python使用redis在实际场景使用_使用Python操作Redis
首先安装pip
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# apt-get install python-pip
......
# pip install --proxy=http://172.1.2.6:8080 redis
Downloading redis-2.9.1.tar.gz(62kB):62kBdownloaded
Running setup.py(path:/tmp/pip_build_root/redis/setup.py)egg_info forpackageredis
......
Successfully installed redis
Cleaning up...
也可以使用easy_install的方式来安装：
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easy_install redis
或者直接编译安装：
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wget https://pypi.python.org/packages/source/r/redis/redis-2.9.1.tar.gz
tar xvzf redis-2.9.1.tar.gz
cdredis-2.9.1
python setup.pyinstall
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。
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>>>importredis
>>>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
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>>>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。
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>>>p=r.pipeline()--创建一个管道
>>>p.set('hello','redis')
>>>p.sadd('faz','baz')
>>>p.incr('num')
>>>p.execute()
[True,1,1]
>>>r.get('hello')
'redis'
管道的命令可以写在一起，如：
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>>>p.set('hello','redis').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)
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>>>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。
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>>>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
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>>>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。
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>>>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。
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>>>r.sadd('circle:game:lol','user:debugo')
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>>>r.sadd('circle:game:lol','user:leo')
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>>>r.sadd('circle:game:lol','user:Guo')
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>>>r.sadd('circle:soccer:InterMilan','user:Guo')
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>>>r.sadd('circle:soccer:InterMilan','user:Levis')
1
>>>r.sadd('circle:soccer:InterMilan','user:leo')
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#获得某一圈子的成员
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>>>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：
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>>>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。
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importtime
fromredis importRedis
fromdatetimeimportdatetime
ONLINE_LAST_MINUTES=5
redis=Redis()
defmark_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()
defget_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
iflast_active isNone:
returnNone
returndatetime.utcfromtimestamp(int(last_active))
defget_online_users():#获得当前online用户的列表
current=int(time.time())//60
minutes=xrange(app.config['ONLINE_LAST_MINUTES'])
returnredis.sunion(['online-users/%d'%(current-x)#取ONLINE_LAST_MINUTES分钟对应集合的交集
forxinminutes])