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redis中Hash字典操作的方法

1.Redis操作之Hash操作

redis支持五大數據類型，只支持第一層，也就說字典的value值，必須是字符串

如果value值想存字典，必須用json轉換一下，轉成字符串

redis hash字典操作

reids:{
k1:'dafdadfasf',
m1:{
'key2':value2,
'key1':value1,
}
}

1.hset(name, key, value)，插入值

# name對應的hash中設置一個鍵值對（不存在，則創建；否則，修改）
 
# 參數：
    # name，redis的name
    # key，name對應的hash中的key
    # value，name對應的hash中的value
 
# 注：
    # hsetnx(name, key, value),當name對應的hash中不存在當前key時則創建（相當于添加）
# 設置值# conn.hset('m1','cao','曹蕊')

2.hmset(name, mapping)，批量插入值

# 在name對應的hash中批量設置鍵值對
 
# 參數：
    # name，redis的name
    # mapping，字典，如：{'k1':'v1', 'k2': 'v2'}
 
# 如：
    # r.hmset('xx', {'k1':'v1', 'k2': 'v2'})
# 批量插入設置值# conn.hmset('m2', {'cao': 100, 'bai': 101})

3.hget(name,key)，取值

# 在name對應的hash中獲取根據key獲取value
# 取值,根據大字典的key,再去查key
print(conn.hget('m2','cao'))

4.hmget(name, keys, *args) 批量取值

# 在name對應的hash中獲取多個key的值
 
# 參數：
    # name，reids對應的name
    # keys，要獲取key集合，如：['k1', 'k2', 'k3']
    # *args，要獲取的key，如：k1,k2,k3
 
# 如：
    # r.mget('xx', ['k1', 'k2'])
    # 或
    # print r.hmget('xx', 'k1', 'k2')
print(conn.hmget('m2','cao','bai'))print(conn.hmget('m2',['cao','bai']))

hlen(name)

# 獲取name對應的hash中鍵值對的個數
# print(conn.hlen('m2'))

hkeys(name)

# 獲取name對應的hash中所有的key的值
# print(conn.hkeys('m2'))

hvals(name)

# 獲取name對應的hash中所有的value的值
# print(conn.hvals('m2'))

hexists(name, key)

# 檢查name對應的hash是否存在當前傳入的key
# print(conn.hexists('m2','cao'))

hdel(name,*keys)

# 將name對應的hash中指定key的鍵值對刪除
print(re.hdel('xxx','sex','name'))
# conn.hdel('m2','key1','key2')
# 這樣可以# conn.hdel('m2',*['key1','key2'])# 這樣不行# conn.hdel('m2',['key1','key2'])

hincrby用來統計一個東西的數量的頻繁增加(name, key, amount=1)

hincrby應用場景:

統計文章閱讀數:key是文章id,value是文章閱讀數,有一個閱讀者,數字加一,固定一個時間,將數據同步到數據庫,一定要寫日志，避免出錯，還能查找到

# 自增name對應的hash中的指定key的值，不存在則創建key=amount
# 參數：
    # name，redis中的name
    # key， hash對應的key
    # amount，自增數（整數）
conn.hincrby('m1','key3')

hincrbyfloat(name, key, amount=1.0)

# 自增name對應的hash中的指定key的值，不存在則創建key=amount
 
# 參數：
    # name，redis中的name
    # key， hash對應的key
    # amount，自增數（浮點數）
 
# 自增name對應的hash中的指定key的值，不存在則創建key=amount

hgetall(name)——慎用，一次性取出數據前需要先hlen看下長度

# 獲取name對應hash的所有鍵值
print(re.hgetall('xxx').get(b'name'))
# 根據key把所有的值取出來
# print(conn.hgetall('m2'))

hscan_iter(name, match=None, count=None)，增量迭代取值

# 利用yield封裝hscan創建生成器，實現分批去redis中獲取數據
 
# 參數：
    # match，匹配指定key，默認None 表示所有的key
    # count，每次分片最少獲取個數，默認None表示采用Redis的默認分片個數
 
# 如：
    # for item in r.hscan_iter('xx'):
    #     print item

應用場景：
比如我redis中字典有10000w條數據，全部都打印出來
hscan——指定游標，然后取多少值

for i in range(1000):
    conn.hset('m2','key%s'%i,'value%s'%i)
指定每次取10條,直到取完
ret=conn.hscan_iter('m2',count=100)
不要用這種方式，一下全部取出，redis可能會被撐爆，或者先用len查看下長度再決定使用getall或者其他
ret=conn.hgetall('m2')

hscan(name, cursor=0, match=None, count=None)——指定游標,然后取多少數據

# 增量式迭代獲取，對于數據大的數據非常有用，hscan可以實現分片的獲取數據，并非一次性將數據全部獲取完，從而防止內存被撐爆
 
# 參數：
    # name，redis的name
    # cursor，游標（基于游標分批取獲取數據）
    # match，匹配指定key，默認None 表示所有的key
    # count，每次分片最少獲取個數，默認None表示采用Redis的默認分片個數
 
# 如：
    # 第一次：cursor1, data1 = r.hscan('xx', cursor=0, match=None, count=None)
    # 第二次：cursor2, data1 = r.hscan('xx', cursor=cursor1, match=None, count=None)
    # ...
    # 直到返回值cursor的值為0時，表示數據已經通過分片獲取完畢

到此這篇關于redis中Hash字典操作的方法的文章就介紹到這了,更多相關redis Hash字典操作內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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