1 redis之列表操作

import redis
​
#
# class MyRedis():
#   def __enter__(self):
#     self.conn = redis.Redis()
#     return self.conn
#
#   def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
#     self.conn.close()
#
#
# with MyRedis() as conn:
# 列表操作
# 1 lpush(name,values)
# conn.lpush('l1',1,2,3,4,5,'lqz')
​
# 2 rpush
# conn.rpush('l1','egon')
​
# 3 lpushx(name,value)
# 在name對應的list中新增元素，只有name已經存在時，值新增到列表的最左邊
# conn.lpushx('l2',9)
# conn.lpushx('l1',9)
​
# llen(name)
# res=conn.llen('l1')
# print(res)
​
# linsert(name, where, refvalue, value))  在某個位置插入值
# where :BEFORE或AFTER,大小寫都行
# refvalue: lqz 表示以lqz為標準（不是下標索引）
# conn.linsert('l1','after','lqz','劉亦菲')
# conn.linsert('l1','before','lqz','baby')
​
# lset
# conn.lset('l1',0,'黃曉明')
# conn.lset('l1',5,'老夥計')
​
# lrem
# 第二個引數count：
# count = 0，刪除列表中所有的指定值；
# count=2,從前到後，刪除2個；
# count=-2,從後向前，刪除2個
# conn.lrem('l1',0,'lqz')  # 把所有lqz都刪除
# conn.lrem('l1',2,'lqz')  # 從前往後，刪除2個lqz
# conn.lrem('l1',-1,'lqz')  # 從前往後，刪除2個lqz
​
# lpop
# res=conn.lpop('l1')
​
# res=conn.rpop('l1')
# print(res)
​
# lindex(不刪除)
# res=conn.lindex('l1',0)
# print(res)
​
# lrange  # 前閉後閉區間
# res = conn.lrange('l1', 0, 0)
# print(res)
​
# ltrim
# res=conn.ltrim('l1',3,5)
# print(res)
​
​
# rpoplpush  需要兩個列表
# conn.lpush('l2','lqz','egon')
# conn.rpoplpush('l1','l1')
​
​
# blpop  # block:阻塞  左邊彈出
​
# res=conn.blpop('l1')
# print(res)
​
​
'''
lpush
llen
linsert
lset
lrem
lpop
lrange  # 使用它，自定義增量迭代
blpop 
'''
​
### redis類庫中沒有提供對列表元素的增量迭代，藉助lrange
​
import redis
​
conn = redis.Redis()
# res=conn.lrange('l2',0,9999)  # 全部取出來
# res=conn.lrange('l2',0,conn.llen('l2'))  # 從0取到列表長度
​
​
# 類似於字典的hgetall，一次性全取出來，存在的問題是，因為不知道列表有多大，很有可能撐爆記憶體
# 我們實現一個增量迭代
# print(res)
​
# for i in range(10000):
#   conn.lpush('l_test','test_%s'%i)
​
​
# res=conn.lrange('l2',0,conn.llen('l2'))
# print(res)
# res = conn.lrange('l_test', 0, 9)
# print(res)
​
​
# def lscan_iter(name, conn, count=10):
#   cursor = 0
#   lenght = conn.llen(name)  # 計算列表總長度
#   while cursor < lenght:
#     data = conn.lrange(name, cursor, (cursor+count) - 1)
#     cursor += count
#
#     for item in data:
#       yield item
​
def lscan_iter(name, conn, count=10):
  cursor = 0
  while True:
    data = conn.lrange(name, cursor, (cursor+count) - 1)
    if data:
      cursor += count
      for item in data:
        yield item
    else:
      break
​
for i in lscan_iter('l_test',conn,20):
  print(i)
 

2 redis之其它操作

import redis
​
​
## 公共操作
​
# 搭建哨兵。用了叢集，這個模組就不夠用了
# conn=redis.Redis()
​
# delete
# res=conn.delete('l2','name')
​
​
#exists
# res=conn.exists('l1','l_test','l2')
# res=conn.exists('l_test')
​
# expire
# res=conn.expire('l_test',5)
​
# rename
# conn.lpush('l1',1,2,3)
# res=conn.rename('l1','l2')
​
#
# res=conn.move('l2',3)
​
## redis的庫是隔離的
conn = redis.Redis()
# res=conn.lpop('l2')
​
​
# 隨機出一個key值
# res=conn.randomkey()
​
​
# conn.sadd('choujiang',9)
# conn.sadd('choujiang',90)
# conn.sadd('choujiang',99)
# print(res)
# res=conn.spop('choujiang')
# print(res)
​
​
​
​
# type----檢視型別
​
​
​
# res=conn.type('choujiang')
# res=conn.type('ss')
res=conn.type('zzz')
print(res)
conn.close()
 

3 django中使用redis

3.1 通用方案

redis_pool.py

import redis
​
POOL=redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379,max_connections=100)

views.py

from utils.redis_pool import POOL
import redis
def test_redis(request):
  conn=redis.Redis(connection_pool=POOL)
  age=str(conn.get('age'),encoding='utf-8')
​
  return HttpResponse('人的年齡，從redis中取出來了是：%s'%age)
 

3.2 django提供的方案

pip3 install django-redis

配置檔案

# redis的配置
#以後django的快取，用的就是redis，很方便使用redis的連線
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",
     }
   }
}

views.py

from django_redis import get_redis_connection
def test_django_redis(request):
  # 從連線池中拿到連線
  conn=get_redis_connection()
​
  age = str(conn.get('age'), encoding='utf-8')
​
  from django.core.cache import cache
  cache.set('name','lqz',4) # 往快取中放key和value，其實放到了redis中了
​
​
  cache.set('xxx',test_redis)
  return HttpResponse('人的年齡是：%s' % age)

4 celery簡介，架構

1 celery:芹菜（跟芹菜沒有任何關係）
2 python中的一個分散式非同步任務框架
    -執行非同步任務---(對立：同步任務):解決耗時任務,將耗時操作任務提交給Celery去非同步執行，比如傳送簡訊/郵件、訊息推送、音視訊處理等等
  -執行延時任務（5分鐘後幹一件事）:解決延遲任務
  -執行定時任務：每天，隔幾分鐘，幹什麼事:解決週期(週期)任務,比如每天資料統計
3 解釋
Celery is a project with minimal funding, so we don’t support Microsoft Windows. Please don’t open any issues related to that platform.
​
4 celery特點（瞭解）
  1）可以不依賴任何伺服器，通過自身命令，啟動服務(內部支援socket)
  2）celery服務為為其他專案服務提供非同步解決任務需求的
​
5 Celery架構
    Celery的架構由三部分組成，訊息中介軟體（message broker）、任務執行單元（worker）和 任務執行結果儲存（task result store）組成
  
  #訊息中介軟體
Celery本身不提供訊息服務，但是可以方便的和第三方提供的訊息中介軟體整合。包括，RabbitMQ, Redis等等
​
    # 任務執行單元
Worker是Celery提供的任務執行的單元，worker併發的執行在分散式的系統節點中。
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    # 任務結果儲存
Task result store用來儲存Worker執行的任務的結果，Celery支援以不同方式儲存任務的結果，包括AMQP, redis等

安裝

pip install celery