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今天丸趣 TV 小編給大家分享一下 Python redis 的操作方法有哪些的相關知識點，內容詳細，邏輯清晰，相信大部分人都還太了解這方面的知識，所以分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后有所收獲，下面我們一起來了解一下吧。
位圖操作 bitmap
定義
1、位圖不是真正的數據類型，它是定義在字符串類型中
2、一個字符串類型的值最多能存儲 512M 字節的內容，位上限：2^32
# 1MB = 1024KB
# 1KB = 1024Byte(字節)
# 1Byte = 8bit(位)強勢點
可以實時的進行統計，極其節省空間。官方在模擬 1 億 2 千 8 百萬用戶的模擬環境下，在一臺 MacBookPro 上，典型的統計如“日用戶數”的時間消耗小于 50ms, 占用 16MB 內存 SETBIT 命令
說明：設置某位置上的二進制值
語法：SETBIT key offset value
參數：offset – 偏移量 從 0 開始
value – 0 或者 1
示例：
# 默認擴展位以 0 填充
127.0.0.1:6379 SET mykey ab
127.0.0.1:6379 GET mykey
127.0.0.1:6379 SETBIT mykey 0 1
(integer) 0
127.0.0.1:6379 GET mykey
\xe1b
127.0.0.1:6379GETBIT 命令
說明：獲取某一位上的值
語法：GETBIT key offset
示例：
127.0.0.1:6379 GETBIT mykey 3
(integer) 0
127.0.0.1:6379 GETBIT mykey 0
(integer) 1
127.0.0.1:6379BITCOUNT 命令
說明：統計鍵所對應的值中有多少個 1
語法：BITCOUNT key start end
參數：start/end 代表的是 字節索引
示例：
127.0.0.1:6379 SET mykey1 ab
127.0.0.1:6379[4] BITCOUNT mykey
(integer) 6
127.0.0.1:6379[4] BITCOUNT mykey 0 0
(integer) 3應用場景案例
# 網站用戶的上線次數統計（尋找活躍用戶）用戶名為 key，上線的天作為 offset，上線設置為 1
# 示例
用戶名為 user1:login 的用戶，今年第 1 天上線，第 30 天上線
SETBIT user1:login 0 1
SETBIT user1:login 29 1
BITCOUNT user1:loginHash 散列數據類型
定義
1、由 field 和關聯的 value 組成的鍵值對
2、field 和 value 是字符串類型
3、一個 hash 中最多包含 2^32- 1 個鍵值對 優點
1、節約內存空間 - 特定條件下 【1，字段小于 512 個，2：value 不能超過 64 字節】2、可按需獲取字段的值 缺點（不適合 hash 情況）
1，使用過期鍵功能：鍵過期功能只能對鍵進行過期操作，而不能對散列的字段進行過期操作
2，存儲消耗大于字符串結構 基本命令操作
# 1、設置單個字段
HSET key field value
HSETNX key field value
# 2、設置多個字段
HMSET key field value field value
# 3、返回字段個數
HLEN key
# 4、判斷字段是否存在（不存在返回 0）HEXISTS key field
# 5、返回字段值
HGET key field
# 6、返回多個字段值
HMGET key field filed
# 7、返回所有的鍵值對
HGETALL key
# 8、返回所有字段名
HKEYS key
# 9、返回所有值
HVALS key
# 10、刪除指定字段
HDEL key field
# 11、在字段對應值上進行整數增量運算
HINCRBY key field increment
# 12、在字段對應值上進行浮點數增量運算
HINCRBYFLOAT key field incrementpython 操作 hash
# 1、更新一條數據的屬性，沒有則新建
hset(name, key, value)
# 2、讀取這條數據的指定屬性， 返回字符串類型
hget(name, key)
# 3、批量更新數據（沒有則新建）屬性, 參數為字典
hmset(name, mapping)
# 4、批量讀取數據（沒有則新建）屬性
hmget(name, keys)
# 5、獲取這條數據的所有屬性和對應的值，返回字典類型
hgetall(name)
# 6、獲取這條數據的所有屬性名，返回列表類型
hkeys(name)
# 7、刪除這條數據的指定屬性
hdel(name, *keys)應用場景：用戶維度數據統計
用戶維度統計
統計數包括：關注數、粉絲數、喜歡商品數、發帖數
用戶為 key，不同維度為 field，value 為統計數
比如關注了 5 人
HSET user:10000 fans 5
HINCRBY user:10000 fans 1python 操作 hash
import redis
# 創建 redis 數據庫的連接對象
r = redis.Redis(password= 123456)
# 操作 hash
r.hset(pyhk1 , username , aid2102)
r.hmset(pyhk1 , { age : 18, major : python})
print(r.hget( pyhk1 , username).decode())
print(r.hmget( pyhk1 , [ username , age]))
print(r.hgetall( pyhk1))
# 字典推導式
data = {k.decode(): v.decode() for k, v in r.hgetall( pyhk1).items()}
print(data)
r.hdel(pyhk1 , age)
print(r.hgetall( pyhk1))
# 刪除鍵
r.delete(pyhk1)集合數據類型（set）
特點
1、無序、去重
2、元素是字符串類型
3、最多包含 2^32- 1 個元素 基本命令
# 1、增加一個或者多個元素, 自動去重；返回值為成功插入到集合的元素個數
SADD key member1 member2
# 2、查看集合中所有元素
SMEMBERS key
# 3、刪除一個或者多個元素，元素不存在自動忽略
SREM key member1 member2
# 4、元素是否存在
SISMEMBER key member
# 5、隨機返回集合中指定個數的元素，默認為 1 個
SRANDMEMBER key [count]
# 6、彈出成員
SPOP key [count]
# 7、返回集合中元素的個數，不會遍歷整個集合，只是存儲在鍵當中了
SCARD key
# 8、把元素從源集合移動到目標集合
SMOVE source destination member
# 9、差集 (number1 1 2 3 number2 1 2 4 結果為 3)
SDIFF key1 key2
# 10、差集保存到另一個集合中
SDIFFSTORE destination key1 key2
# 11、交集
SINTER key1 key2
SINTERSTORE destination key1 key2
# 11、并集
SUNION key1 key2
SUNIONSTORE destination key1 key2案例: 新浪微博的共同關注
# 需求: 當用戶訪問另一個用戶的時候，會顯示出兩個用戶共同關注過哪些相同的用戶
# 設計: 將每個用戶關注的用戶放在集合中，求交集即可
# 實現:
user001 = {peiqi , qiaozhi , danni}
user002 = {peiqi , qiaozhi , lingyang}
user001 和 user002 的共同關注為:
SINTER user001 user002
結果為: {peiqi , qiaozhi}python 操作 set
import redis
r = redis.Redis(password= 123456)
武將: 張飛 許褚 趙云 馬超 周瑜
文臣: 諸葛亮 周瑜 司馬懿
結果: 1. 純武將 2. 純文臣 3. 文武雙全 4. 文臣武將
# set 集合類型的操作
r.sadd(武將 , 張飛 , 許褚 , 趙云 , 馬超 , 周瑜)
r.sadd(文臣 , 諸葛亮 , 周瑜 , 司馬懿)
data1 = r.sdiff(武將 , 文臣)
result = []
for item in data1:
result.append(item.decode())
print(純武將: , result)
data2 = r.sdiff(文臣 , 武將)
result = []
for item in data2:
result.append(item.decode())
print(純文臣: , result)
data3 = r.sinter(文臣 , 武將)
result = []
for item in data3:
result.append(item.decode())
print(文武雙全: , result)
data4 = r.sunion(文臣 , 武將)
result = []
for item in data4:
result.append(item.decode())
print(文臣武將: , result)有序集合 sortedset
特點
1、有序、去重
2、元素是字符串類型
3、每個元素都關聯著一個浮點數分值 (score)，并按照分值從小到大的順序排列集合中的元素（分值可以相同）4、最多包含 2^32- 1 元素 示例
一個保存了水果價格的有序集合
分值 2.04.06.08.010.0 元素西瓜葡萄芒果香蕉蘋果
一個保存了員工薪水的有序集合
分值 600080001000012000
元素 lucytomjimjack
一個保存了正在閱讀某些技術書的人數
分值 300400555666777 元素核心編程阿凡提本拉登阿姆斯特朗比爾蓋茨
有序集合常用命令
# 在有序集合中添加一個成員 返回值為 成功插入到集合中的元素個數
zadd key score member
# 查看指定區間元素（升序 )
zrange key start stop [withscores]
# 查看指定區間元素（降序）zrevrange key start stop [withscores]
# 查看指定元素的分值
zscore key member
# 返回指定區間元素
# offset : 跳過多少個元素
# count : 返回幾個
# 小括號 : 開區間 zrangebyscore fruits (2.0 8.0
zrangebyscore key min max [withscores] [limit offset count]
# 每頁顯示 10 個成員, 顯示第 5 頁的成員信息:
# limit 40 10
# MySQL: 每頁顯示 10 條記錄, 顯示第 5 頁的記錄
# limit 40,10
# limit 2,3 顯示: 第 3 4 5 條記錄
# 刪除成員
zrem key member
# 增加或者減少分值
zincrby key increment member
# 返回元素排名
zrank key member
# 返回元素逆序排名
zrevrank key member
# 刪除指定區間內的元素
zremrangebyscore key min max
# 返回集合中元素個數
zcard key
# 返回指定范圍中元素的個數
zcount key min max
zcount salary 6000 8000
zcount salary (6000 8000# 6000 salary =8000
zcount salary (6000 (8000#6000 salary 8000
# 并集
zunionstore destination numkeys key [weights 權重值] [AGGREGATE SUM|MIN|MAX]
# zunionstore salary3 2 salary salary2 weights 1 0.5 AGGREGATE MAX
# 2 代表集合數量,weights 之后 權重 1 給 salary, 權重 0.5 給 salary2 集合, 算完權重之后執行聚合 AGGREGATE
# 交集：和并集類似，只取相同的元素
zinterstore destination numkeys key1 key2 weights weight AGGREGATE SUM(默認)|MIN|MAXpython 操作 sorted set
import redis
r = redis.Redis(password= 123456)
# 有序集合類型的操作
r.zadd(pyzk1 , { tedu : 100, tedu2 : 200})
print(r.zrange( pyzk1 , 0, -1, withscores=True))
r.zadd(pyzk2 , { tedu2 : 200, tedu3 : 200})
# 并集運算
r.zunionstore(pyzk3 ,[ pyzk1 , pyzk2],aggregate= sum )
print(r.zrange( pyzk3 , 0, -1, withscores=True))
# 并集運算 (帶權重)
r.zunionstore(pyzk4 ,{ pyzk1 :0.8, pyzk2 :0.2},
aggregate= sum )
print(r.zrange( pyzk4 , 0, -1, withscores=True))以上就是“Python redis 的操作方法有哪些”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！相信大家閱讀完這篇文章都有很大的收獲，丸趣 TV 小編每天都會為大家更新不同的知識，如果還想學習更多的知識，請關注丸趣 TV 行業資訊頻道。
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