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就学习爬虫而言#xff0c;对于三种常见的数据库做个基本了解足以#xff0c;所以笔记都是浅尝辄止#xff0c;不会涉及太深入的东西。
redis简介 Redis#xff08;Remote Dictionary Server #xff0c;远程字典服务#xff09; 是一个使用ANSI C编写…前言
就学习爬虫而言对于三种常见的数据库做个基本了解足以所以笔记都是浅尝辄止不会涉及太深入的东西。
redis简介 RedisRemote Dictionary Server 远程字典服务 是一个使用ANSI C编写的开源、支持网络、基于内存、可选持久性的键值对存储数据库是NoSQL数据库非关系型。 -------------- redis的出现主要是为了替代早期的Memcache缓存系统的。map内存型(数据存放在内存中)的非关系型(nosql)key-value(键值存储)数据库。 支持数据的持久化(基于RDB和AOF注: 数据持久化时将数据存放到文件中每次启动redis之后会先将文件中数据加载到内存经常用来做缓存、数据共享、购物车、消息队列、计数器、限流等。(最基本的就是缓存一些经常用到的数据提高读写速度)。 redis特性 ● 速度快 ● 持久化 ● 多种数据结构 ● 支持多种编程语言 ● 主从复制 ● 高可用、分布式 Redis的数据类型及主要特性 Redis提供的数据类型主要分为5种自有类型和一种自定义类型。 这5种自有类型包括String类型、哈希类型、列表类型、集合类型和顺序集合类型。 示例如下 #很像python的一个大字典
redis{
name:hailey, #String类型
age:23, #String--数字类型
scors:[78,79,98,], #list类型
info:{gender:male,tel:110}, #哈希类型键值结构嵌套键值
set:{1,2,3}, #集合类型
zset:{1,2,3,} #有序集合
} Redis的应用场景 ● 缓存系统“热点”数据高频读、低频写缓存用户信息优惠券过期时间验证码过期时间、session、token等。 ● 计数器帖子的浏览数视频播放次数评论次数、点赞次数等 ● 消息队列秒杀系统 ● 社交网络粉丝、共同好友可能认识的人兴趣爱好推荐商品 ● 排行榜有序集合 ● 发布订阅粉丝关注、消息通知 ------------------------------------- 在实际中Redis常和mysql一起使用通常先把数据存储在Redis再同步给mysql查询的时候也是先从Redis中进行查询例如有时候在网站修改名字不刷新的时候没更新成功就是因为还在缓存。主要图Redis存储特别快。 redis环境安装 官方原版: https://redis.io/ 虽然 Redis 官方网站没有提供 Windows 版的安装包但可以通过 GitHub 来下载 Windows 版 Redis 安装包 下载地址点击前往 安装时一路next ★ 到“ Destination Folder”界面选择安装目录、勾选add path全局变量 ★ “ort Number and Firewall Exception”端口号默认6379 ★ “Memory Limit”勾选“Set the Max Memory lmit”可修改Max Memory MB即redis占用内存的限制。 下面详细记录windows的完整安装步骤 ❶ 进入GitHub开始下载 解压zip安装包解压后的文件目录 ❷ 创建Redis临时服务
双击启动服务端程序redis.server.exe界面如下 上图中显示一些 Redis 的相关信息比如 Redis 的版本号以及默认端口号(6379)。
注意为了实现后续操作需要保持服务端开启状态否则客户端无法正常工作。
双击启动客户端程序redis.cli.exe界面如下说明 Redis 本地客户端与服务端连接成功。 ❸ 命令创建Redis服务 上述方式虽然简单快捷但是显然不是程序员的操作下面介绍通过命令启动 Redis 服务端并将 Redis 服务添加到 Windows 资源管理器实现开机后自动启动。 注册Redis服务
通过 CMD 命令行工具进入 Redis 安装目录将 Redis 服务注册到 Windows 服务中执行以下命令
redis-server.exe --service-install redis.windows.conf --loglevel verbose
执行后输出8060这两行说明注册成功 启动Redis服务
执行以下命令启动 Redis 服务命令如下
redis-server --service-start
执行启动后如下所示 注意
此时 Redis 已经被添加到 Windows 服务中(cmd中输入services.msc)因此不会再显示 Redis 服务端的相应的信息 启动Redis客户端
在 CMD 命令行输出 redis-cli 命令启动客户端
redis-cli
如下 检查是否连接成功
测试客户端和服务端是否成功连接。输出PING命令若返回PONG则证明成功连接 ❹ 配置环境变量
此电脑 - 右击“属性” - 高级系统设置 - 环境变量 -系统变量(s) - 双击path - 新建填写路径 安装命令总结
安装服务redis-server --service-install
卸载服务redis-server --service-uninstall
开启服务redis-server --service-start
停止服务redis-server --service-stop
服务端启动时重命名redis-server --service-start --service-name Redis1
Python操作redis
连接redis 在python中有一个专门的redis第三库 还是需要先进行安装pip install redis 引用import redis 链接方式1
import redis在python中improt之前本地还是需要先进行安装redis
r redis.Redis(host本地ip, port6379) #本机链接也可省略host和port
r.set(foo, Bar) #写入数据
print(r.get(foo)) #获取数据
链接方式2
import redispool redis.ConnectionPool(host服务器ip, port6379) #远程链接必须写
r redis.Redis(connection_poolpool)
r.set(bar, Foo) #写入数据
print(r.get(bar)) #获取数据 通常情况下, 当我们需要做redis操作时, 会创建一个连接, 并基于这个连接进行redis操作, 操作完成后, 释放连接,一般情况下, 这是没问题的, 但当并发量比较高的时候, 频繁的连接创建和释放对性能会有较高的影响。 于是, 连接池就发挥作用了。连接池的原理是, 通过预先创建多个连接, 当进行redis操作时, 直接获取已经创建的连接进行操作, 而且操作完成后, 不会释放, 用于后续的其他redis操作。 这样就达到了避免频繁的redis连接创建和释放的目的, 从而提高性能。 数据类型操作
(1) 字符串操作
import redispool redis.ConnectionPool(hostip, port6379, db0, decode_responsesTrue)
r redis.Redis(connection_poolpool)#字符串操作不允许对已经存在的键设置值
ret r.setnx(name, eric)
print(ret) # False#设置键有效期
r.setex(good_1001, 10, 2)#字符串操作自增自减
r.set(age, 20)
r.incrby(age, 2)
print(r.get(age)) # b22
(2) hash操作
import redispool redis.ConnectionPool(hostip, port6379, db0, decode_responsesTrue)
r redis.Redis(connection_poolpool)r.hset(info, name, rain)
print(r.hget(info, name)) # brain
r.hmset(info, {gedner: male, age: 22})
print(r.hgetall(info)) # {bname: brain, bgender: bmale, bage: b22}
(3) list操作
import redispool redis.ConnectionPool(hostip, port6379, db0, decode_responsesTrue)
r redis.Redis(connection_poolpool)r.rpush(scores, 100, 90, 80)
r.rpush(scores, 70)
r.lpush(scores, 120)
print(r.lrange(scores, 0, -1)) # [120, 100, 90, 80, 70]
r.linsert(scores, AFTER, 100, 95)
print(r.lrange(scores, 0, -1)) # [120, 100, 95, 90, 80, 70]
print(r.lpop(scores)) # 120
print(r.rpop(scores)) # 70
print(r.lindex(scores, 1)) # 95
(4) 集合操作
import redispool redis.ConnectionPool(hostip, port6379, db0, decode_responsesTrue)
r redis.Redis(connection_poolpool)# key对应的集合中添加元素
r.sadd(name_set, zhangsan, lisi, wangwu)
# 获取key对应的集合的所有成员
print(r.smembers(name_set)) # {lisi, zhangsan, wangwu}
# 从key对应的集合中随机获取 numbers 个元素
print(r.srandmember(name_set, 2))
r.srem(name_set, lisi)
print(r.smembers(name_set)) # {wangwu, zhangsan}
(5) 有序集合操作
import redispool redis.ConnectionPool(hostip, port6379, db0, decode_responsesTrue)
r redis.Redis(connection_poolpool)# 在key对应的有序集合中添加元素
r.zadd(jifenbang, {yuan: 78, rain: 20, alvin: 89, eric: 45})
# 按照索引范围获取key对应的有序集合的元素
# zrange( name, start, end, descFalse, withscoresFalse, score_cast_funcfloat)
print(r.zrange(jifenbang, 0, -1)) # [rain, eric, yuan, alvin]
print(r.zrange(jifenbang, 0, -1, withscoresTrue)) # [rain, eric, yuan, alvin]
print(r.zrevrange(jifenbang, 0, -1, withscoresTrue)) # [rain, eric, yuan, alvin]print(r.zrangebyscore(jifenbang, 0, 100))
print(r.zrangebyscore(jifenbang, 0, 100, start0, num1))# 删除key对应的有序集合中值是values的成员
print(r.zrem(jifenbang, yuan)) # 删除成功返回1
print(r.zrange(jifenbang, 0, -1)) # [rain, eric, alvin]
(6) 键操作
import redispool redis.ConnectionPool(hostip, port6379, db0, decode_responsesTrue)
r redis.Redis(connection_poolpool)r.delete(scores)
print(r.exists(scores))
print(r.keys(*))
r.expire(name,10)
