_job_str)
        # print(type(redis_job_str))
        job = json.loads(redis_job) #将字典类型的字符串转换为json
        cpu=int(job['cpu'])
        memory=int(job['Memory'])
        #判断资源是否充足，充足则执行
        if cpu<=int(redis_conn.get('cpu')) and memory <=int(redis_conn.get('memory')):
            print(redis_job_str+'正在执行')
            redis_conn.decrby('cpu',cpu)
            redis_conn.decrby('memory',memory)
            time.sleep(2)
            print(redis_job_str+'执行完成')
            redis_conn.incrby('cpu',cpu) #执行完毕释放资源
            redis_conn.incrby('memory',memory)
        else:
            print('资源不足，请等待')

redis.close()

 案例4：

# Redis 是一个缓存数据库
#  通常的使用方式为： 对于一个业务系统，
#       经常存在前端、后端（用于在数据库中查询数据，并将其包装成一个API）
#       关系型数据库，如果当业务系统中的用户访问量比较大，那么在数据库中查询SQL的频率也会比较高
#       那么对于数据库来说，其访问压力较大，性能在短时间内会急剧下降，那么可以通过将经常查询的信息，
#           缓存到 Redis当中 ，提升整体查询的效率

需求： 对于一个业务系统，模拟有国家信息查询，如果查询到以后，那么会将国家信息缓存至Redis当中

import pymysql
from redis import Redis
import json

#连接数据库
conn = pymysql.connect(host='192.168.163.100', port=3306, user='root', passwd='123456', db='bigdata22')
cursor = conn.cursor()

#连接redis
redis_conn = Redis(host='192.168.163.100', port=6379, db=0)

#先在redis中查找，若找不到，再去MySQL中寻找
def getNationInfo(id):
    if redis_conn.exists(f'nation_{id}'):
        print('已在redis中找到信息')
        return json.loads(redis_conn.get(f'nation_{id}'))
    else:
        sql=f'select * from nations where nid={id}'
        cursor.execute(sql)
        info=cursor.fetchone()
        #在mysql中查找，若找到，则写入redis中，并返回值，若未找到，则返回None
        if info:
            info_str=f'nid:{info[0]},nation_name:{info[1]},nation_score:{info[2]}'
            redis_conn.set(f'nation_{id}',json.dumps(info_str))
            return info_str
        else:
            print('数据库中没有该信息')
            return None


if __name__ == '__main__':
    print("getNationinfo",getNationInfo(22))