Ⅰ 用python怎樣實現非同步redis客戶端
題主的問題里，訪問redis的瓶頸在於網路IO開銷太大，跟不上cpu的計算速度。有幾個辦法，題主可以考慮一下，大前提：cpu計算的數據，前後沒什麼關聯，否則只能用同步方式。
1. 內建多個queue，將需要寫回redis的數據，另起多線程（與queue一對一）處理。
2. 使用pipeline方式讀寫redis，減少網路交互開銷。
Ⅱ python 用redis做什麼功能
redis-py提供兩個類Redis和StrictRedis用於實現Redis的命令，StrictRedis用於實現大部分官方的命令，
並使用官方的語法和命令，Redis是StrictRedis的子類，用於向後兼容舊版本的redis-py。
import redis 導入redis模塊，通過python操作redis 也可以直接在redis主機的服務端操作緩存資料庫
r = redis.Redis(host='192.168.19.130', port=6379) host是redis主機，需要redis服務端和客戶端都起著 redis默認埠是6379
r.set('foo', 'Bar') key是"foo" value是"bar" 將鍵值對存入redis緩存
print r.get('foo') Bar 取出鍵foo對應的值！
Ⅲ python中的redis有多少個資料庫
跟Python沒有關系，是redis的問題
1、redis 中的每一個資料庫，都由一個 redisDb 的結構存儲。其中，redisDb.id 存儲著 redis 資料庫以整數表示的號碼。redisDb.dict 存儲著該庫所有的鍵值對數據。redisDb.expires 保存著每一個鍵的過期時間。
2、當redis 伺服器初始化時，會預先分配 16 個資料庫（該數量可以通過配置文件配置），所有資料庫保存到結構 redisServer 的一個成員 redisServer.db 數組中。當我們選擇資料庫 select number 時，程序直接通過 redisServer.db[number] 來切換資料庫。有時候當程序需要知道自己是在哪個資料庫時，直接讀取 redisDb.id 即可。
3、既然我們知道一個資料庫的所有鍵值都存儲在redisDb.dict中，那麼我們要知道如果找到key的位置，就有必要了解一下dict 的結構了：
typedef struct dict {
// 特定於類型的處理函數
dictType *type;
// 類型處理函數的私有數據
void *privdata;
// 哈希表（2個）
dictht ht[2];
// 記錄 rehash 進度的標志，值為-1 表示 rehash 未進行
int rehashidx;
// 當前正在運作的安全迭代器數量
int iterators;
} dict;
由上述的結構可以看出，redis 的字典使用哈希表作為其底層實現。dict 類型使用的兩個指向哈希表的指針，其中 0 號哈希表（ht[0]）主要用於存儲資料庫的所有鍵值，而1號哈希表主要用於程序對 0 號哈希表進行 rehash 時使用，rehash 一般是在添加新值時會觸發，這里不做過多的贅述。所以redis 中查找一個key，其實就是對進行該dict 結構中的 ht[0] 進行查找操作。
4、既然是哈希，那麼我們知道就會有哈希碰撞，那麼當多個鍵哈希之後為同一個值怎麼辦呢？redis採取鏈表的方式來存儲多個哈希碰撞的鍵。也就是說，當根據key的哈希值找到該列表後，如果列表的長度大於1，那麼我們需要遍歷該鏈表來找到我們所查找的key。當然，一般情況下鏈表長度都為是1，所以時間復雜度可看作o(1)。
二、當redis 拿到一個key 時，如果找到該key的位置。
了解了上述知識之後，我們就可以來分析redis如果在內存找到一個key了。
1、當拿到一個key後， redis 先判斷當前庫的0號哈希表是否為空，即：if (dict->ht[0].size == 0)。如果為true直接返回NULL。
2、判斷該0號哈希表是否需要rehash，因為如果在進行rehash，那麼兩個表中者有可能存儲該key。如果正在進行rehash，將調用一次_dictRehashStep方法，_dictRehashStep 用於對資料庫字典、以及哈希鍵的字典進行被動 rehash，這里不作贅述。
3、計算哈希表，根據當前字典與key進行哈希值的計算。
4、根據哈希值與當前字典計算哈希表的索引值。
5、根據索引值在哈希表中取出鏈表，遍歷該鏈表找到key的位置。一般情況，該鏈表長度為1。
6、當 ht[0] 查找完了之後，再進行了次rehash判斷，如果未在rehashing，則直接結束，否則對ht[1]重復345步驟。
到此我們就找到了key在內存中的位置了。
Ⅳ python怎麼測試與redis的連接
Redis服務端：192.168.100.132；port=6379
Redis客戶端：192.168.100.132
客戶端操作：
安裝python支持redis;
tar zxvf redis-2.9.1.tar.gz
cd redis-2.9.1
python setup.py install
服務端啟動redis
/root/redis-2.2.12/src/redis-server
客戶端測試：
[root@master ~]# python
>>> import redis
>>> r = redis.Redis(host='192.168.100.132',port=6379,db=0) //#如果設置了密碼，就加上password=密碼
>>> r.set('name','lansgg')
True
>>> r.get('name')
'lansgg'
>>> r.exists('name') //#看是否存在這個鍵值
True
>>> r.delete('name')
1
>>> r.dbsize() //#庫里有多少key，多少條數據
0L
>>> r.set('name','lansgg')
True
>>> r.flushdb() // #刪除當前資料庫的所有數據
True
>>> r.get('name')
>>> r.set('name','lansgg')
True
>>> r.set('wm','leo')
True
>>> r.set('tt','coffee')
True
>>> r.keys() // # 列出所有鍵值。
['tt', 'wm', 'name']
>>> r.save() // #強行把資料庫保存到硬碟。保存時阻塞
True
>>> r.dbsize()
3L
>>> dir(r)
['RESPONSE_CALLBACKS', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__dict__', '__doc__', '__format__', '__getattribute__', '__getitem__', '__hash__', '__init__', '__mole__', '__new__', '__rece__', '__rece_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__setitem__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__', '_zaggregate', 'append', 'bgrewriteaof', 'bgsave', 'bitcount', 'bitop', 'blpop', 'brpop', 'brpoplpush', 'client_getname', 'client_kill', 'client_list', 'client_setname', 'config_get', 'config_resetstat', 'config_set', 'connection_pool', 'dbsize', 'debug_object', 'decr', 'delete', 'mp', 'echo', 'eval', 'evalsha', 'execute_command', 'exists', 'expire', 'expireat', 'flushall', 'flushdb', 'from_url', 'get', 'getbit', 'getrange', 'getset', 'hdel', 'hexists', 'hget', 'hgetall', 'hincrby', 'hincrbyfloat', 'hkeys', 'hlen', 'hmget', 'hmset', 'hscan', 'hset', 'hsetnx', 'hvals', 'incr', 'incrby', 'incrbyfloat', 'info', 'keys', 'lastsave', 'lindex', 'linsert', 'llen', 'lock', 'lpop', 'lpush', 'lpushx', 'lrange', 'lrem', 'lset', 'ltrim', 'mget', 'move', 'mset', 'msetnx', 'object', 'parse_response', 'persist', 'pexpire', 'pexpireat', 'ping', 'pipeline', 'psetex', 'pttl', 'publish', 'pubsub', 'randomkey', 'register_script', 'rename', 'renamenx', 'response_callbacks', 'restore', 'rpop', 'rpoplpush', 'rpush', 'rpushx', 'sadd', 'save', 'scan', 'scard', 'script_exists', 'script_flush', 'script_kill', 'script_load', 'sdiff', 'sdiffstore', 'sentinel', 'sentinel_get_master_addr_by_name', 'sentinel_masters', 'sentinel_sentinels', 'sentinel_slaves', 'set', 'set_response_callback', 'setbit', 'setex', 'setnx', 'setrange', 'shutdown', 'sinter', 'sinterstore', 'sismember', 'slaveof', 'smembers', 'smove', 'sort', 'spop', 'srandmember', 'srem', 'sscan', 'strlen', 'substr', 'sunion', 'sunionstore', 'time', 'transaction', 'ttl', 'type', 'unwatch', 'watch', 'zadd', 'zcard', 'zcount', 'zincrby', 'zinterstore', 'zrange', 'zrangebyscore', 'zrank', 'zrem', 'zremrangebyrank', 'zremrangebyscore', 'zrevrange', 'zrevrangebyscore', 'zrevrank', 'zscan', 'zscore', 'zunionstore']
這只是一個簡單的測試，為了測試redis是否正常工作，我們安裝是否正確；
Ⅳ python3 獲取redis 數據時 為什麼都是 bytes類型
之外,應該都不難理解:三個位元組碼對應了一個漢字，需要直譯器轉譯後才能成為機器碼的中間代碼。位元組碼通常不像源碼一樣可以讓人閱讀，而是編碼後的數值常量,無實際含義，特定平台上的虛擬機器將位元組碼轉譯為可以直接執行的指令。
Ⅵ python 多線程查詢redis key 值
我的做法是，程序端控制資源訪問，設置讀寫鎖，更新就請求寫鎖，讀鎖是共享的，但是讀鎖與寫鎖是互斥的。更新必須按順序更新，讀取可以並發。這樣肯定對。因為確認不了redis的線程安全性，自己實現線程安全更保險。
Ⅶ python 虛擬環境里怎麼啟動redis
運行
打開Python解釋器：
>>> import redis
>>> r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0) #如果設置了密碼，就加上password=密碼
>>> r.set('foo', 'bar') #或者寫成 r['foo'] = 'bar'
True
>>> r.get('foo')
'bar'
>>> r.delete('foo')
True
>>> r.dbsize() #庫里有多少key，多少條數據
0
>>> r['test']='OK!'
Ⅷ 使用python同步mysql到redis由於數據較多，一條一條讀出來寫到redis太慢，有沒有可以批量操作的。
MYSQL快速同步數據到Redis
舉例場景：存儲游戲玩家的任務數據，游戲伺服器啟動時將mysql中玩家的數據同步到redis中。
從MySQL中將數據導入到Redis的Hash結構中。當然，最直接的做法就是遍歷MySQL數據，一條一條寫入到Redis中。這樣沒什麼錯，但是速度會非常慢。如果能夠想法使得MySQL的查詢輸出數據直接能夠與Redis命令行的輸入數據協議相吻合，可以節省很多消耗和縮短時間。
Mysql資料庫名稱為：GAME_DB, 表結構舉例：
CREATE TABLE TABLE_MISSION (
playerId int(11) unsigned NOT NULL,
missionList varchar(255) NOT NULL,
PRIMARY KEY (playerId)
);
Redis中的數據結構使用哈希表：
鍵KEY為mission, 哈希域為mysql中對應的playerId, 哈希值為mysql中對應的missionList。 數據如下：
[root@iZ23zcsdouzZ ~]# redis-cli
127.0.0.1:6379> hget missions 36598
"{\"10001\":{\"status\":1,\"progress\":0},\"10002\":{\"status\":1,\"progress\":0},\"10003\":{\"status\":1,\"progress\":0},\"10004\":{\"status\":1,\"progress\":0}}"
快速同步方法：
新建一個後綴.sql文件：mysql2redis_mission.sql
內容如下：
SELECT CONCAT(
"*4\r\n",
'$', LENGTH(redis_cmd), '\r\n',
redis_cmd, '\r\n',
'$', LENGTH(redis_key), '\r\n',
redis_key, '\r\n',
'$', LENGTH(hkey), '\r\n',
hkey, '\r\n',
'$', LENGTH(hval), '\r\n',
hval, '\r'
)
FROM (
SELECT
'HSET' as redis_cmd,
'missions' AS redis_key,
playerId AS hkey,
missionList AS hval
FROM TABLE_MISSION
) AS t
創建shell腳本mysql2redis_mission.sh
內容：
mysql GAME_DB --skip-column-names --raw < mission.sql | redis-cli --pipe
Linux系統終端執行該shell腳本或者直接運行該系統命令，即可將mysql資料庫GAME_DB的表TABLE_MISSION數據同步到redis中鍵missions中去。mysql2redis_mission.sql文件就是將mysql數據的輸出數據格式和redis的輸入數據格式協議相匹配，從而大大縮短了同步時間。
經過測試，同樣一份數據通過單條取出修改數據格式同步寫入到redis消耗的時間為5min, 使用上面的sql文件和shell命令，同步完數據僅耗時3s左右。
Ⅸ 用python查詢redis數據，結果中前面為什麼總是有字母b
如你所說，出現的結果應該是：b"value"；那麼b表示位元組串。如果是python3的話需要自己直接.decode()就為字元串了
Ⅹ 可以使用Python讀取java寫入redis 的object數據，並解析嗎
-redis 本來就只支持存儲一些基本類型（數值，字元...）的。java將對象存儲在redis中是將對象序列化後的位元組數組存入redis的，所以你用python取到的redis中的數據時，會帶有特殊的前綴,表示序列化後java的類信息。java獲取這些數據的時候會有反序列的操作，所以不影響。但python取到數據後是無法解析的。
-Java 存儲與python共享數據時，應避免將String字元串當做對象進行序列化存儲，應直接以字元串的形式存儲，如果需要共享對象，對象轉化為json串存儲。
-另外spring的redisTemplate 進行Hash操作時，就算你存儲的是String類型的數據，也會被當做String對象序列化後存儲。所以 如果過要操作redis的hash結構，建議實例化一個Jedis客戶端進行操作。