A. 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。
B. 用python查询redis数据，结果中前面为什么总是有字母b
你好，你是用python3吧，在前面有个b’表示是bytes
解决方法：
#网络www.iwithb.com
importredis
importconfig.configasconf
redis=redis.Redis(host=conf.REDIS_HOST,port=conf.REDIS_PORT,password=conf.REDIS_PASSWORD)
redis.sadd('iwithb',"hello")
url=redis.spop("iwithb")
print(str(url,encoding='utf-8'))
#这样就没有b了，注意str(url,encoding='utf-8'）
C. python 的 redis 库，连接池怎么用
首先要明白redis是一个数据库redis是一个内存数据库,所有数据基本上都存在于内存当中,会定时以追加或者快照的方式刷新到硬盘中.由于redis是一个内存数据库,所以读取写入的速度是非常快的,所以经常被用来做数据,页面等的缓存
D. 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。
E. python怎么将数据写入到redis
代码如下:
import redis
class Database:
def __init__(self):
self.host = 'localhost'
self.port = 6379
def write(self,website,city,year,month,day,deal_number):
try:
key = '_'.join([website,city,str(year),str(month),str(day)])
val = deal_number
r = redis.StrictRedis(host=self.host,port=self.port)
r.set(key,val)
except Exception, exception:
print exception
def read(self,website,city,year,month,day):
try:
key = '_'.join([website,city,str(year),str(month),str(day)])
r = redis.StrictRedis(host=self.host,port=self.port)
value = r.get(key)
print value
return value
except Exception, exception:
print exception
if __name__ == '__main__':
db = Database()
db.write('meituan','beijing',2013,9,1,8000)
db.read('meituan','beijing',2013,9,1)
F. python 获取的redis里的数据怎么处理
一、获取所有Key
[python]view plain
#-*-encoding:UTF-8-*-
__author__="Sky"
importredis
pool=redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379,db=0)
r=redis.StrictRedis(connection_pool=pool)
keys=r.keys()
printtype(keys)
printkeys
运行结果：
<type 'list'>
['fad', '1', '2']
二、获取所有内容
[python]view plain
importredis
pool=redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379,db=0)
r=redis.Redis(connection_pool=pool)
pipe=r.pipeline()
pipe_size=100000
len=0
key_list=[]
printr.pipeline()
keys=r.keys()
forkeyinkeys:
key_list.append(key)
pipe.get(key)
iflen<pipe_size:
len+=1
else:
for(k,v)inzip(key_list,pipe.execute()):
printk,v
len=0
key_list=[]
for(k,v)inzip(key_list,pipe.execute()):
printk,v
运行结果：
fad fda
1 e
G. php写的redis值python能读么
当然可以了，radis是nosql数据库，是数据库的话只要程序可以连接到数据库都可以获取到数据库内的数据
H. 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。
I. 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！
J. 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。