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  • django redis

    2019-10-02 13:16:32
    本文目录 一 简介 二 redis的安装和使用 三 Python操作Redis之安装和支持存储类型 四 Python操作Redis之普通连接 四 Python操作Redis之连接池 五 操作之String操作 ...十二 Django中使用redis ...

    一 简介

    redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash(哈希类型)。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作,而且这些操作都是原子性的。在此基础上,redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样,为了保证效率,数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件,并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步

    1. 使用Redis有哪些好处?
    
    (1) 速度快,因为数据存在内存中,类似于HashMap,HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)
    
    (2) 支持丰富数据类型,支持string,list,set,sorted set,hash
    
    (3) 支持事务,操作都是原子性,所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行,要么全部不执行
    
    (4) 丰富的特性:可用于缓存,消息,按key设置过期时间,过期后将会自动删除
    
    
    2. redis相比memcached有哪些优势?
    
    (1) memcached所有的值均是简单的字符串,redis作为其替代者,支持更为丰富的数据类型
    
    (2) redis的速度比memcached快很多
    
    (3) redis可以持久化其数据
    
    
    3. redis常见性能问题和解决方案:
    
    (1) Master最好不要做任何持久化工作,如RDB内存快照和AOF日志文件
    
    (2) 如果数据比较重要,某个Slave开启AOF备份数据,策略设置为每秒同步一次
    
    (3) 为了主从复制的速度和连接的稳定性,Master和Slave最好在同一个局域网内
    
    (4) 尽量避免在压力很大的主库上增加从库
    
    (5) 主从复制不要用图状结构,用单向链表结构更为稳定,即:Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3...
    
    这样的结构方便解决单点故障问题,实现Slave对Master的替换。如果Master挂了,可以立刻启用Slave1做Master,其他不变。
    
    
    
     
    
    4. MySQL里有2000w数据,redis中只存20w的数据,如何保证redis中的数据都是热点数据
    
     相关知识:redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会施行数据淘汰策略。redis 提供 6种数据淘汰策略:
    
    voltile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰
    
    volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过期的数据淘汰
    
    volatile-random:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意选择数据淘汰
    
    allkeys-lru:从数据集(server.db[i].dict)中挑选最近最少使用的数据淘汰
    
    allkeys-random:从数据集(server.db[i].dict)中任意选择数据淘汰
    
    no-enviction(驱逐):禁止驱逐数据
    
     
    
    5. Memcache与Redis的区别都有哪些?
    
    1)、存储方式
    
    Memecache把数据全部存在内存之中,断电后会挂掉,数据不能超过内存大小。
    
    Redis有部份存在硬盘上,这样能保证数据的持久性。
    
    2)、数据支持类型
    
    Memcache对数据类型支持相对简单。
    
    Redis有复杂的数据类型。
    
    
    3),value大小
    
    redis最大可以达到1GB,而memcache只有1MB
    
    
    
    6. Redis 常见的性能问题都有哪些?如何解决?
    
     
    
    1).Master写内存快照,save命令调度rdbSave函数,会阻塞主线程的工作,当快照比较大时对性能影响是非常大的,会间断性暂停服务,所以Master最好不要写内存快照。
    
    
    2).Master AOF持久化,如果不重写AOF文件,这个持久化方式对性能的影响是最小的,但是AOF文件会不断增大,AOF文件过大会影响Master重启的恢复速度。Master最好不要做任何持久化工作,包括内存快照和AOF日志文件,特别是不要启用内存快照做持久化,如果数据比较关键,某个Slave开启AOF备份数据,策略为每秒同步一次。
    
     
    3).Master调用BGREWRITEAOF重写AOF文件,AOF在重写的时候会占大量的CPU和内存资源,导致服务load过高,出现短暂服务暂停现象。
    
    4). Redis主从复制的性能问题,为了主从复制的速度和连接的稳定性,Slave和Master最好在同一个局域网内
    
    
    
    
    7, redis 最适合的场景
    
    
    Redis最适合所有数据in-momory的场景,虽然Redis也提供持久化功能,但实际更多的是一个disk-backed的功能,跟传统意义上的持久化有比较大的差别,那么可能大家就会有疑问,似乎Redis更像一个加强版的Memcached,那么何时使用Memcached,何时使用Redis呢?
    
           如果简单地比较Redis与Memcached的区别,大多数都会得到以下观点:
    
         1 、Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据,同时还提供list,set,zset,hash等数据结构的存储。
         2 、Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。
         3 、Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保持在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。
    
    (1)、会话缓存(Session Cache)
    
    最常用的一种使用Redis的情景是会话缓存(session cache)。用Redis缓存会话比其他存储(如Memcached)的优势在于:Redis提供持久化。当维护一个不是严格要求一致性的缓存时,如果用户的购物车信息全部丢失,大部分人都会不高兴的,现在,他们还会这样吗?
    
    幸运的是,随着 Redis 这些年的改进,很容易找到怎么恰当的使用Redis来缓存会话的文档。甚至广为人知的商业平台Magento也提供Redis的插件。
    
    (2)、全页缓存(FPC)
    
    除基本的会话token之外,Redis还提供很简便的FPC平台。回到一致性问题,即使重启了Redis实例,因为有磁盘的持久化,用户也不会看到页面加载速度的下降,这是一个极大改进,类似PHP本地FPC。
    
    再次以Magento为例,Magento提供一个插件来使用Redis作为全页缓存后端。
    
    此外,对WordPress的用户来说,Pantheon有一个非常好的插件  wp-redis,这个插件能帮助你以最快速度加载你曾浏览过的页面。
    
    (3)、队列
    
    Reids在内存存储引擎领域的一大优点是提供 list 和 set 操作,这使得Redis能作为一个很好的消息队列平台来使用。Redis作为队列使用的操作,就类似于本地程序语言(如Python)对 list 的 push/pop 操作。
    
    如果你快速的在Google中搜索“Redis queues”,你马上就能找到大量的开源项目,这些项目的目的就是利用Redis创建非常好的后端工具,以满足各种队列需求。例如,Celery有一个后台就是使用Redis作为broker,你可以从这里去查看。
    
    (4),排行榜/计数器
    
    Redis在内存中对数字进行递增或递减的操作实现的非常好。集合(Set)和有序集合(Sorted Set)也使得我们在执行这些操作的时候变的非常简单,Redis只是正好提供了这两种数据结构。所以,我们要从排序集合中获取到排名最靠前的10个用户–我们称之为“user_scores”,我们只需要像下面一样执行即可:
    
    当然,这是假定你是根据你用户的分数做递增的排序。如果你想返回用户及用户的分数,你需要这样执行:
    
    ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES
    
    Agora Games就是一个很好的例子,用Ruby实现的,它的排行榜就是使用Redis来存储数据的,你可以在这里看到。
    
    (5)、发布/订阅
    
    最后(但肯定不是最不重要的)是Redis的发布/订阅功能。发布/订阅的使用场景确实非常多。我已看见人们在社交网络连接中使用,还可作为基于发布/订阅的脚本触发器,甚至用Redis的发布/订阅功能来建立聊天系统!(不,这是真的,你可以去核实)。
    
    Redis提供的所有特性中,我感觉这个是喜欢的人最少的一个,虽然它为用户提供如果此多功能。
    View Code

    支持的数据类型(5大数据类型)

    复制代码
    redis={
            k1:'123',      字符串
            k2:[1,2,3,4],   列表/数组
            k3:{1,2,3,4}     集合
            k4:{name:lqz,age:12}  字典/哈希表
            k5:{('lqz',18),('egon',33)}  有序集合
    }
    复制代码

    特点:

    可以持久化
    单线程,单进程

    二 redis的安装和使用

    linux下安装

    wget http://download.redis.io/releases/redis-3.0.6.tar.gz
    tar xzf redis-3.0.6.tar.gz
    cd redis-3.0.6
    make

    启动服务端

    src/redis-server

    启动客户端

    src/redis-cli
    redis> set foo bar
    OK
    redis> get foo
    "bar"

    Windows下安装

    详见:链接

    三 Python操作Redis之安装和支持存储类型

    安装redis模块

    pip3 install redis

    四 Python操作Redis之普通连接

    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
    
    r = redis.Redis(host='127.0.0.1', port=6379)
    r.set('foo', 'Bar')
    print(r.get('foo'))

    四 Python操作Redis之连接池

    redis-py使用connection pool来管理对一个redis server的所有连接,避免每次建立、释放连接的开销。默认,每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。可以直接建立一个连接池,然后作为参数Redis,这样就可以实现多个Redis实例共享一个连接池

    import redis
    
    pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379)
    r = redis.Redis(connection_pool=pool)
    r.set('foo', 'Bar')
    print(r.get('foo'))

     五 操作之String操作

    String操作,redis中的String在在内存中按照一个name对应一个value来存储。如图:

    set(name, value, ex=None, px=None, nx=False, xx=False)

     

    在Redis中设置值,默认,不存在则创建,存在则修改
    参数:
         ex,过期时间(秒)
         px,过期时间(毫秒)
         nx,如果设置为True,则只有name不存在时,当前set操作才执行,值存在,就修改不了,执行没效果
         xx,如果设置为True,则只有name存在时,当前set操作才执行,值存在才能修改,值不存在,不会设置新值

     

    setnx(name, value)

    设置值,只有name不存在时,执行设置操作(添加),如果存在,不会修改

    setex(name, value, time)

    # 设置值
    # 参数:
        # time,过期时间(数字秒 或 timedelta对象)

    psetex(name, time_ms, value)

    # 设置值
    # 参数:
        # time_ms,过期时间(数字毫秒 或 timedelta对象

    mset(*args, **kwargs)

    批量设置值
    如:
        mset(k1='v1', k2='v2')
        或
        mget({'k1': 'v1', 'k2': 'v2'})

    get(name)

    获取值

    mget(keys, *args)

    批量获取
    如:
        mget('k1', 'k2')
        或
        r.mget(['k3', 'k4'])

    getset(name, value)

    设置新值并获取原来的值

    getrange(key, start, end)

    # 获取子序列(根据字节获取,非字符)
    # 参数:
        # name,Redis 的 name
        # start,起始位置(字节)
        # end,结束位置(字节)
    # 如: "刘清政" ,0-3表示 "刘"

    setrange(name, offset, value)

    # 修改字符串内容,从指定字符串索引开始向后替换(新值太长时,则向后添加)
    # 参数:
        # offset,字符串的索引,字节(一个汉字三个字节)
        # value,要设置的值

    setbit(name, offset, value)

    复制代码
    # 对name对应值的二进制表示的位进行操作
     
    # 参数:
        # name,redis的name
        # offset,位的索引(将值变换成二进制后再进行索引)
        # value,值只能是 1 或 0
     
    # 注:如果在Redis中有一个对应: n1 = "foo",
            那么字符串foo的二进制表示为:01100110 01101111 01101111
        所以,如果执行 setbit('n1', 7, 1),则就会将第7位设置为1,
            那么最终二进制则变成 01100111 01101111 01101111,即:"goo"
    复制代码

    getbit(name, offset)

    # 获取name对应的值的二进制表示中的某位的值 (0或1)

    bitcount(key, start=None, end=None)

    # 获取name对应的值的二进制表示中 1 的个数
    # 参数:
        # key,Redis的name
        # start,位起始位置
        # end,位结束位置

    bitop(operation, dest, *keys)

    复制代码
    # 获取多个值,并将值做位运算,将最后的结果保存至新的name对应的值
     
    # 参数:
        # operation,AND(并) 、 OR(或) 、 NOT(非) 、 XOR(异或)
        # dest, 新的Redis的name
        # *keys,要查找的Redis的name
     
    # 如:
        bitop("AND", 'new_name', 'n1', 'n2', 'n3')
        # 获取Redis中n1,n2,n3对应的值,然后讲所有的值做位运算(求并集),然后将结果保存 new_name 对应的值中
    复制代码

    strlen(name)

    # 返回name对应值的字节长度(一个汉字3个字节)

    incr(self, name, amount=1)

    复制代码
    # 自增 name对应的值,当name不存在时,则创建name=amount,否则,则自增。
     
    # 参数:
        # name,Redis的name
        # amount,自增数(必须是整数)
     
    # 注:同incrby
    复制代码

    incrbyfloat(self, name, amount=1.0)

    # 自增 name对应的值,当name不存在时,则创建name=amount,否则,则自增。
     
    # 参数:
        # name,Redis的name
        # amount,自增数(浮点型)

    decr(self, name, amount=1)

    # 自减 name对应的值,当name不存在时,则创建name=amount,否则,则自减。
     
    # 参数:
        # name,Redis的name
        # amount,自减数(整数)

    append(key, value)

     

    # 在redis name对应的值后面追加内容
     
    # 参数:
        key, redis的name
        value, 要追加的字符串

     六 操作之Hash操作

    Hash操作,redis中Hash在内存中的存储格式如下图:

    hset(name, key, value)

    复制代码
    # name对应的hash中设置一个键值对(不存在,则创建;否则,修改)
     
    # 参数:
        # name,redis的name
        # key,name对应的hash中的key
        # value,name对应的hash中的value
     
    # 注:
        # hsetnx(name, key, value),当name对应的hash中不存在当前key时则创建(相当于添加)
    复制代码

    hmset(name, mapping)

    复制代码
    # 在name对应的hash中批量设置键值对
     
    # 参数:
        # name,redis的name
        # mapping,字典,如:{'k1':'v1', 'k2': 'v2'}
     
    # 如:
        # r.hmset('xx', {'k1':'v1', 'k2': 'v2'})
    复制代码

    hget(name,key)

    # 在name对应的hash中获取根据key获取value

    hmget(name, keys, *args)

    复制代码
    # 在name对应的hash中获取多个key的值
     
    # 参数:
        # name,reids对应的name
        # keys,要获取key集合,如:['k1', 'k2', 'k3']
        # *args,要获取的key,如:k1,k2,k3
     
    # 如:
        # r.mget('xx', ['k1', 'k2'])
        #
        # print r.hmget('xx', 'k1', 'k2')
    复制代码

    hgetall(name)

    # 获取name对应hash的所有键值
    print(re.hgetall('xxx').get(b'name'))

    hlen(name)

    # 获取name对应的hash中键值对的个数

    hkeys(name)

    # 获取name对应的hash中所有的key的值

    hvals(name)

    # 获取name对应的hash中所有的value的值

    hexists(name, key)

    # 检查name对应的hash是否存在当前传入的key

    hdel(name,*keys)

    # 将name对应的hash中指定key的键值对删除
    print(re.hdel('xxx','sex','name'))

    hincrby(name, key, amount=1)

    # 自增name对应的hash中的指定key的值,不存在则创建key=amount
    # 参数:
        # name,redis中的name
        # key, hash对应的key
        # amount,自增数(整数)

    hincrbyfloat(name, key, amount=1.0)

    复制代码
    # 自增name对应的hash中的指定key的值,不存在则创建key=amount
     
    # 参数:
        # name,redis中的name
        # key, hash对应的key
        # amount,自增数(浮点数)
     
    # 自增name对应的hash中的指定key的值,不存在则创建key=amount
    复制代码

    hscan(name, cursor=0, match=None, count=None)

    复制代码
    # 增量式迭代获取,对于数据大的数据非常有用,hscan可以实现分片的获取数据,并非一次性将数据全部获取完,从而放置内存被撑爆
     
    # 参数:
        # name,redis的name
        # cursor,游标(基于游标分批取获取数据)
        # match,匹配指定key,默认None 表示所有的key
        # count,每次分片最少获取个数,默认None表示采用Redis的默认分片个数
     
    # 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的值为0时,表示数据已经通过分片获取完毕
    复制代码

    hscan_iter(name, match=None, count=None)

    复制代码
    # 利用yield封装hscan创建生成器,实现分批去redis中获取数据
     
    # 参数:
        # match,匹配指定key,默认None 表示所有的key
        # count,每次分片最少获取个数,默认None表示采用Redis的默认分片个数
     
    # 如:
        # for item in r.hscan_iter('xx'):
        #     print item
    复制代码

     七 操作之List操作

    List操作,redis中的List在在内存中按照一个name对应一个List来存储。如图:

    lpush(name,values)

    复制代码
    # 在name对应的list中添加元素,每个新的元素都添加到列表的最左边
     
    # 如:
        # r.lpush('oo', 11,22,33)
        # 保存顺序为: 33,22,11
     
    # 扩展:
        # rpush(name, values) 表示从右向左操作
    复制代码

    lpushx(name,value)

    # 在name对应的list中添加元素,只有name已经存在时,值添加到列表的最左边
     
    # 更多:
        # rpushx(name, value) 表示从右向左操作

    llen(name)

    # name对应的list元素的个数

    linsert(name, where, refvalue, value))

    复制代码
    # 在name对应的列表的某一个值前或后插入一个新值
     
    # 参数:
        # name,redis的name
        # where,BEFORE或AFTER(小写也可以)
        # refvalue,标杆值,即:在它前后插入数据(如果存在多个标杆值,以找到的第一个为准)
        # value,要插入的数据
    复制代码

    r.lset(name, index, value)

    # 对name对应的list中的某一个索引位置重新赋值
     
    # 参数:
        # name,redis的name
        # index,list的索引位置
        # value,要设置的值

    r.lrem(name, value, num)

    复制代码
    # 在name对应的list中删除指定的值
     
    # 参数:
        # name,redis的name
        # value,要删除的值
        # num,  num=0,删除列表中所有的指定值;
               # num=2,从前到后,删除2个;
               # num=-2,从后向前,删除2个
    复制代码

    lpop(name)

    # 在name对应的列表的左侧获取第一个元素并在列表中移除,返回值则是第一个元素
     
    # 更多:
        # rpop(name) 表示从右向左操作

    lindex(name, index)

    在name对应的列表中根据索引获取列表元素

    lrange(name, start, end)

    # 在name对应的列表分片获取数据
    # 参数:
        # name,redis的name
        # start,索引的起始位置
        # end,索引结束位置  print(re.lrange('aa',0,re.llen('aa')))

    ltrim(name, start, end)

    # 在name对应的列表中移除没有在start-end索引之间的值
    # 参数:
        # name,redis的name
        # start,索引的起始位置
        # end,索引结束位置(大于列表长度,则代表不移除任何)

    rpoplpush(src, dst)

    # 从一个列表取出最右边的元素,同时将其添加至另一个列表的最左边
    # 参数:
        # src,要取数据的列表的name
        # dst,要添加数据的列表的name

    blpop(keys, timeout)

    复制代码
    # 将多个列表排列,按照从左到右去pop对应列表的元素
     
    # 参数:
        # keys,redis的name的集合
        # timeout,超时时间,当元素所有列表的元素获取完之后,阻塞等待列表内有数据的时间(秒), 0 表示永远阻塞
     
    # 更多:
        # r.brpop(keys, timeout),从右向左获取数据
    爬虫实现简单分布式:多个url放到列表里,往里不停放URL,程序循环取值,但是只能一台机器运行取值,可以把url放到redis中,多台机器从redis中取值,爬取数据,实现简单分布式
    复制代码

    brpoplpush(src, dst, timeout=0)

    # 从一个列表的右侧移除一个元素并将其添加到另一个列表的左侧
     
    # 参数:
        # src,取出并要移除元素的列表对应的name
        # dst,要插入元素的列表对应的name
        # timeout,当src对应的列表中没有数据时,阻塞等待其有数据的超时时间(秒),0 表示永远阻塞

    自定义增量迭代

    复制代码
    # 由于redis类库中没有提供对列表元素的增量迭代,如果想要循环name对应的列表的所有元素,那么就需要:
        # 1、获取name对应的所有列表
        # 2、循环列表
    # 但是,如果列表非常大,那么就有可能在第一步时就将程序的内容撑爆,所有有必要自定义一个增量迭代的功能:
    import redis
    conn=redis.Redis(host='127.0.0.1',port=6379)
    # conn.lpush('test',*[1,2,3,4,45,5,6,7,7,8,43,5,6,768,89,9,65,4,23,54,6757,8,68])
    # conn.flushall()
    def scan_list(name,count=2):
        index=0
        while True:
            data_list=conn.lrange(name,index,count+index-1)
            if not data_list:
                return
            index+=count
            for item in data_list:
                yield item
    print(conn.lrange('test',0,100))
    for item in scan_list('test',5):
        print('---')
        print(item)
    复制代码

     

     八 操作之Set操作

    Set操作,Set集合就是不允许重复的列表

     sadd(name,values)

    # name对应的集合中添加元素

    scard(name)

    获取name对应的集合中元素个数

    sdiff(keys, *args)

    在第一个name对应的集合中且不在其他name对应的集合的元素集合

    sdiffstore(dest, keys, *args)

    # 获取第一个name对应的集合中且不在其他name对应的集合,再将其新加入到dest对应的集合中

    sinter(keys, *args)

    # 获取多一个name对应集合的并集

    sinterstore(dest, keys, *args)

    # 获取多一个name对应集合的并集,再讲其加入到dest对应的集合中

    sismember(name, value)

    # 检查value是否是name对应的集合的成员

    smembers(name)

    # 获取name对应的集合的所有成员

    smove(src, dst, value)

    # 将某个成员从一个集合中移动到另外一个集合

    spop(name)

    # 从集合的右侧(尾部)移除一个成员,并将其返回

    srandmember(name, numbers)

    # 从name对应的集合中随机获取 numbers 个元素

    srem(name, values)

    # 在name对应的集合中删除某些值

    srem(name, values)

    # 在name对应的集合中删除某些值

    sunion(keys, *args)

    # 获取多一个name对应的集合的并集

    sunionstore(dest,keys, *args)

    # 获取多一个name对应的集合的并集,并将结果保存到dest对应的集合中

    sscan(name, cursor=0, match=None, count=None)
    sscan_iter(name, match=None, count=None)

    # 同字符串的操作,用于增量迭代分批获取元素,避免内存消耗太大

    有序集合,在集合的基础上,为每元素排序;元素的排序需要根据另外一个值来进行比较,所以,对于有序集合,每一个元素有两个值,即:值和分数,分数专门用来做排序。

     zadd(name, *args, **kwargs)

    # 在name对应的有序集合中添加元素
    # 如:
         # zadd('zz', 'n1', 1, 'n2', 2)
         #
         # zadd('zz', n1=11, n2=22)

    zcard(name)

    # 获取name对应的有序集合元素的数量

    zcount(name, min, max)

    # 获取name对应的有序集合中分数 在 [min,max] 之间的个数

    zincrby(name, value, amount)

    # 自增name对应的有序集合的 name 对应的分数

    r.zrange( name, start, end, desc=False, withscores=False, score_cast_func=float)

    复制代码
    # 按照索引范围获取name对应的有序集合的元素
     
    # 参数:
        # name,redis的name
        # start,有序集合索引起始位置(非分数)
        # end,有序集合索引结束位置(非分数)
        # desc,排序规则,默认按照分数从小到大排序
        # withscores,是否获取元素的分数,默认只获取元素的值
        # score_cast_func,对分数进行数据转换的函数
     
    # 更多:
        # 从大到小排序
        # zrevrange(name, start, end, withscores=False, score_cast_func=float)
     
        # 按照分数范围获取name对应的有序集合的元素
        # zrangebyscore(name, min, max, start=None, num=None, withscores=False, score_cast_func=float)
        # 从大到小排序
        # zrevrangebyscore(name, max, min, start=None, num=None, withscores=False, score_cast_func=float)
    复制代码

    zrank(name, value)

    # 获取某个值在 name对应的有序集合中的排行(从 0 开始)
     
    # 更多:
        # zrevrank(name, value),从大到小排序

    zrangebylex(name, min, max, start=None, num=None)

    复制代码
    # 当有序集合的所有成员都具有相同的分值时,有序集合的元素会根据成员的 值 (lexicographical ordering)来进行排序,而这个命令则可以返回给定的有序集合键 key 中, 元素的值介于 min 和 max 之间的成员
    # 对集合中的每个成员进行逐个字节的对比(byte-by-byte compare), 并按照从低到高的顺序, 返回排序后的集合成员。 如果两个字符串有一部分内容是相同的话, 那么命令会认为较长的字符串比较短的字符串要大
     
    # 参数:
        # name,redis的name
        # min,左区间(值)。 + 表示正无限; - 表示负无限; ( 表示开区间; [ 则表示闭区间
        # min,右区间(值)
        # start,对结果进行分片处理,索引位置
        # num,对结果进行分片处理,索引后面的num个元素
     
    # 如:
        # ZADD myzset 0 aa 0 ba 0 ca 0 da 0 ea 0 fa 0 ga
        # r.zrangebylex('myzset', "-", "[ca") 结果为:['aa', 'ba', 'ca']
     
    # 更多:
        # 从大到小排序
        # zrevrangebylex(name, max, min, start=None, num=None)
    复制代码

    zrem(name, values)

    # 删除name对应的有序集合中值是values的成员
     
    # 如:zrem('zz', ['s1', 's2'])

    zremrangebyrank(name, min, max)

    # 根据排行范围删除

    zremrangebyscore(name, min, max)

    # 根据分数范围删除

    zremrangebylex(name, min, max)

    # 根据值返回删除

    zscore(name, value)

    # 获取name对应有序集合中 value 对应的分数

    zinterstore(dest, keys, aggregate=None)

    # 获取两个有序集合的交集,如果遇到相同值不同分数,则按照aggregate进行操作
    # aggregate的值为:  SUM  MIN  MAX

    zunionstore(dest, keys, aggregate=None)

    # 获取两个有序集合的并集,如果遇到相同值不同分数,则按照aggregate进行操作
    # aggregate的值为:  SUM  MIN  MAX

    zscan(name, cursor=0, match=None, count=None, score_cast_func=float)
    zscan_iter(name, match=None, count=None,score_cast_func=float)

    # 同字符串相似,相较于字符串新增score_cast_func,用来对分数进行操作

    九 其它操作

    delete(*names)

    # 根据删除redis中的任意数据类型

    exists(name)

    # 检测redis的name是否存在

    keys(pattern='*')

    复制代码
    # 根据模型获取redis的name
     
    # 更多:
        # KEYS * 匹配数据库中所有 key 。
        # KEYS h?llo 匹配 hello , hallo 和 hxllo 等。
        # KEYS h*llo 匹配 hllo 和 heeeeello 等。
        # KEYS h[ae]llo 匹配 hello 和 hallo ,但不匹配 hillo 
    复制代码

    expire(name ,time)

    # 为某个redis的某个name设置超时时间

    rename(src, dst)

    # 对redis的name重命名为

    move(name, db))

    # 将redis的某个值移动到指定的db下

    randomkey()

    # 随机获取一个redis的name(不删除)

    type(name)

    # 获取name对应值的类型

    scan(cursor=0, match=None, count=None)
    scan_iter(match=None, count=None)

    # 同字符串操作,用于增量迭代获取key

    十一 管道

    redis-py默认在执行每次请求都会创建(连接池申请连接)和断开(归还连接池)一次连接操作,如果想要在一次请求中指定多个命令,则可以使用pipline实现一次请求指定多个命令,并且默认情况下一次pipline 是原子性操作。

    复制代码
    import redis
     
    pool = redis.ConnectionPool(host='10.211.55.4', port=6379)
     
    r = redis.Redis(connection_pool=pool)
     
    # pipe = r.pipeline(transaction=False)
    pipe = r.pipeline(transaction=True)
    pipe.multi()
    pipe.set('name', 'alex')
    pipe.set('role', 'sb')
     
    pipe.execute()
    复制代码

     十二 Django中使用redis

    方式一:

    utils文件夹下,建立redis_pool.py

    import redis
    POOL = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379,password='1234',max_connections=1000)

    视图函数中使用:

    复制代码
    import redis
    from django.shortcuts import render,HttpResponse
    from utils.redis_pool import POOL
    
    def index(request):
        conn = redis.Redis(connection_pool=POOL)
        conn.hset('kkk','age',18)
    
        return HttpResponse('设置成功')
    def order(request):
        conn = redis.Redis(connection_pool=POOL)
        conn.hget('kkk','age')
    
        return HttpResponse('获取成功')
    复制代码

    方式二:

    安装django-redis模块

    pip3 install django-redis

    setting里配置:

    复制代码
    # redis配置
    CACHES = {
        "default": {
            "BACKEND": "django_redis.cache.RedisCache",
            "LOCATION": "redis://127.0.0.1:6379",
            "OPTIONS": {
                "CLIENT_CLASS": "django_redis.client.DefaultClient",
                "CONNECTION_POOL_KWARGS": {"max_connections": 100}
                # "PASSWORD": "123",
            }
        }
    }
    复制代码

    视图函数:

    from django_redis import get_redis_connection
    conn = get_redis_connection('default')
    print(conn.hgetall('xxx'))

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/huikejie/p/11396869.html

    展开全文
  • Django Redis

    2020-09-08 17:20:35
    当请求后端接口的时候 ,后端没有响应 ,...一种情况就是 内存泄漏 ,就是在你的项目中,需要用到redis 但是redis 的服务没有启动 ,这样就导致内存泄漏的问题。标题上那那种情况 。 当然还有可能有其他的 情况 。 ...

    当请求后端接口的时候 ,后端没有响应 ,也不报错,就是一直在那里 转圈圈

    一种情况就是 内存泄漏 ,就是在你的项目中,需要用到redis
    但是redis 的服务没有启动 ,这样就导致内存泄漏的问题。标题上那那种情况 。 当然还有可能有其他的 情况 。

    展开全文
  • Django redis

    2019-01-22 15:48:00
    Redis介绍 Redis是什么 redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string、list、set、zset(sorted set)和hash。这些数据类型都支持push/pop、add/remove、取交集、...

    Redis介绍

    Redis是什么

    redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string、list、set、zset(sorted set)和hash。这些数据类型都支持push/pop、add/remove、取交集、并集和差集及其他更丰富的操作,而且这些操作都是原子性的。在此基础上,redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样,为了保证效率,数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件,并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。

    Redis下载与安装

    Linux

    $ wget http://download.redis.io/releases/redis-5.0.3.tar.gz
    $ tar xzf redis-5.0.3.tar.gz
    $ cd redis-5.0.3
    $ make

    此时,可执行文件在src目录下,运行以下命令启动redis

    $ src/redis-server

    使用内置的客户端工具与redis交互:

    $ src/redis-cli
    redis> set name qimi
    OK
    redis> get name
    "q1mi"

    Windows

     下载windows版 --> 我是下载链接,请点我

     

     

     

    关闭上面这个cmd窗口就关闭redis服务了。

    redis作为windows服务启动方式
    redis-server --service-install redis.windows.conf
    启动服务:redis-server --service-start
    停止服务:redis-server --service-stop

    启动内置客户端连接redis服务:

    Python操作Redis

    安装python连接redis的工具

    pip install redis

    redis模块基本使用

    连接方式

    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
    
    r = redis.Redis()  # 默认连本地
    # r = redis.Redis(host='11.12.13.14', port=6379)  # 可配置要连接的IP和端口
    r.set('name', 'q1mi')
    print(r.get('name'))
     

    连接池

    redis-py使用connection pool来管理对一个redis server的所有连接,避免每次建立、释放连接的开销。默认,每个Redis实例都会维护一个自己的连接池。可以直接建立一个连接池,然后作为参数Redis,这样就可以实现多个Redis实例共享一个连接池。

     
    import redis
    
    pool = redis.ConnectionPool()
    
    r = redis.Redis(connection_pool=pool)
    r.set('age', 18)
    print(r.get('age'))
     

    操作

    Redis key

    Redis 键命令用于管理 redis 的键。

    序号命令及描述
    1 DEL key
    该命令用于在 key 存在时删除 key。
    2 DUMP key
    序列化给定 key ,并返回被序列化的值。
    3 EXISTS key
    检查给定 key 是否存在。
    4 EXPIRE key seconds
    为给定 key 设置过期时间,以秒计。
    5 EXPIREAT key timestamp
    EXPIREAT 的作用和 EXPIRE 类似,都用于为 key 设置过期时间。 不同在于 EXPIREAT 命令接受的时间参数是 UNIX 时间戳(unix timestamp)。
    6 PEXPIRE key milliseconds
    设置 key 的过期时间以毫秒计。
    7 PEXPIREAT key milliseconds-timestamp
    设置 key 过期时间的时间戳(unix timestamp) 以毫秒计
    8 KEYS pattern
    查找所有符合给定模式( pattern)的 key 。
    9 MOVE key db
    将当前数据库的 key 移动到给定的数据库 db 当中。
    10 PERSIST key
    移除 key 的过期时间,key 将持久保持。
    11 PTTL key
    以毫秒为单位返回 key 的剩余的过期时间。
    12 TTL key
    以秒为单位,返回给定 key 的剩余生存时间(TTL, time to live)。
    13 RANDOMKEY
    从当前数据库中随机返回一个 key 。
    14 RENAME key newkey
    修改 key 的名称
    15 RENAMENX key newkey
    仅当 newkey 不存在时,将 key 改名为 newkey 。
    16 TYPE key
    返回 key 所储存的值的类型。

     

    Redis String操作

    String操作,redis中的String在内存中按照一个name对应一个value来存储。

     

    序号命令及描述
    1 SET key value
    设置指定 key 的值
    2 GET key
    获取指定 key 的值。
    3 GETRANGE key start end
    返回 key 中字符串值的子字符
    4 GETSET key value
    将给定 key 的值设为 value ,并返回 key 的旧值(old value)。
    5 GETBIT key offset
    对 key 所储存的字符串值,获取指定偏移量上的位(bit)。
    6 MGET key1 [key2..]
    获取所有(一个或多个)给定 key 的值。
    7 SETBIT key offset value
    对 key 所储存的字符串值,设置或清除指定偏移量上的位(bit)。
    8 SETEX key seconds value
    将值 value 关联到 key ,并将 key 的过期时间设为 seconds (以秒为单位)。
    9 SETNX key value
    只有在 key 不存在时设置 key 的值。
    10 SETRANGE key offset value
    用 value 参数覆写给定 key 所储存的字符串值,从偏移量 offset 开始。
    11 STRLEN key
    返回 key 所储存的字符串值的长度。
    12 MSET key value [key value ...]
    同时设置一个或多个 key-value 对。
    13 MSETNX key value [key value ...]
    同时设置一个或多个 key-value 对,当且仅当所有给定 key 都不存在。
    14 PSETEX key milliseconds value
    这个命令和 SETEX 命令相似,但它以毫秒为单位设置 key 的生存时间,而不是像 SETEX 命令那样,以秒为单位。
    15 INCR key
    将 key 中储存的数字值增一。
    16 INCRBY key increment
    将 key 所储存的值加上给定的增量值(increment) 。
    17 INCRBYFLOAT key increment
    将 key 所储存的值加上给定的浮点增量值(increment) 。
    18 DECR key
    将 key 中储存的数字值减一。
    19 DECRBY key decrement
    key 所储存的值减去给定的减量值(decrement) 。
    20 APPEND key value
    如果 key 已经存在并且是一个字符串, APPEND 命令将指定的 value 追加到该 key 原来值(value)的末尾。

    Redis Hash操作

    Redis hash 是一个string类型的field和value的映射表,hash特别适合用于存储对象。

    Redis 中每个 hash 可以存储 232-1 键值对(40多亿)。

     

    序号命令及描述
    1 HDEL key field1 [field2]
    删除一个或多个哈希表字段
    2 HEXISTS key field
    查看哈希表 key 中,指定的字段是否存在。
    3 HGET key field
    获取存储在哈希表中指定字段的值。
    4 HGETALL key
    获取在哈希表中指定 key 的所有字段和值
    5 HINCRBY key field increment
    为哈希表 key 中的指定字段的整数值加上增量 increment 。
    6 HINCRBYFLOAT key field increment
    为哈希表 key 中的指定字段的浮点数值加上增量 increment 。
    7 HKEYS key
    获取所有哈希表中的字段
    8 HLEN key
    获取哈希表中字段的数量
    9 HMGET key field1 [field2]
    获取所有给定字段的值
    10 HMSET key field1 value1 [field2 value2 ]
    同时将多个 field-value (域-值)对设置到哈希表 key 中。
    11 HSET key field value
    将哈希表 key 中的字段 field 的值设为 value 。
    12 HSETNX key field value
    只有在字段 field 不存在时,设置哈希表字段的值。
    13 HVALS key
    获取哈希表中所有值
    14 HSCAN key cursor [MATCH pattern] [COUNT count]
    迭代哈希表中的键值对。

    Redis List操作

    Redis List是简单的字符串列表,按照插入顺序排序。你可以添加一个元素到List的头部(左边)或者尾部(右边)

    一个List最多可以包含 232-1 个元素 (4294967295, 每个List超过40亿个元素)。

     

    序号命令及描述
    1 BLPOP key1 [key2 ] timeout
    移出并获取列表的第一个元素, 如果列表没有元素会阻塞列表直到等待超时或发现可弹出元素为止。
    2 BRPOP key1 [key2 ] timeout
    移出并获取列表的最后一个元素, 如果列表没有元素会阻塞列表直到等待超时或发现可弹出元素为止。
    3 BRPOPLPUSH source destination timeout
    从列表中弹出一个值,将弹出的元素插入到另外一个列表中并返回它; 如果列表没有元素会阻塞列表直到等待超时或发现可弹出元素为止。
    4 LINDEX key index
    通过索引获取列表中的元素
    5 LINSERT key BEFORE|AFTER pivot value
    在列表的元素前或者后插入元素
    6 LLEN key
    获取列表长度
    7 LPOP key
    移出并获取列表的第一个元素
    8 LPUSH key value1 [value2]
    将一个或多个值插入到列表头部
    9 LPUSHX key value
    将一个值插入到已存在的列表头部
    10 LRANGE key start stop
    获取列表指定范围内的元素
    11 LREM key count value
    移除列表元素
    12 LSET key index value
    通过索引设置列表元素的值
    13 LTRIM key start stop
    对一个列表进行修剪(trim),就是说,让列表只保留指定区间内的元素,不在指定区间之内的元素都将被删除。
    14 RPOP key
    移除列表的最后一个元素,返回值为移除的元素。
    15 RPOPLPUSH source destination
    移除列表的最后一个元素,并将该元素添加到另一个列表并返回
    16 RPUSH key value1 [value2]
    在列表中添加一个或多个值
    17 RPUSHX key value
    为已存在的列表添加值

    Redis Set操作

    Redis 的 Set 是 String 类型的无序集合。Set成员是唯一的,这就意味着Set中不能出现重复的数据。

    Redis 中Set是通过哈希表实现的,所以添加,删除,查找的复杂度都是 O(1)。

    Set 中最大的成员数为 232-1 (4294967295, 每个set可存储40多亿个成员)。

     

    序号命令及描述
    1 SADD key member1 [member2]
    向集合添加一个或多个成员
    2 SCARD key
    获取集合的成员数
    3 SDIFF key1 [key2]
    返回给定所有集合的差集
    4 SDIFFSTORE destination key1 [key2]
    返回给定所有集合的差集并存储在 destination 中
    5 SINTER key1 [key2]
    返回给定所有集合的交集
    6 SINTERSTORE destination key1 [key2]
    返回给定所有集合的交集并存储在 destination 中
    7 SISMEMBER key member
    判断 member 元素是否是集合 key 的成员
    8 SMEMBERS key
    返回集合中的所有成员
    9 SMOVE source destination member
    将 member 元素从 source 集合移动到 destination 集合
    10 SPOP key
    移除并返回集合中的一个随机元素
    11 SRANDMEMBER key [count]
    返回集合中一个或多个随机数
    12 SREM key member1 [member2]
    移除集合中一个或多个成员
    13 SUNION key1 [key2]
    返回所有给定集合的并集
    14 SUNIONSTORE destination key1 [key2]
    所有给定集合的并集存储在 destination 集合中
    15 SSCAN key cursor [MATCH pattern] [COUNT count]
    迭代集合中的元素

    Redis zset操作

    Redis 有序集合和集合一样也是string类型元素的集合,且不允许重复的成员。

    不同的是每个元素都会关联一个double类型的分数。redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。

    有序集合的成员是唯一的,但分数(score)却可以重复。

    集合是通过哈希表实现的,所以添加,删除,查找的复杂度都是O(1)。 集合中最大的成员数为 232-1 (4294967295, 每个集合可存储40多亿个成员)。

     

    序号命令及描述
    1 ZADD key score1 member1 [score2 member2]
    向有序集合添加一个或多个成员,或者更新已存在成员的分数
    2 ZCARD key
    获取有序集合的成员数
    3 ZCOUNT key min max
    计算在有序集合中指定区间分数的成员数
    4 ZINCRBY key increment member
    有序集合中对指定成员的分数加上增量 increment
    5 ZINTERSTORE destination numkeys key [key ...]
    计算给定的一个或多个有序集的交集并将结果集存储在新的有序集合 key 中
    6 ZLEXCOUNT key min max
    在有序集合中计算指定字典区间内成员数量
    7 ZRANGE key start stop [WITHSCORES]
    通过索引区间返回有序集合成指定区间内的成员
    8 ZRANGEBYLEX key min max [LIMIT offset count]
    通过字典区间返回有序集合的成员
    9 ZRANGEBYSCORE key min max [WITHSCORES] [LIMIT]
    通过分数返回有序集合指定区间内的成员
    10 ZRANK key member
    返回有序集合中指定成员的索引
    11 ZREM key member [member ...]
    移除有序集合中的一个或多个成员
    12 ZREMRANGEBYLEX key min max
    移除有序集合中给定的字典区间的所有成员
    13 ZREMRANGEBYRANK key start stop
    移除有序集合中给定的排名区间的所有成员
    14 ZREMRANGEBYSCORE key min max
    移除有序集合中给定的分数区间的所有成员
    15 ZREVRANGE key start stop [WITHSCORES]
    返回有序集中指定区间内的成员,通过索引,分数从高到底
    16 ZREVRANGEBYSCORE key max min [WITHSCORES]
    返回有序集中指定分数区间内的成员,分数从高到低排序
    17 ZREVRANK key member
    返回有序集合中指定成员的排名,有序集成员按分数值递减(从大到小)排序
    18 ZSCORE key member
    返回有序集中,成员的分数值
    19 ZUNIONSTORE destination numkeys key [key ...]
    计算给定的一个或多个有序集的并集,并存储在新的 key 中
    20 ZSCAN key cursor [MATCH pattern] [COUNT count]
    迭代有序集合中的元素(包括元素成员和元素分值)

    管道

    redis-py默认在执行每次请求都会创建(连接池申请连接)和断开(归还连接池)一次连接操作,如果想要在一次请求中指定多个命令,则可以使用pipline实现一次请求指定多个命令,并且默认情况下一次pipline 是原子性操作。

     
    import redis
    
    pool = redis.ConnectionPool()
    
    r = redis.Redis(connection_pool=pool)
    
    # pipe = r.pipeline(transaction=False)
    pipe = r.pipeline(transaction=True)
    pipe.multi()
    pipe.set('name', 'Q1mi')
    pipe.set('role', 'JPG')
    
    pipe.execute()
     

    Django配置Redis

    安装

    django项目中配置redis作为cache缓存,需要先安装django-redis模块

    pip install django-redis

    配置

    在settings.py中,按如下配置CACHE连接的redis信息:

     
    CACHES = {
        "default": {
            "BACKEND": "django_redis.cache.RedisCache",
            "LOCATION": "redis://127.0.0.1:6379",
            "OPTIONS": {
                "CLIENT_CLASS": "django_redis.client.DefaultClient",
                "CONNECTION_POOL_KWARGS": {"max_connections": 100},
                # "PASSWORD": "密码",
                "DECODE_RESPONSES":True
            }
        },
    }
     

    使用

    先获取redis连接:

    import django_redis
    CACHE = django_redis.get_redis_connection()

    在视图中

    ...
    CACHE.set(key, value)
    ...

    转载于:https://www.cnblogs.com/lingcai/p/10304267.html

    展开全文
  • django redis使用密码

    千次阅读 2017-10-17 14:28:12
    django redis使用密码

    首先,redis服务端配置取消注释掉:requirepass: xxx, 设置密码为自己的密码;

    在django配置中配置:

    CACHES = {
        "default": {
            "BACKEND": "django_redis.cache.RedisCache",
            "LOCATION": "redis://:你的密码@服务器地址:6379/0",
            "OPTIONS": {
                "CLIENT_CLASS": "django_redis.client.DefaultClient",
            },
        }
    }

    注意:密码的前面的:和后面的@都不能省略

    展开全文
  • django redis-cache

    2020-03-01 23:18:29
    Django Redis Cahe 项目中有些接口的数据需要做缓存,如果基于django开发的接口,那么我们可以使用django-reidis插件,只需要做一些配置,即可帮我们实现目的。省去实现代码。 需要在你的项目settings.py文件加入...
  • django redis 配置

    2020-04-22 14:40:42
    # 需先安装django-redis # redis 存储session信息 SESSION_ENGINE = 'redis_sessions.session' # redis 服务的 ip 地址 SESSION_REDIS_HOST = '192.168.174.131' # redis 服务的 端口号 SESSION_REDIS_PORT = ...
  • Django redis 应用

    2019-10-08 11:31:39
    一、自定义连接池 与python中使用连接池一样(使用单例对象) 注意:每个视图函数都要有 ...二、使用第三方模块(django-redis) 1、安装 pip3 install django-redis 2、设置setting.py文件 CACHES = { "...
  • django redis cache

    2020-04-22 15:25:45
    pip install django-redis==4.8.0 CACHES = { 'default': { 'BACKEND': 'redis_cache.cache.RedisCache', 'LOCATION': '127.0.0.1:6379', "OPTIONS": { "CLIENT_CLASS":...
  • django redis缓存

    2018-12-21 11:42:00
    1.安装redisdjango-redis 2.settings里面配置缓存 CACHES = { 'default': { 'BACKEND': 'redis_cache.cache.RedisCache', 'LOCATION': '127.0.0.1:6379', "OPTIONS": { "CL...
  • Django redis session原理

    2019-07-03 18:53:39
    1.安装redisdjango-redis-session 2.在项目settings.py文件中输入以下 # 设置redis存储session信息(原有的模式:session是储存在django中) SESSION_ENGINE = 'redis_sessions.session' # redis服务的ip地址 ...
  • 缓存 for Django redis

    2018-01-15 15:58:52
    安装包:pip install django-redis-cache
  • django session中配置redis 首先先打开想要安装redis数据库的虚拟环境,键入 pip install django-redis 打开项目配置文件,在内部添加 CACHES={ "default":{ "BACKEND":"django_redis.cache.RedisCache", ...
  • 通常redis都是用来保存...在django上使用redis,先要安装一个包: pip install django-redis==4.8.0(我用的django是1.11.1版本) 在settings上配置: CACHES = { "default": { "BACKEND": "django_re...
  • Django redis的使用

    2020-12-19 13:06:41
    一、redis 简介 redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash(哈希类型)。这些数据类型都...
  • Django redis_cache的实现

    2020-04-20 18:24:47
    Django cache Django版本:3.3.6 Python版本:3.6.7 使用redis数据库,实现缓存机制 seteings中配置如下 ... "BACKEND": "django_redis.cache.RedisCache", "LOCATION": "redis://127.0.0.1:6379...
  • django redis使用实例

    2019-05-21 16:04:12
    from django.core.cache import cache from . import models def cache_index(change=False): '''从redis中查询数据''' a_list = cache.get('article_list') if a_list is None or change ...

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