Redis的Python客户端redis-py安装使用说明文档

Redis是一款开源的内存数据结构存储系统，它支持多种数据结构（如字符串、哈希表等），而redis-py则是Redis的Python客户端，可以帮助我们更方便地在Python中使用Redis。

本文将详细讲解redis-py的安装和使用说明，包括以下内容：

• 安装redis-py
• 连接Redis数据库
• 使用Redis数据库
• redis-py的常用命令
• 示例说明

安装redis-py

1. 使用pip安装

使用pip可以很方便地安装redis-py，只需要在命令行中输入以下命令：

pip install redis

1. 使用源码安装

我们也可以使用源码的方式来安装redis-py，在命令行中输入以下命令：

git clone https://github.com/andymccurdy/redis-py.git
cd redis-py
python setup.py install

连接Redis数据库

使用redis-py连接Redis数据库非常简单，只需要知道Redis服务器的IP地址和端口号即可。以下是连接Redis数据库的示例代码：

import redis

# 连接Redis数据库
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

# 测试连接是否成功
print(r.ping())

在以上代码中，我们使用Redis的默认配置建立了一个连接，并测试了连接是否成功。print(r.ping())会返回True，表示连接成功。

使用Redis数据库

Redis数据库支持多种数据结构，如字符串、哈希表等。以下是使用不同数据结构存储数据的示例代码：

# 存储字符串类型数据
r.set('name', 'Tom')

# 存储哈希表类型数据
r.hset('student', 'name', 'Jerry')
r.hset('student', 'score', 90)

# 存储列表类型数据
r.lpush('fruits', 'apple')
r.lpush('fruits', 'banana')
r.lpush('fruits', 'pear')

在以上代码中，我们分别使用了set、hset和lpush等命令将数据存储到Redis数据库中。

redis-py的常用命令

redis-py的命令与Redis命令一一对应，以下是一些常用命令的示例代码：

# 获取字符串类型数据
print(r.get('name'))

# 获取哈希表类型数据
print(r.hget('student', 'name'))
print(r.hget('student', 'score'))

# 获取列表类型数据
print(r.lrange('fruits', 0, -1))

以上代码中，我们使用了get、hget和lrange等命令来获取Redis数据库中的数据。

示例说明

以下是一个使用Redis和redis-py实现高并发限流的示例代码：

import redis
import time

POOL = redis.ConnectionPool(host='localhost', port=6379, db=0)
r = redis.Redis(connection_pool=POOL)

# 定义限流函数
def limit(func):
    def wrapper():
        now_time = int(time.time())
        with r.pipeline() as pipe:
            pipe.multi()
            # 将请求时间存入有序集合，分值为时间戳，成员为当前时间
            pipe.zadd('req_time', {now_time: now_time})
            # 移除时间戳小于当前时间的成员（3秒前的请求）
            pipe.zremrangebyscore('req_time', 0, now_time - 3)
            # 获取当前时间戳的成员数量
            pipe.zcard('req_time')
            res = pipe.execute()
        if res[2] >= 5:
            print('请求过于频繁，请稍后再试！')
            return None
        else:
            return func()
    return wrapper

@limit
def hello():
    print('Hello world!')

# 模拟高并发请求
for i in range(10):
    hello()

以上代码中，我们定义了一个限流函数limit，它能限制每秒钟最多只能有5个请求。然后，我们用装饰器将hello函数限流。在模拟高并发请求时，前5个请求正常响应，而后5个请求返回了“请求过于频繁，请稍后再试！”的提示。