Ⅰ 用python怎样实现异步redis客户端
题主的问题里，访问redis的瓶颈在于网络IO开销太大，跟不上cpu的计算速度。有几个办法，题主可以考虑一下，大前提：cpu计算的数据，前后没什么关联，否则只能用同步方式。
1. 内建多个queue，将需要写回redis的数据，另起多线程（与queue一对一）处理。
2. 使用pipeline方式读写redis，减少网络交互开销。
Ⅱ python 用redis做什么功能
redis-py提供两个类Redis和StrictRedis用于实现Redis的命令，StrictRedis用于实现大部分官方的命令，
并使用官方的语法和命令，Redis是StrictRedis的子类，用于向后兼容旧版本的redis-py。
import redis 导入redis模块，通过python操作redis 也可以直接在redis主机的服务端操作缓存数据库
r = redis.Redis(host='192.168.19.130', port=6379) host是redis主机，需要redis服务端和客户端都起着 redis默认端口是6379
r.set('foo', 'Bar') key是"foo" value是"bar" 将键值对存入redis缓存
print r.get('foo') Bar 取出键foo对应的值！
Ⅲ python中的redis有多少个数据库
跟Python没有关系，是redis的问题
1、redis 中的每一个数据库，都由一个 redisDb 的结构存储。其中，redisDb.id 存储着 redis 数据库以整数表示的号码。redisDb.dict 存储着该库所有的键值对数据。redisDb.expires 保存着每一个键的过期时间。
2、当redis 服务器初始化时，会预先分配 16 个数据库（该数量可以通过配置文件配置），所有数据库保存到结构 redisServer 的一个成员 redisServer.db 数组中。当我们选择数据库 select number 时，程序直接通过 redisServer.db[number] 来切换数据库。有时候当程序需要知道自己是在哪个数据库时，直接读取 redisDb.id 即可。
3、既然我们知道一个数据库的所有键值都存储在redisDb.dict中，那么我们要知道如果找到key的位置，就有必要了解一下dict 的结构了：
typedef struct dict {
// 特定于类型的处理函数
dictType *type;
// 类型处理函数的私有数据
void *privdata;
// 哈希表（2个）
dictht ht[2];
// 记录 rehash 进度的标志，值为-1 表示 rehash 未进行
int rehashidx;
// 当前正在运作的安全迭代器数量
int iterators;
} dict;
由上述的结构可以看出，redis 的字典使用哈希表作为其底层实现。dict 类型使用的两个指向哈希表的指针，其中 0 号哈希表（ht[0]）主要用于存储数据库的所有键值，而1号哈希表主要用于程序对 0 号哈希表进行 rehash 时使用，rehash 一般是在添加新值时会触发，这里不做过多的赘述。所以redis 中查找一个key，其实就是对进行该dict 结构中的 ht[0] 进行查找操作。
4、既然是哈希，那么我们知道就会有哈希碰撞，那么当多个键哈希之后为同一个值怎么办呢？redis采取链表的方式来存储多个哈希碰撞的键。也就是说，当根据key的哈希值找到该列表后，如果列表的长度大于1，那么我们需要遍历该链表来找到我们所查找的key。当然，一般情况下链表长度都为是1，所以时间复杂度可看作o(1)。
二、当redis 拿到一个key 时，如果找到该key的位置。
了解了上述知识之后，我们就可以来分析redis如果在内存找到一个key了。
1、当拿到一个key后， redis 先判断当前库的0号哈希表是否为空，即：if (dict->ht[0].size == 0)。如果为true直接返回NULL。
2、判断该0号哈希表是否需要rehash，因为如果在进行rehash，那么两个表中者有可能存储该key。如果正在进行rehash，将调用一次_dictRehashStep方法，_dictRehashStep 用于对数据库字典、以及哈希键的字典进行被动 rehash，这里不作赘述。
3、计算哈希表，根据当前字典与key进行哈希值的计算。
4、根据哈希值与当前字典计算哈希表的索引值。
5、根据索引值在哈希表中取出链表，遍历该链表找到key的位置。一般情况，该链表长度为1。
6、当 ht[0] 查找完了之后，再进行了次rehash判断，如果未在rehashing，则直接结束，否则对ht[1]重复345步骤。
到此我们就找到了key在内存中的位置了。
Ⅳ python怎么测试与redis的连接
Redis服务端：192.168.100.132；port=6379
Redis客户端：192.168.100.132
客户端操作：
安装python支持redis;
tar zxvf redis-2.9.1.tar.gz
cd redis-2.9.1
python setup.py install
服务端启动redis
/root/redis-2.2.12/src/redis-server
客户端测试：
[root@master ~]# python
>>> import redis
>>> r = redis.Redis(host='192.168.100.132',port=6379,db=0) //#如果设置了密码，就加上password=密码
>>> r.set('name','lansgg')
True
>>> r.get('name')
'lansgg'
>>> r.exists('name') //#看是否存在这个键值
True
>>> r.delete('name')
1
>>> r.dbsize() //#库里有多少key，多少条数据
0L
>>> r.set('name','lansgg')
True
>>> r.flushdb() // #删除当前数据库的所有数据
True
>>> r.get('name')
>>> r.set('name','lansgg')
True
>>> r.set('wm','leo')
True
>>> r.set('tt','coffee')
True
>>> r.keys() // # 列出所有键值。
['tt', 'wm', 'name']
>>> r.save() // #强行把数据库保存到硬盘。保存时阻塞
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']
这只是一个简单的测试，为了测试redis是否正常工作，我们安装是否正确；
Ⅳ python3 获取redis 数据时 为什么都是 bytes类型
之外,应该都不难理解:三个字节码对应了一个汉字，需要直译器转译后才能成为机器码的中间代码。字节码通常不像源码一样可以让人阅读，而是编码后的数值常量,无实际含义，特定平台上的虚拟机器将字节码转译为可以直接执行的指令。
Ⅵ python 多线程查询redis key 值
我的做法是，程序端控制资源访问，设置读写锁，更新就请求写锁，读锁是共享的，但是读锁与写锁是互斥的。更新必须按顺序更新，读取可以并发。这样肯定对。因为确认不了redis的线程安全性，自己实现线程安全更保险。
Ⅶ python 虚拟环境里怎么启动redis
运行
打开Python解释器：
>>> import redis
>>> r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0) #如果设置了密码，就加上password=密码
>>> r.set('foo', 'bar') #或者写成 r['foo'] = 'bar'
True
>>> r.get('foo')
'bar'
>>> r.delete('foo')
True
>>> r.dbsize() #库里有多少key，多少条数据
0
>>> r['test']='OK!'
Ⅷ 使用python同步mysql到redis由于数据较多，一条一条读出来写到redis太慢，有没有可以批量操作的。
MYSQL快速同步数据到Redis
举例场景：存储游戏玩家的任务数据，游戏服务器启动时将mysql中玩家的数据同步到redis中。
从MySQL中将数据导入到Redis的Hash结构中。当然，最直接的做法就是遍历MySQL数据，一条一条写入到Redis中。这样没什么错，但是速度会非常慢。如果能够想法使得MySQL的查询输出数据直接能够与Redis命令行的输入数据协议相吻合，可以节省很多消耗和缩短时间。
Mysql数据库名称为：GAME_DB, 表结构举例：
CREATE TABLE TABLE_MISSION (
playerId int(11) unsigned NOT NULL,
missionList varchar(255) NOT NULL,
PRIMARY KEY (playerId)
);
Redis中的数据结构使用哈希表：
键KEY为mission, 哈希域为mysql中对应的playerId, 哈希值为mysql中对应的missionList。 数据如下：
[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：
新建一个后缀.sql文件：mysql2redis_mission.sql
内容如下：
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
创建shell脚本mysql2redis_mission.sh
内容：
mysql GAME_DB --skip-column-names --raw < mission.sql | redis-cli --pipe
Linux系统终端执行该shell脚本或者直接运行该系统命令，即可将mysql数据库GAME_DB的表TABLE_MISSION数据同步到redis中键missions中去。mysql2redis_mission.sql文件就是将mysql数据的输出数据格式和redis的输入数据格式协议相匹配，从而大大缩短了同步时间。
经过测试，同样一份数据通过单条取出修改数据格式同步写入到redis消耗的时间为5min, 使用上面的sql文件和shell命令，同步完数据仅耗时3s左右。
Ⅸ 用python查询redis数据，结果中前面为什么总是有字母b
如你所说，出现的结果应该是：b"value"；那么b表示字节串。如果是python3的话需要自己直接.decode()就为字符串了
Ⅹ 可以使用Python读取java写入redis 的object数据，并解析吗
-redis 本来就只支持存储一些基本类型（数值，字符...）的。java将对象存储在redis中是将对象序列化后的字节数组存入redis的，所以你用python取到的redis中的数据时，会带有特殊的前缀,表示序列化后java的类信息。java获取这些数据的时候会有反序列的操作，所以不影响。但python取到数据后是无法解析的。
-Java 存储与python共享数据时，应避免将String字符串当做对象进行序列化存储，应直接以字符串的形式存储，如果需要共享对象，对象转化为json串存储。
-另外spring的redisTemplate 进行Hash操作时，就算你存储的是String类型的数据，也会被当做String对象序列化后存储。所以 如果过要操作redis的hash结构，建议实例化一个Jedis客户端进行操作。