R: 代表 redis-cli
P: 代表 python 的 redis
pip install redis
pool = redis.ConnectionPool(host='39.107.86.223', port=6379, db=1)
redis = redis.Redis(connection_pool=pool)
redis. 所有命令
下面命令所有命令我都省略了，有和 Python 内置函数冲突的我会加上 redis.
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R: dbsize
P: print(redis.dbsize())
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R: exists name
P: exists('name')
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R: keys na*
P: keys('na*')
注：时间复杂度为 O(n)
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R: scan 0 match '*' count 4
P: keys_iter = redis.scan_iter(match='*', count=4)
注：这种 scan，API 后面也会有，所以我全部放在最后的结束语中讲
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R: info # 也可以填参数 info memory info cpu 等
P: redis.info() # redis.info('CPU') redis.info('MEMORY')
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R: type name
P: redis.type('name') # type 和 python 的冲突了，所以这里我写全了
redis 中类型有：none string list set zset hash
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R: expire name 秒数
P: expire('name', 秒数)
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R: ttl name
P: ttl('name')
# 返回剩余过期时间值
# 返回值为 -2 则代表 无此 key
# 返回值为 -1 则代表 有此 key，但未设置过期时间
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R: persist name
P: persist('name')
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incr incrby 加上一个整数
R: incr age 或 incrby age 1
P: incr age 1 或 incrby age 1 # python 实现 的 incr 被 重定向为 incrby，所以用哪个都行
decr decrby 减去一个整数
同上
incrbyfloat 加减一个浮点数
同上
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R: set name lin
P: redis.set('name', 'lin')
set 选项（原子操作）nx（设置默认值）R: set name lin nx
P: redis.set('name', 'lin', nx=True)
注：nx 代表 key 不存在才会将值设置成功，类似 python dict 的 setdefault，即给 key 设置默认值
xx（更新值）R: set name Tom xx
P: redis.set('name', 'lin', xx=True)
注：xx 代表 key 存在才会将值更新成功。如果 key 不存在，则更新失败。
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R: get name
P: redis.get('name')
注：通过 py redis 客户端的 get 取出的都是 字节二进制类型，所以需要手动转为对应类型
前面提到的 incr decr 等，操作返回结果直接就是 int，而非 字节类型
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R: mset name lin age 18
p: redis.mset({'name': 'lin', 'age': 18} )
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R: mget name age
p: redis.mget('name', 'age') # 返回值为 字节类型的 列表
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R: getset name zhang
P: print(redis.getset('name', 'zhang') )
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R: append name abc
P: redis.append('name', 'abc')
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R: strlen name
P: print(redis.strlen('name') )
注：与编程语言的普遍 API 不同的是，strlen 返回的字符串 长度是 字符对应编码的长度。。。。中文 utf-8 占 3 个字节
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R: getrange name 1 2
P: redis.getrange('name', 1, 2)
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R: setrange name 0 abc # 把第 0 个位置开始，逐个覆盖赋值为 abc，多余的不变
P: redis.setrange('name', 0, 'abc')
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R: del k1 k2
P: redis.delete(k1, k2)
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R: hset user name lin
P: redis.hset('user', 'name', 'lin')
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R: hget user name
P: print(redis.hget('user', 'name'))
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R: hmset user name lin age 18
P: redis.hmset('user', {'user': 'lin', 'age': 18})
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R: hmget user name age
P: print(redis.hmget('user', 'name', 'age'))
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R: hkeys user
P: print(redis.hkeys('user'))
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R: hvals user
P: print(redis.hvals('user'))
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R: hgetall user # 返回为列表，偶数索引为 key，奇数索引为 vaLue(从 0 开始)
P: print(redis.hgetall('user')) # 返回为 dict 格式
注：hgetall 会将所有 key-value 取出来，所以数据量庞大可能会造成性能影响。大批量数据在 python 是怎么处理来着？？？？？？？没错，就是迭代器，当然 python 的 redis 模块已为我们封装好一个 API，hscan_iter, 见一条 API
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R: hscan user 0 match * count 200 # 按游标，按数量取
# 0 代表游标从头开始
# match 是关键字
# * 是 key 的通配符
# count 是一次接待的条数
P: result_iter = redis.hscan_iter('user', match= 'na*', count=2)
# python 的 cursor 参数没有，是因为源码中被固定设置为 0 了，其他参数解释同上
# 返回结果为可迭代对象，可遍历取出。
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R: hexists user name1 # 存在返回 1，不存在返回 0
P: print(redis.hexists('user', 'name')) # 存在返回 True
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R: hlen user
P: print(redis.hlen('user'))
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R: lpush list1 1 2 3
P: redis.lpush('list1', 1,2,3)
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R: lpop list2
P: print(redis.lpop('list2'))
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R: blpop list2 1000 # 1000 为过期时间为 1000 秒，1000 秒后自动解除阻塞，有值加入也会解除阻塞
P: redis.blpop('list2', timeout=1000)
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R: linsert list2 before Tom jerry # 在 Tom 前插入 jerry, before 代表之前
P: redis.linsert('list2', 'after', 'b', 'Tom') # 在 b 的后面插入 Tom, after 代表之后
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R：lset list2 4 zhang
P: redis.lset('list2', 4, 'zhang')
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R: lindex list2 -3
P: print(redis.lindex('list2', 3))
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R: llen list2
P: print(redis.llen('list2'))
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R: ltrim list2 3 10 # 保留 索引 3-10 的列表数据，其他都删除
P: print(redis.ltrim('list2', 2, -1)) # 索引前闭后闭，可正可负
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R: lrem list2 0 Tom
# 0 这个位置的参数代表删除值的个数
# 0 代表全部删除，删除全部 Tom 值
# 正数代表 从左到右 删除 n 个。eg: lrem list2 5 Tom 即为 从左到右 删除 5 个 Tom 值
# 负数代表 从右到左 删除 n 个。eg: lrem list2 -5 Tom 即为 从右到左 删除 5 个 Tom 值
P: print(redis.lrem('list2', -5, 1)) # 解释同上
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R: lrange list1 0 -1
P: print(redis.lrange('list2', 0, -1))
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R: sadd set1 1 2 3
P: redis.sadd('set1', *[1,2,3])
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R: srem set1 Tom
P: redis.srem('set1', 'Tom')
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R: scard set1
P: redis.scard('set1')
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R: sismember set1 Tom
P: redis.sismember('set1', 'Tom')
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“”“类似 py 的 random.choices，注意有 s”“R: srandmember set1 2 # 从集合随机中取出 2 个元素
P: redis.srandmember('set1', 2)
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R: smembers set1
P: redis.smembers('set1')
注：同 hgetall，如果一次性取出，可能会出问题，所以需要迭代获取，见下 sscan
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R: sscan set1 0 match * count 200
P: result_iter = redis.sscan_iter('set1', match='*', count=200) # 遍历迭代
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R: sdiff sset1 sset2
P: print(redis.sdiff('sset1', 'sset2'))
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R: sinter sset1 sset2
P: print(redis.sinter('sset1', 'sset2'))
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R: sunion sset1 sset2
P: print(redis.sunion('sset1', 'sset2'))
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R: zadd zset 100 Tom 90 Jerry # 100 是权重，Tom 是数据值，注意 redis-cli 权重在前，值在后
P: redis.zadd('zset', {'Tom': 100, 'Jerry': 90}) # 注意，py 语法，权重作为字典的 value
注特别注意：zadd 的默认机制是同值，不同权重时，会更新值的权重
eg: 上面再插入一条 Tom, 不过这次的权重是 50（zadd zset 50 Tom），则 Tom 的权重会更新为 50
这时就延申出 2 个参数，（应该还记得前面讲的 set 的 nx 和 xx 参数吧，没错 zadd 也有）nx:（不存在才更新（添加），存在则更新（添加）失败）R: zadd zset nx 1000 Tom
P: redis.zadd('zset',{'Tom': 1000}, nx=True)
注：如果 Tom 这个值之前存在，则这个 1000 就不会被更新了
若不存在，则就会新创建，并把这个 1000 设置成功
nx：（存在才更新（添加），不存在则更新（添加）失败）R: zadd zset xx 1000 Tom
P：redis.zadd('zset',{'Tom': 1000}, xx=True)
注：如果 Tom 这个值之前存在，则 1000 才会更新成功
如果不存在，比如 {'张三':500}, 张三本来就不存在，用了 xx, 他不会被添加进来，更何谈更新
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R: zrange zset 0 -1
P: print(redis.zrange('zset', 0, -1)) # 返回值为列表
withscores 参数（把权重也带出来返回）：R: zrange zset 0 -1 withscores # 注意，返回时 奇数位 是值，偶数位是权重
P: print(redis.zrange('zset', 0, -1, withscores=True)) # 返回列表嵌套元组，[(值，权重)]
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这条 API 就是多了 "rev" 三个字母, reversed 单词 熟悉把，python 内置逆序高阶函数。。就是那个意思
操作同 zrange，略
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R: zrangebyscore zset 40 99 limit 1 3 # 查出权重在 40-99 之内的数据，并从第 1 条开始，返回 3 条
# 40-99 都是闭区间，要想变成开区间这样写即可 (40 (99
P: print(redis.zrangebyscore('zset', 40, 99, start=1, num=3))
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操作同 zrangebyscore，略
这 API 设计的，还不如，直接弄成一条命令，然后加一个逆序参数，吐槽！！！！
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R: zrem zset Tom # 删除 Tom 这个值
P: print(redis.zrem('zset','Tom'))
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R: zremrangebyscore zset 70 90 # 把权重在 70-90 分的所有数据删除
P: redis.zremrangebyscore('zset', 70, 90)
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R: zremrangebyrank zset 0 -1 # 删除所有值（0 到 - 1 的索引就代表所有值啦！）P: redis.zremrangebyrank('zset', 0, -1) # redis 的 API 风格真的。。。没办法 python 也无奈同名
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R: zcard zset
P: print(redis.zcard('zset'))
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R: zcount zset 10 69 # 同样默认闭区间，( 可改为开区间
P: print(redis.zcount('zset',50, 69))
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R: zrank zset Jerry # 不用猜，索引肯定从 0 开始
P: print(redis.zrank('zset', 'Jerry'))
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逆序获取索引，比如最后一个，索引就是 0
具体操作，同 zrank，略
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R: zscore zset Jerry
P: print(redis.zscore('zset', 'Jerry'))
-
"""
嗯? 似曾相识燕归来？前面说过的 scan hsacn sscan 还有接下来要说的 zscan 都是一个样子的，都是为了应对大数据来迭代处理
python 版的 redis 给了我们一个简化函数, 那就是 _iter 结尾的，eg: hscan_iter()
这种 _iter 结尾的函数，不用我们来传游标 cursor 参数，为啥呢??
一. 因为 python 有生成器 - 迭代器机制阿！（当然 _iter 等函数的源码就是用 yield 为我们实现的）二. cursor 游标不易于管理
"""
R: zscan zset 0 match * count 5
P: zset_iter = redis.zscan_iter('zset', match='*', count=5) # 同理返回可迭代对象
注：还要说明一下：match 参数:
过滤查询数据（其实过滤完了，数据量小了也没必要用 scan 了，此参数主要用在 "hscan" 之类的）"因此 match 参数可不写", "match='*'和 不传是一个效果的。"
count 参数：Py 源码解释 ``count`` allows for hint the minimum number of returns
意思就是：这个参数是一次迭代 "最少" 取 5 个 "，但不管怎么说，最终还是会取出全部数据！！
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"""RDB 机制就是 触发生成 RDB 文件，将 Redis 数据以二进制形式写入其中，触发方式有如下三种"""
RDB 基本配置：vi /etc/redis/redis.conf
dbfilename dump.rdb # 配置 RDB 文件名
dir /var/lib/redis # 配置 RDB 文件存放目录（ll 命令查看 dump.rdb 是否为最新时间）appendonly no # 若为 yes, 会优先按照 aof 文件来恢复，或不恢复
上述配置，可在下面三种方法实现的时候，自动触发生成 RDB 文件。并在 redis 启动时恢复 RDB 文件
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R: save
P: redis.save()
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R: bgsave
P: redis.bgsave()
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在上面 RDB 基本配置基础上，追加如下配置
vi /etc/redis/redis.conf
save 100 10 # 100 秒钟改变 10 条数据就会，自动生成 RDB 文件
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大数据耗时，RDB 文件写入影响 IO 性能。宕机数据不可控
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"""AOF 机制就是 每执行一条命令，都会记录到缓冲区，在根据某种策略刷新到 AOF 文件中，策略有如下三种"""
AOF 基本配置：vi /etc/redis/redis.conf
appendonly yes # 开关，先要打开
appendfilename "appendonly.aof" # AOF 文件名
dir /var/lib/redis # AOF 文件目录（和 RDB 是一样的）
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always 即缓冲区有一条命令，就会刷新追加到 AOF 文件中（安全可靠，耗 IO）
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everysec 即每过 1 秒 就会把缓冲区的命令 刷新追加到 AOF 文件中
如果就在这一秒钟宕机，那么数据就丢失了。。。（1 秒不可控）
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no 即 什么时候刷新，全听操作系统自己的（完全不可控）
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如上可知，越来越多的命令会追加到 AOF 中，其中可能会有一些类似
一、键值覆盖：set name tom
set name jerry
二、超时时间过期
三、多条插入（可用一条命令代替）如上无用命令，会让 AOF 文件变得繁杂。可通过 AOF 重写策略优化来达到化简，提高恢复速度等。
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一、开 fork 子进程 新弄一份 AOF 文件，它的任务就是把当前 redis 中的数据重新按照上面的”重写清洁过程“捋一遍，并记录到这个新 AOF 文件中
二、此时主进程可以正常接受用户的请求及修改，（这时可能子进程 AOF，和数据库内容不一致, 往下看）三、其实 --- 第一条开 fork 的时候，顺便也开了一份内存空间 A（名为重写缓冲区）用来平行记录 用户新请求的命令
四、当子进程 AOF 重写完事后，会把上面 空间 A 中 中的数据命令追加到 AOF 中（类似断点复制）五、新 AOF 替代 旧的 AOF
打个比方（针对于 二、三、四）：就是，你给我一个任务，我正做着，你又给我很多任务，我当然忙不过来
那这样，你先拿个清单记录下来，一会等我忙完了，咱们对接一下就好了）
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R: bgrewriteaof
P: redis.bgrewriteaof()
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在上面 AOF 基本配置的基础上，追加如下配置
vi /etc/redis/redis.conf
appendfsync everysec # 就是上面说的三种策略，选一种 always no
auto-aof-rewrite-min-size 64mb # 当 AOF 文件超过 64mb 就会自动重写
auto-aof-rewrite-percentage 100 # 100 为增长率，每一次的限制大小是之前的 100%, 也就是二倍
no-appendfsync-on-rewrite yes # yes 就是不把“重写缓冲区”的内容 刷新到 磁盘
注意这个参数:
这就是针对上面’重写原理‘中的第三条 中的 内存空间 A（重写缓冲区）如果这个 重写缓冲区 不刷新持久化到磁盘中，要是宕机了，那么这个缓冲区的数据就会丢失。丢失多少呢？据悉（linux 中 最多最多 会丢失 30 秒的数据）如果你将其 设置为 no，那么 重写缓冲区 就会像 前面讲的 原始 AOF 一样地 刷新持久化到硬盘中。但是你想想，如果 重写缓冲区 和 原始 AOF 都做持久化刷新
那么 它们就会 竞争 IO，性能必定大打折扣，特殊情况下，还可能 堵塞。so, 要性能（设为 yes），要数据完整安全 (设为 no)，自己选....
本文主要写了关于 redis 以及 python 操作 redis 的语法对比详细解释！！python 的 redis API 也是非常够意思了，函数名几乎完全还原 原生 Redis！！语法部分印象比较深刻的就是 "redis 的 scan 家族函数" 以及 "python 的 scan_iter" 家族函数：上面陆陆续续讲了那么多数据结构，都有它们各自的 "遍历所有数据的操作"
但对于大量数据的情况下，这些遍历函数就都变成渣渣了，可能会造成 "OOM（内存溢出）等情况"
这时 redis 机智的为我们 提供了一些列 "scan 家族函数" , 当然这些函数是都需要游标控制的。"游标 cursor" 是比较头疼的东西，因此 python 本着 人性化的思想：将 "scan 家族函数" 封装为 "scan_iter 家族函数"，让我们省去了游标的操作，可以愉快编程！那我就列出全部大家族 以及 对应 原始遍历函数：原始遍历 redis python
keys scan scan_iter
hgetall hscan hscan_iter
smembers sscan sscan_iter
zrange zscan zscan_iter
沿着这个对应规律，之前我发现一件事情：为什么 "list 的 lrange 没有对应的 lscan？"
我像 zz 一样还去 ov 查了一遍，居然还看到一位外国朋友和我有一样的疑问。。。解答者的一句话，我直接就清醒了，"Instead, you should use LRANGE to iterate the list"
由于顺着规律，思维定势，却忘记了 "lrange 本身就可以带索引来迭代" lrange list1 0 n
这时我突然又想起 zrange 不也是和 lrange 语法一样么？？？为何 zrange 单独设立了一个 zscan，而 list 却没？？？(查了一下好像是 list 底层性能之类的原因，我也没愿意继续看了。。。)
scan 与 iter 家族函数，各自的数据结构章节都有写，并且在 "zset" 那节的 "zscan" 那里做出了详细的分析
END