Python自动化测试 Python 操作主流数据库
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为什么要学习 Python 操作数据库呢？我们生活在一个数据的时代，数据可以量化我们生活的方方面面，形成了海量的形形色色的数据，这些数据可以存储在关系型数据库或非关系型数据库中。要使这些数据产生价值，就必须对数据进行处理。
而 Python 又是处理数据的小能手，对于常见的数据存储库。Python 都有成熟的库去处理这些数据。
一、MySQL
1. Linux 下安装 MySQL
一般的数据库安装的生产环境会部署在 Linux 服务中，介绍下安装心得：
# 1. 卸载安装失败的MYSQL数据库
sudo apt-get remove mysql-server
sudo apt-get autoremove mysql-server
sudo apt-get remove remove mysql-common
# 2. 清理MySQL相关
dpkg -l |grep ^rc|awk '{print $2}' |sudo xargs dpkg -P
# 3. 安装MySQL
// 这一步没有提示输入用户名和没密码，小坑在这就埋下了，记得之前有可以输入用户名和密码的安装包的但是给忘了?
sudo apt-get install mysql-server
sudo apt-get intsall mysql-client
sudo apt-get install libmysqlclient-dev
// 查看服务是否安装了，Shell遵循无提示即无错误
sudo netstat -tap | grep mysql
# 4. 修改配置文件使得可远程连接
sudo vi /etc/mysql/mysql/mysql.conf.d
将bind-address=127.0.0.1 修改为 bind-address = 0.0.0.0【主要多人操作时的限制】
//启动服务：
sudo /etc/init.d/mysql start
//重启服务
sudo /etc/init.d/mysql restart
# 5. 命令式操作MySQL
// 一定得加sudo，不然在登录的时候会提示没有权限
$ sudo mysql -u root -p
Enter password:
// 然后直接就按Enter键就行了，因为在安装mysql-server的时候没有设置用户名和密码；虽然也可以操作数据库但是操作起来非常的不方便。
// 如果要在数据库工具如Navicate去连接的话就尴尬了会报错，以下是报错内容
ERROR 1698 (28000): Access denied for user 'root'@'localhost'
// 那么问题来了，该怎么解决呢？
// 第一次连接不用输入密码，直接回车就可以连接
sudo mysql -u root -p
mysql> USE mysql;
mysql> SELECT user, plugin FROM mysql.user;
-- 查询结果
+------------------+-----------------------+
| user | plugin |
+------------------+-----------------------+
| root | mauth_socket |
| mysql.session | mysql_native_password |
| mysql.sys | mysql_native_password |
| debian-sys-maint | mysql_native_password |
| root | mysql_native_password |
+------------------+-----------------------+
5 rows in set (0.00 sec)
-- 结果发现root的plugin='auth_socket'并不是本地密码，因此需要修改它
# 6. 修改MySQL的密码及验证方式
mysql> UPDATE mysql.user SET authentication_string=PASSWORD('123'), plugin='mysql_native_password' WHERE user='root';
# 刷新
mysql> FLUSH PRIVILEGES;
# 退出，再用工具连接就很简单了
mysql> exit;
# 7.注意：高版本的MySQL存在简单密码无法设置成功的安全限制，但是可以修改限制
mysql> SET GLOBAL validate_password_policy=0;
mysql> SET GLOBAL validate_password_mixed_case_count=0;
mysql> SET GLOBAL validate_password_number_count=3;
mysql> SET GLOBAL validate_password_special_char_count=0;
mysql> SET GLOBAL validate_password_length=3;
mysql> UPDATE mysql.user SET authentication_string=PASSWORD('123'), plugin='mysql_native_password' WHERE user='root';
mysql> FLUSH PRIVILEGES;
mysql> exit;
-- 然后再登录即可。
-- PS：如果对您有所帮助，请点个赞呗！
2. MySQL 语法基础
2.1 DDL(数据定义语句)
# 创建数据库
CREATE DATABASE mydatabase;
# 查看所有的数据库
SHOW DATABASES;
# 使用数据库
USE mydatabase;
# 创建数据表
USE PythonDatabases;
CREATE TABLE nets_news(
id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增列' PRIMARY KEY ,
title VARCHAR(200) NOT NULL COMMENT '文章标题',
content TEXT NOT NULL COMMENT '新闻内容',
types VARCHAR(20) NOT NULL COMMENT '新闻类型',
image VARCHAR(300) NULL COMMENT '新闻略缩图',
author VARCHAR(20) NOT NULL COMMENT '文章作者',
view_count INT DEFAULT 0 COMMENT '文章阅读量',
create_at DATETIME NULL COMMENT '新闻时间',
is_valid SMALLINT DEFAULT 1 COMMENT '是否显示'
) DEFAULT CHARSET = 'utf8';
# 删除数据表
DROP TABLE mytable;
# 修改表中的字段
# 删除字段：
ALTER TABLE mytable DROP i;
# 增加字段：
ALTER TABLE mytable ADD i INT;
ALTER TABLE mytable ADD i INT FIRST;
2.2 DML（数据管理语句）
# 插入数据
# 插入单条数据
INSERT INTO mytable VALUE('小A', 'AA', 'male', '2019-10-29');
# 插入多条数据
INSERT INTO mytable VALUES('小B', 'BB', 'male', now()),
('小C', 'CC', 'male', now()),
('小D', 'DD', 'male', now());
# 更改数据
UPDATE mytable SET sex='famle' WHERE id=2;
# 查询数据
SELECT * FROM mytable WHERE id BETWEN 1 AND 2 OREDER BY id DESC LIMIT 4, 2;
# 删除数据
DELETE FROM mytable WHERE id=2;
# 清空数据表
TRUNCATE TABLE mytable;
3. PyMySQL（原生模块 API）
在 Python3.x 中用于连接 MySQL 数据库的库；在 Python2.x 中连接 MySQL 数据库使用的是 MySQLDB 库。
安装 pymysql 库
source env/bin/activate
pip3 install pymysql
3.1 直接连接数据库
#!/usr/bin/env python
# -*- encoding: utf-8 -*-
"""
@File : PyMySQLSwitchDatabases.py
@Time : 2019/11/13 15:48
@Author : Crisimple
@Github : https://crisimple.github.io/
@Contact : Crisimple@foxmail.com
@License : (C)Copyright 2017-2019, Micro-Circle
@Desc : None
"""
import pymysql
class SwitchDatabase(object):
def connect_databases(self):
# 创建连接数据库的连接
self.conn = pymysql.connect(
host='要连接的数据库IP',
user='数据库用户名',
password='数据库的密码',
database='要连接的数据库',
charset='utf8'
)
return self.conn
# # 得到一个操作MySQL的光标对象
# 默认执行完毕返回的结果集以元组显示
# cursor_tuple = conn.cursor()
# # 执行完毕返回的结果以字典显示
# cursor_dict = conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor)
# # 执行sql
# cursor_tuple.execute(sql)
# # 关闭光标对象
# cursor_tuple.close()
# cursor_dict.close()
# # 关闭数据库连接
# conn.close()
def close_databases(self):
try:
if self.conn:
return self.conn.close()
except Exception as e:
print("Error: %s" % e)
if __name__ == "__main__":
sql = """
SELECT * FROM PythonDatabases.news
"""
sd = SwitchDatabase()
cursor = sd.connect_databases().cursor()
cursor.execute(sql)
results = cursor.fetchall()
print(results)
cursor.close()
sd.close_databases()
3.2 跳板机连接数据库
import pymysql
from sshtunnel import SSHTunnelForwarder
def write_log(message, file_name="item_count.txt"):
mylog = open(file_name, mode='a', encoding='utf-8')
print(message, file=mylog)
mylog.close()
class ConnectMysql:
# XXX.XXX.XXX.230数据库是通过跳板机来进行连接的
def __init__(self):
self.db_host = "XXX.XXX.XXX.230要连接的数据库"
self.db_port = 22
self.db_user = "用户名"
self.db_password = "数据库的密码"
self.get_connect()
# 建立连接
def get_connect(self):
self.server = SSHTunnelForwarder(
(self.db_host, self.db_port),
ssh_username="跳板机的用户名",
ssh_password="跳板机的密码",
remote_bind_address=('127.0.0.1', 3306)
)
self.server.start()
self.connect = pymysql.connect(
host="127.0.0.1",
port=self.server.local_bind_port,
user=self.db_user,
password=self.db_password,
db='btzc',
charset='utf8mb4',
cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor)
def close_connect(self):
try:
if self.connect:
self.connect.close()
except Exception as e:
print("Error %s" % e)
3.3 查询数据
#!/usr/bin/env python
# -*- encoding: utf-8 -*-
"""
@File : PyMySQLSelect.py
@Time : 2019/11/14 15:15
@Author : Crisimple
@Github : https://crisimple.github.io/
@Contact : Crisimple@foxmail.com
@License : (C)Copyright 2017-2019, Micro-Circle
@Desc : None
"""
from OperateDatabase.PyMySQLSwitchDatabases import SwitchDatabase
class SelectData(object):
def __init__(self):
self.sd = SwitchDatabase()
self.cursor = self.sd.connect_databases().cursor()
def get_one(self, sql):
self.cursor.execute(sql)
results = self.cursor.fetchone()
print(results)
self.cursor.close()
self.sd.close_databases()
def get_all(self, sql):
self.cursor.execute(sql)
results = self.cursor.fetchall()
print(results)
self.cursor.close()
self.sd.close_databases()
if __name__ == "__main__":
sql_ele = """
SELECT * FROM PythonDatabases.news
"""
sed = SelectData()
# sed.get_one(sql_ele)
sed.get_all(sql_ele)
3.4 新增数据
#!/usr/bin/env python
# -*- encoding: utf-8 -*-
"""
@File : PyMySQLInsert.py
@Time : 2019/11/14 15:52
@Author : Crisimple
@Github : https://crisimple.github.io/
@Contact : Crisimple@foxmail.com
@License : (C)Copyright 2017-2019, Micro-Circle
@Desc : None
"""
from OperateDatabase.PyMySQLSwitchDatabases import SwitchDatabase
class InsertData(object):
def __init__(self):
self.sd = SwitchDatabase()
self.cursor = self.sd.connect_databases().cursor()
def insert_one(self, sql, data):
try:
self.cursor.execute(sql, data)
print(sql)
# 一定得提交数据
self.sd.conn.commit()
except Exception as e:
print("Error: %s" % e)
self.sd.conn.rollback()
# 关闭游标
self.cursor.close()
self.sd.close_databases()
def insert_more(self, sql, data):
try:
self.cursor.executemany(sql, data)
self.sd.conn.commit()
except Exception as e:
print("Error: %s" % e)
self.sd.conn.rollback()
# 关闭游标
self.cursor.close()
# 关闭连接
self.sd.close_databases()
if __name__ == "__main__":
sql_ele = """
INSERT INTO PythonDatabases.news(title, content, types) VALUES(%s, %s, %s);
"""
data_ele = (('news10', 'news10Content', 'baijia10'),
('news11', 'news11Content', 'baijia11'))
ind = InsertData()
# ind.insert_one(sql_ele, data_ele)
ind.insert_more(sql_ele, data_ele)
3.5 更新数据
#!/usr/bin/env python
# -*- encoding: utf-8 -*-
"""
@File : PyMySQLUpdate.py
@Time : 2019/11/14 18:19
@Author : Crisimple
@Github : https://crisimple.github.io/
@Contact : Crisimple@foxmail.com
@License : (C)Copyright 2017-2019, Micro-Circle
@Desc : None
"""
from OperateDatabase.PyMySQLSwitchDatabases import SwitchDatabase
class UpdateData(object):
def __init__(self):
self.sd = SwitchDatabase()
self.cursor = self.sd.connect_databases().cursor()
def update_one(self, sql, data):
try:
# sql
self.cursor.execute(sql, data)
self.sd.conn.commit()
except Exception as e:
print("Error: %s" % e)
# 关闭游标
self.cursor.close()
self.sd.close_databases()
def update_more(self, sql, data):
try:
self.cursor.executemany(sql, data)
self.sd.conn.commit()
except Exception as e:
print("Error: %s" % e)
# 关闭游标
self.cursor.close()
self.sd.close_databases()
if __name__ == "__main__":
sql_ele_one = """
UPDATE PythonDatabases.news
SET title = %s, content = %s, types = %s
WHERE id = %s;
"""
data_ele_one = ('news20', 'news20Content', 'baijia20', '20')
sql_ele_more = """
UPDATE PythonDatabases.news
SET title = CASE
WHEN id = %s THEN %s
WHEN id = %s THEN %s
WHEN id = %s THEN %s
END
WHERE id in (%s, %s, %s);
"""
data_ele_more = (7, 'news7', 8, 'news8', 9, 'news9', 7, 8, 9)
ud = UpdateData()
ud.update_one(sql_ele_more, data_ele_more)
3.6 删除数据
#!/usr/bin/env python
# -*- encoding: utf-8 -*-
"""
@File : PyMySQLDelete.py
@Time : 2019/11/14 19:11
@Author : Crisimple
@Github : https://crisimple.github.io/
@Contact : Crisimple@foxmail.com
@License : (C)Copyright 2017-2019, Micro-Circle
@Desc : None
"""
from OperateDatabase.PyMySQLSwitchDatabases import SwitchDatabase
class DeleteData(object):
def __init__(self):
self.sd = SwitchDatabase()
self.cursor = self.sd.connect_databases().cursor()
def delete_data(self, sql, data):
try:
self.cursor.execute(sql, data)
self.sd.conn.commit()
except Exception as e:
print("Error: %s" % e)
# 关闭游标
self.cursor.close()
# 关闭连接
self.sd.close_databases()
if __name__ == "__main__":
sql_ele = """
DELETE FROM PythonDatabases.news WHERE id = %s
"""
data_ele = (21, )
dd = DeleteData()
dd.delete_data(sql=sql_ele, data=data_ele)
4. SQLAlchemy（ORM 框架）
4.1 SQLAlchemy ORM 介绍
SQLAlchemy 的作用是：类/对象--->SQL 语句--->通过 pymysql/MySQLdb 模块--->提交到数据库执行
SQLAlchemy 的特性：
优点：
简单：ORM 以最基本的形式建模数据。表的字段就是这个类的成员变量
可读性：ORM 使数据库结构文档化。比如 MySQL 数据库就被 ORM 转换为了 class 类
可用性：ORM 的避免了不规范、冗余、风格不统一的 SQL 语句，可以避免很多人为 Bug，方便编码风格的统一和后期维护
可维护性：在数据表甚至是数据库发生改变时，可以减少相应的代码修改
缺点：
性能差：自动化进行关系数据库的映射需要消耗系统性能
多表联查效率差：在处理多表联查、where 条件复杂之类的查询时，ORM 的语法会变得复杂
内存消耗大：越是功能强大的 ORM 越是消耗内存，因为一个 ORM Object 会带有很多成员变量和成员函数
4.2 连接数据库
#!/usr/bin/env python
# -*- encoding: utf-8 -*-
"""
@File : SQLAlchemyConnect.py
@Time : 2019/11/4 20:16
@Author : Crisimple
@Github : https://crisimple.github.io/
@Contact : Crisimple@foxmail.com
@License : (C)Copyright 2017-2019, Micro-Circle
@Desc : 1.from SQLAlchemyConnect import News, engine
2.News.metadata.create_all(engine)
注意： sqlchemy对于Python3不友好， 链接数据库时需要用mysql+pymysql
"""
from sqlalchemy import create_engine
from pymysql import install_as_MySQLdb
# 基类
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, DateTime, Boolean
Base = declarative_base()
def connect_database():
engine = create_engine(
'mysql+pymysql://用户名:密码@XXX.XXX.XXX.125/PythonDatabases?charset=utf8',
max_overflow=5,
encoding='utf8'
)
Base.metadata.create_all(engine)
return engine
class News(Base):
__tablename__ = "news"
id = Column(Integer, primary_key=True)
title = Column(String(200), nullable=False)
content = Column(String(2000), nullable=False)
types = Column(String(10), nullable=False)
image = Column(String(300), )
author = Column(String(20), )
view_count = Column(Integer)
create_at = Column(DateTime)
is_valid = Column(Boolean)
# 添加配置设置编码
__table_args__ = {
'mysql_charset': 'utf8'
}
if __name__ == "__main__":
ns = News()
4.3 新增数据
#!/usr/bin/env python
# -*- encoding: utf-8 -*-
"""
@File : SQLAlchemyInsert.py
@Time : 2019/11/5 10:19
@Author : Crisimple
@Github : https://crisimple.github.io/
@Contact : Crisimple@foxmail.com
@License : (C)Copyright 2017-2019, Micro-Circle
@Desc : None
"""
from OperateDatabase.SQLAlchemyConnect import connect_database
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from OperateDatabase.SQLAlchemyConnect import News
class InsertData(object):
def __init__(self):
Session = sessionmaker(bind=connect_database().engine)
self.session = Session()
def add_one(self):
news1 = News(
title="new1",
content="new1content1",
types="baijia"
)
news2 = News(
title="new2",
content="new1content2",
types="baijia2"
)
news3 = News(
title="新闻3",
content="新闻3的Content",
types="百家3"
)
news = [
News(title="news3", content="news3Content", types="baijia3"),
News(title="news4", content="news4Content", types="baijia4"),
News(title="news5", content="news5Content", types="baijia5")
]
# 插入单条数据
# self.session.add(news1)
# self.session.add(news2)
# self.session.add(news)
# 插入多条数据
self.session.add_all(news)
self.session.commit()
return news
if __name__ == "__main__":
id1 = InsertData()
print(id1.add_one())
4.4 删除数据
#!/usr/bin/env python
# -*- encoding: utf-8 -*-
"""
@File : SQLAlchemyDelete.py
@Time : 2019/11/5 21:09
@Author : Crisimple
@Github : https://crisimple.github.io/
@Contact : Crisimple@foxmail.com
@License : (C)Copyright 2017-2019, Micro-Circle
@Desc : None
"""
from OperateDatabase.SQLAlchemyConnect import connect_database
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from OperateDatabase.SQLAlchemyConnect import News
class DeleteData(object):
def __init__(self):
Session = sessionmaker(bind=connect_database().engine)
self.session = Session()
def delete_data(self):
"""删除数据"""
data = self.session.query(News).filter_by(title='news4')
self.session.delete(data)
self.session.commit()
if __name__ == "__main__":
dd = DeleteData()
dd.delete_data()
4.5 修改数据
#!/usr/bin/env python
# -*- encoding: utf-8 -*-
"""
@File : SQLAlchemyUpdate.py
@Time : 2019/11/5 20:59
@Author : Crisimple
@Github : https://crisimple.github.io/
@Contact : Crisimple@foxmail.com
@License : (C)Copyright 2017-2019, Micro-Circle
@Desc : None
"""
from OperateDatabase.SQLAlchemyConnect import connect_database
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from OperateDatabase.SQLAlchemyConnect import News
class UpdateData(object):
def __init__(self):
Session = sessionmaker(bind=connect_database().engine)
self.session = Session()
def update_data(self, pk):
"""修改数据"""
data_lists = self.session.query(News).filter_by(id=7)
for item in data_lists:
item.title = "XXX"
self.session.add(item)
self.session.commit()
if __name__ == "__main__":
ud = UpdateData()
ud.update_data(7)
4.6 查询数据
#!/usr/bin/env python
# -*- encoding: utf-8 -*-
"""
@File : SQLAlchemySelect.py
@Time : 2019/11/5 19:06
@Author : Crisimple
@Github : https://crisimple.github.io/
@Contact : Crisimple@foxmail.com
@License : (C)Copyright 2017-2019, Micro-Circle
@Desc : 查询数据
"""
from OperateDatabase.SQLAlchemyConnect import connect_database
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from OperateDatabase.SQLAlchemyConnect import News
class SelectData(object):
def __init__(self):
Session = sessionmaker(bind=connect_database().engine)
self.session = Session()
def get_one(self):
"""查询一条数据"""
return self.session.query(News).all()
def get_more(self):
"""查询多条数据"""
return self.session.query(News).filter(News.id > 9)
def order_result(self):
"""查询结果排序"""
return self.session.query(News).order_by(News.id)
if __name__ == "__main__":
sd = SelectData()
sd.get_one()
# sd.get_more()
# print(sd.order_result())
5. 网易新闻实战
二、MongoDB
MongoDB 一个介于关系数据库和非关系数据库之间的数据库，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。
1.mongodb 库集合文档
1.1 文档
非关系型数据库
文档：{"foo": 3, "greeting": "Hello, MongoDB!"}--行
区分大小写
key 唯一，不可重复
文档可嵌套
键值对是有序的
1.2 集合
集合就是一组文档
文档类似于关系型数据库里的行，集合类似于关系型数据库里的表
集合中的文档无需固定的结构（与关系型数据的区别）
命名规则：
不能是空字符串 ""
不能包含空字符 \0
不能使用 syste.的前缀（系统保留的）
建议不包含保留字 $
用.分割不同命名空间的子集合（blog.user, blog.posts）
1.3 数据库
多个文档组成集合，多个集合组成数据库
一个实例可以承再多个数据库
每个数据库都有独立权限
保留的数据库名称（admin,local,config)
2.Linux 下安装 MongoDB
2.1 安装卸载服务启停
# 傻瓜式安装mongodb
sudo apt-get install mongodb
# 压缩包式安装mongodb
cur -O https://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-3.0.6.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-3.0.6.tgz
mv mongodb-linux-x86_64-3.0.6/ /usr/local/mongodb
export PATH=<mongodb-install-directory>/bin:$PATH
# 卸载mongodb
sudo apt-get --purge remove mongodb mongodb-clients mongodb-server
# 查看mongodb进程是否启动
pgrep mongo -l
# mongodb 启动/重启/停止服务
sudo service mongodb start
sudo service mongodb restart
sudo service mongodb stop
2.2 权限划分
# 先进入admin库
use admin;
# 查看当前有那些用户及权限
show users;
# 创建用户
db.createUser(
{
user:"用户名",
pwd:"用户密码",
roles:[
{role:'userAdminAnyDatabase',db:'admin'},
{role:'clusterAdmin',db:'PyData'},
]
}
);
# 修改mongodb配置，开启认证模式，修改如下并重启mongodb服务
sudo vi /etc/mongodb.conf
# Turn on/off security. Off is currently the default
#noauth = true
auth = true
# 这时候输入show dbs, 会提醒进行认证操作
# 进行用户认证
db.auth("用户名", "用户密码")
# 更新用户权限
db.updateUser(
"root",
{
roles :
[
{"role" : "userAdminAnyDatabase","db" : "admin"},
{"role" : "dbOwner","db" : "PyData"}
]
}
);
# 删除用户
db.dropUser("root")
内置角色
数据库用户角色
read: 只读数据权限
readWrite:学些数据权限
数据库管理角色
dbAdmin: 在当前db中执行管理操作的权限
dbOwner: 在当前db中执行任意操作
userADmin: 在当前db中管理user的权限
备份和还原角色
backup
restore
跨库角色
readAnyDatabase: 在所有数据库上都有读取数据的权限
readWriteAnyDatabase: 在所有数据库上都有读写数据的权限
userAdminAnyDatabase: 在所有数据库上都有管理user的权限
dbAdminAnyDatabase: 管理所有数据库的权限
集群管理
clusterAdmin: 管理机器的最高权限
clusterManager: 管理和监控集群的权限
clusterMonitor: 监控集群的权限
hostManager: 管理Server
超级权限
root: 超级用户
自定义角色
内置角色只能控制User在DB级别上执行的操作，管理员可以创建自定义角色，控制用户在集合级别（Collection-Level）上执行的操作，即，控制User在当前DB的特定集合上执行特定的操作
2.3 常用 MongDB Shell
# -------mongodb shell---------
# 进入数据库
mongo
# 查看有那些数据库
show dbs;
# 查看有那些集合（相当于MySQL中的table）
show collections;
# 或
show tables;
# 查看当前使用的那个数据
db;
# 切换到某个数据库
use PythonDatabase;
# 删除数据库
db.dropDatabase();
# ------集合的相关操作-------
# 创建集合
db.createCollection('mobileinfo');
db.createCollection('student');
# 修改集合
db.student.renameCollection("rename_student");
# 删除集合
db.mobileinfo.drop();
# 统计集合里的数据条数
db.mobileinfo.count();
# 向集合里插入数据
db.mobileinfo.insertMany(mobile1, mobile2);
db.mobileinfo.insert({"name": "xiaomi", "type": "xiaomi9");
db.mobileinfo.insert({"name": "huawei", "type": "huawieP30"});
db.mobileinfo.insert({"name": "Redmi", "type": "RedmiK20", "time": "2019"});
db.mobileinfo.insert({"name": "Redmi6", "type": "RedmiK20", "price": 1000, "time": "2019"});
db.mobileinfo.insert({"name": "Redmi7", "type": "RedmiK20", "price": 1200, "time": "2019"});
db.mobileinfo.insert({"name": "Redmi8", "type": "RedmiK20", "price": 1500, "time": "2019"});
db.mobileinfo.insert({"name": "Redmi8", "type": "RedmiK20", "price": 1500, "time": "2019"});
db.mobileinfo.insert({"name": "Redmi9", "type": "RedmiK20", "price": 1700, "time": "2019"});
# 查询数据
# 查询集合中的所有数据
db.mobileinfo.find();
# 查询第一条数
db.mobileinfo.findOne();
# 查询第一条以后的数据
db.mobileinfo.find().skip(1);
# 查询前多少条数据
db.mobileinfo.find().limit(5);
# 对查询结果集进行统计
db.mobileinfo.find({name: /mi/}).count();
# 模糊匹配，匹配name中包含mi的所有数据
db.mobileinfo.find({name: /mi/});
# 查询name值为xiaomi的数据
db.mobileinfo.find({name: "xiaomi"});
# 查询price大于1200的值
db.mobileinfo.find({price: {$gt: 1200}});
# 查询数据price大于1700或小于1200的所有值
db.mobileinfo.find({$or: [{price: {$lt: 1200}}, {price: {$gt: 1700}}]});
# 查询指定列的数据（1表示显示此列的意思，也可以用true表示）
db.mobileinfo.find({}, {name: 1, price: 1});
# 查询以开头的所有数据
db.mobileinfo.find({name: /^h/});
# 查询某一列并去重
db.mobileinfo.distinct("name");
# 按升序排序
db.mobileinfo.find({name: /mi/}).sort({price: 1});
# 按降序排序
db.mobileinfo.find({name: /mi/}).sort({price: -1});
# 更新数据
db.collection.update( criteria, objNew, upsert, multi )
criteria : update的查询条件，类似sql update查询内where后面的
objNew : update的对象和一些更新的操作符（如$,$inc...）等，也可以理解为sql update查询内set后面的
upsert : 如果不存在update的记录，是否插入objNew,true为插入，默认是false，不插入。
multi : mongodb默认是false,只更新找到的第一条记录，如果这个参数为true,就把按条件查出来多条记录全部更新。
db.mobileinfo.update({name: "Redmi9"}, {$inc: {price: 1501}}, false, true);
# 删除数据
db.mobileinfo.remove({name: "Redmi8"});
2.4 远程连接配置
# 修改配置如下
sudo vi /etc/mongodb.conf
bind_ip = 0.0.0.0（这里可以绑定多个指定的IP）
port = 27017
# 防火墙开放27017端口
iptables -A INPUT -p tcp -m state --state NEW -m tcp --dport 27017 -j ACCEPT
# 集合用户权限划分设置的用户，然后用远程工具连接即可
# 或是通过命令行连接
mongo xxx.xxx.xxx.xxx:27017/PyDatabae -u "用户名" -p "用户密码"
3.pymongo
# pymongo 安装
pip3 install pymongo
3.1 连接数据库
对于 mongodb 数据库的操作，首先得连接数据：【GitHub 示例】
#!/usr/bin/env python
# -*- encoding: utf-8 -*-
"""
@File : PymongoConnect.py
@Time : 2019/11/25下午11:05
@Author : Crisimple
@Github : https://crisimple.github.io/
@Contact : Crisimple@foxmail.com
@License : (C)Copyright 2017-2019, Micro-Circle
@Desc : None
"""
from pymongo import MongoClient
class PymongoOperate(object):
"""
连接mongodb数据库
"""
def __init__(self):
self.client = MongoClient(
host="xxx.xxx.xxx.xxx",
port=27017,
username="用户名",
password="用户密码"
)
"""
创建mongodb数据库
创建集合collection
"""
def create_db_collection(self):
# 查询当前数据库中存在那些mongodb数据库
# global my_db
db_lists = self.client.list_database_names()
print("存在数据库有：%s" % db_lists)
# 如果数据库不存在与当前数据库列表中创建数据库，否则提示-数据库已存在
new_mongodb = "PyData"
if new_mongodb in db_lists:
print("%s 已存在于 %s 中了" % (new_mongodb, db_lists))
my_db = self.client[new_mongodb]
new_db_lists = self.client.list_database_names()
print("创建新数据库后，存在的数据库有：%s" % new_db_lists)
# 查询当前数据库中的集合
collection_lists = my_db.list_collection_names()
print("已存在的集合有： %s" % collection_lists)
# 如果数据库不存在集合则创建集合，否则提示-集合已存在
new_collection = "py_collection"
if new_collection in collection_lists:
print("%s 存在于 %s" % (new_collection, collection_lists))
my_collection = my_db[new_collection]
new_collection_lists = my_db.list_collection_names()
print("创建新集合后，存在的集合有：%s" % new_collection_lists)
def close_connect(self):
try:
if self.client:
return self.client.close()
except Exception as e:
print("Error: %s" % e)
if __name__ == "__main__":
po = PymongoOperate()
po.create_db_collection()
3.2 插入数据
插入单条、多条、指定 id 插入数据，【GitHub 示例】
#!/usr/bin/env python
# -*- encoding: utf-8 -*-
"""
@File : PymongoInsert.py
@Time : 2019/11/26 10:05
@Author : Crisimple
@Github : https://crisimple.github.io/
@Contact : Crisimple@foxmail.com
@License : (C)Copyright 2017-2019, Micro-Circle
@Desc : None
"""
from OperateDatabase.PymongoConnect import PymongoOperate
class InsertData(object):
def __init__(self):
self.po = PymongoOperate()
self.my_client = self.po.client
def insert_data(self, db_para, collect_para, data_para):
"""
插入一条数据
:param db_para: 被插入的数据库
:param collect_para: 被插入的集合
:param data_para: 要插入的数据
:return: 返回插入后的对象
"""
my_db = self.my_client[db_para]
my_collection = my_db[collect_para]
res = my_collection.insert_one(data_para)
print(res.inserted_id)
def insert_datas(self, db_paras2=None, collect_paras2=None, data_paras2=None):
"""
插入多条数据
:param db_paras2: 被插入的数据库
:param collect_paras2:被插入的集合
:param data_paras2: 要插入的多条数据
:return:
"""
my_db = self.my_client[db_paras2]
my_collection = my_db["apps"]
res = my_collection.insert_many(data_paras2)
print(res.inserted_ids)
def id_insert_datas(self, db_para=None, collect_para=None, data_para=None):
"""
指定id插入多条数据
:param db_para:
:param collect_para:
:param data_para:
:return:
"""
my_db = self.my_client[db_para]
my_collection = my_db["id_apps"]
res = my_collection.insert_many(data_para, ordered=False)
print(res.inserted_ids)
if __name__ == "__main__":
ind = InsertData()
"""插入一条数据"""
db_para1 = "PyData"
collect_para1 = "apps"
data_para1 = {
"company": "xiaomi", "product": "xiaomi9", "price": 2599, "release_time": "2019"
}
ind.insert_data(db_para=db_para1, collect_para=collect_para1,data_para=data_para1)
"""插入多条数据"""
db_para2 = "PyData"
# collect_para2 = "apps",
data_para2 = [
{"name": "Facebook", "alexa": "10", "url": "https://www.facebook.com"},
{"name": "Zhihu", "alexa": "103", "url": "https://www.zhihu.com"},
{"name": "Github", "alexa": "109", "url": "https://www.github.com"}
]
# ind.insert_datas(db_paras2=db_para2, data_paras2=data_para2)
"""指定id插入多条数据"""
db_para3 = "PyData"
collect_para3 = "id_apps",
data_para3 = [
{"_id": 4, "name": "Facebook", "alexa": "10", "url": "https://www.facebook.com"},
{"_id": 5, "name": "Zhihu", "alexa": "103", "url": "https://www.zhihu.com"},
{"_id": 6, "name": "Github", "alexa": "109", "url": "https://www.github.com"}
]
# ind.id_insert_datas(db_para=db_para3, data_para=data_para3)
3.3 删除数据
删除单条、多条、全部数据、删除集合，【GitHub 示例】
#!/usr/bin/env python
# -*- encoding: utf-8 -*-
"""
@File : PymongoDelete.py
@Time : 2019/11/27 15:26
@Author : Crisimple
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@Contact : Crisimple@foxmail.com
@License : (C)Copyright 2017-2019, Micro-Circle
@Desc : None
"""
from OperateDatabase.PymongoConnect import PymongoOperate
class DeleteData(object):
def __init__(self, db_para=None, collection_para=None):
self.po = PymongoOperate()
# 建立数据库连接
self.my_client = self.po.client
# 使用数据库
self.my_db = self.my_client[db_para]
# 使用集合
self.my_collection = self.my_db[collection_para]
def delete_data(self, del_data=None):
"""
删除单条数据
:param del_data:
:return: {'n': 1, 'ok': 1.0} -- n为1，代表删除的数据存在
{'n': 1, 'ok': 1.0} -- n为1，代表删除的数据不存在
"""
res = self.my_collection.delete_one(del_data)
return res.raw_result
def delete_datas(self, del_data=None):
res = self.my_collection.delete_many(del_data)
return res.deleted_count
# return res.raw_result
def delete_all(self, del_data=None):
res = self.my_collection.delete_many({})
return res.deleted_count
def delete_collection(self):
res = self.my_collection.drop()
return res
if __name__ == "__main__":
dd = DeleteData(db_para="PyData", collection_para="id_apps")
# 删除集合一条数据
# print(dd.delete_data(del_data={"_id": 3}))
# 删除集合多条数据
# print(dd.delete_datas(del_data={"name": {"$regex": "^G"}}))
# 删除集合所有数据
# print(dd.delete_all())
# 删除集合
# print(dd.delete_collection())
3.4 更改数据
更新一条、多条数据【GitHub 示例】
#!/usr/bin/env python
# -*- encoding: utf-8 -*-
"""
@File : PymongoUpdate.py
@Time : 2019/11/27 17:25
@Author : Crisimple
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@License : (C)Copyright 2017-2019, Micro-Circle
@Desc : None
"""
from OperateDatabase.PymongoConnect import PymongoOperate
class UpdateData(object):
def __init__(self, db_para=None, collection_para=None):
self.po = PymongoOperate()
self.my_client = self.po.client
self.my_db = self.my_client[db_para]
self.my_collection = self.my_db[collection_para]
def update_data(self, old_val=None, new_val=None):
res = self.my_collection.update_one(old_val, new_val)
# return res.matched_count
for i in self.my_collection.find():
print(i)
def update_datas(self, old_val=None, new_val=None):
res = self.my_collection.update_many(old_val, new_val)
for i in self.my_collection.find():
print(i)
if __name__ == "__main__":
ud = UpdateData(db_para="PyData", collection_para="apps")
# 更新集合中的一条数据
old_val_1 = {"company": "xiaomi"}
new_val_1 = {"$set": {"company": "xiaomi_update"}}
# ud.update_data(old_val=old_val_1, new_val=new_val_1)
# 更新集合中的多条数据
old_val_2 = {"name": {"$regex": "^Zha"}}
new_val_2 = {"$set": {"name": "ZhaZha********"}}
ud.update_datas(old_val=old_val_2, new_val=new_val_2)
3.5 查询数据
查询单条、多条、全部数据、指定条件查询、查询后排序，【GitHub 示例】
#!/usr/bin/env python
# -*- encoding: utf-8 -*-
"""
@File : PymongoSelect.py
@Time : 2019/11/27 17:46
@Author : Crisimple
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@License : (C)Copyright 2017-2019, Micro-Circle
@Desc : None
"""
from OperateDatabase.PymongoConnect import PymongoOperate
class SelectData(object):
def __init__(self, db_para=None, collection_para=None):
po = PymongoOperate()
my_client = po.client
self.my_db = my_client[db_para]
self.my_collection = self.my_db[collection_para]
def select_one(self):
res = self.my_collection.find_one()
print("查询一条数据的结果为：%s" % res)
def select_all(self):
res = self.my_collection.find()
for i in res:
print("查询集合中所有的结果为：%s" % i)
def select_col(self, col_val=None):
"""
查询指定字段
:param col_val: 指定的字段
:return:
"""
res = self.my_collection.find({}, col_val)
print("查询指定字段的数据：")
for i in res:
print("%s" % i)
def select_condition(self, condition=None):
"""
指定条件的查询
:param condition: 查询条件
:return:
"""
res = self.my_collection.find(condition)
print("指定条件的查询结果为：")
for i in res:
print(i)
def select_sort(self, col=None, ids=None):
"""
查询排序
:param col: 要排序的列
:param ids: 1：升序（默认）；-1：降序
:return:
"""
res = self.my_collection.find().sort(col, ids)
print("排序结果为：")
for i in res:
print(i)
if __name__ == "__main__":
sd = SelectData(db_para="PyData", collection_para="apps")
# 查询一条数据
# sd.select_one()
# 查询所有数据
# sd.select_all()
# 查询指定字段的数据
col_val_1 = {"_id": 0, "name": 1, "url": 1}
# sd.select_col(col_val=col_val_1)
# 指定条件的查询
condition_1 = {"name": "Github"}
# sd.select_condition(condition=condition_1)
# 查询后排序
col_1 = "alexa"
ids_1 = -1
sd.select_sort(col=col_1, ids=ids_1)
4.MongoEngine(ORM 框架)
类比于 MySQL 中的 SQLAlchemy ORM 框架，MongoEngine 是一个对象文档映射器（ODM），相当于一个基于 SQL 的对象关系映射器（ORM），MongoEngine 提供的抽象是基于类的，创建的所有模型都是类。【MongoEngine 官方文档】，英文的，Google+Baidu 了好久没有发现有人翻译这个文档，突然想抽空翻译一下，立个 flag【MongoEngine 中文参考】
4.1 安装 MongoEngine
pip install mongoengine
4.2 连接数据库
#!/usr/bin/env python
# -*- encoding: utf-8 -*-
"""
@File : MongoEngineConnect.py
@Time : 2019/11/27 20:28
@Author : Crisimple
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@Desc : None
"""
from mongoengine import connect, disconnect
from mongoengine import Document, StringField, IntField, DateTimeField
import datetime
class MongoConnect(object):
def __init__(self):
"""
db=None,
alias=None,
host=None,
port=None,
username=None,
password=None,
authentication_source=None
"""
self.DEFAULT_CONNECTION_NAME = connect(
# 需要连接数据库
db="PyData",
# 对连接的mongodb数据库起个别名，方便连接多个数据库【这是个坑】
# alias="Al_PyData",
# mongodb数据库服务器ip
host="xxx.xxx.xxx.xxx",
# mongodb数据库的端口号
port=27017,
# 用户名字
username="用户名",
# 用户密码
password="用户密码",
# 进行身份认证的数据库，一般都是admin
authentication_source="admin"
)
def close_connect(self):
try:
if self.DEFAULT_CONNECTION_NAME:
return disconnect()
except Exception as e:
print("Error: %s" % e)
# 定义一个文档User类，继承与Document
class User(Document):
name = StringField(max_length=30, required=True)
types = IntField(default=0, required=True)
date = DateTimeField(default=datetime.datetime.now(), required=True)
if __name__ == "__main__":
mc = MongoConnect()
print("连接成功返回：%s" % mc.DEFAULT_CONNECTION_NAME)
for i in range(10):
User(name="%s" % i).save()
print("成功关闭mongodb连接: %s" % disconnect())
4.3 插入数据
#!/usr/bin/env python
# -*- encoding: utf-8 -*-
"""
@File : MongoEngineInsert.py
@Time : 2019/11/27 20:55
@Author : Crisimple
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@License : (C)Copyright 2017-2019, Micro-Circle
@Desc : None
"""
from mongoengine import Document, StringField, IntField, DateTimeField
from datetime import datetime
from OperateDatabase.MongoEngineConnect import MongoConnect
class Categories(Document):
"""
定义分类文档
继承Document类,为普通文档
Categories对应到mongodb数据库就是一个集合categories
"""
name = StringField(max_length=30, required=True)
artnum = IntField(default=0, required=True)
date = DateTimeField(default=datetime.now(), required=True)
# 插入数据类
class InsertData(object):
def __init__(self):
self.my_connect = MongoConnect()
print("成功建立mongodb连接: %s" % self.my_connect.DEFAULT_CONNECTION_NAME)
def insert_data(self):
Categories(name="J").save()
print("成功关闭mongodb连接: %s" % self.my_connect.close_connect())
def insert_datas(self):
for i in range(5, 10):
Categories(name="%s" % i).save()
print("成功关闭mongodb连接: %s" % self.my_connect.close_connect())
if __name__ == "__main__":
ids = InsertData()
# 插入一条数据
# ids.insert_data()
# 插入多条数据
ids.insert_datas()
4.4 删除数据
#!/usr/bin/env python
# -*- encoding: utf-8 -*-
"""
@File : MongoEngineDelete.py
@Time : 2019/11/29 12:57
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@Desc : None
"""
from OperateDatabase.MongoEngineConnect import MongoConnect
from OperateDatabase.MongoEngineConnect import User
import mongoengine
class DeleteData(object):
def __init__(self):
self.my_connect = MongoConnect()
def delete_data(self):
print("成功建立mongodb连接: %s" % self.my_connect.DEFAULT_CONNECTION_NAME)
user1 = mongoengine.ReferenceField(name="User", reversed_delete_rule=mongoengine.CASCADE)
print(user1)
if __name__ == "__main__":
dd = DeleteData()
dd.delete_data()
4.5 更新数据
#!/usr/bin/env python
# -*- encoding: utf-8 -*-
"""
@File : MongoEngineUpdate.py
@Time : 2019/11/29 12:59
@Author : Crisimple
@Github : https://crisimple.github.io/
@Contact : Crisimple@foxmail.com
@License : (C)Copyright 2017-2019, Micro-Circle
@Desc : None
"""
from OperateDatabase.MongoEngineConnect import MongoConnect
from OperateDatabase.MongoEngineConnect import User
class UpdateData(object):
def __init__(self):
self.my_connect = MongoConnect()
def update_data(self):
print("成功建立mongodb连接: %s" % self.my_connect.DEFAULT_CONNECTION_NAME)
# user = User.objects.all()
user1 = User.objects(name="9999xcv")
user1.name = "dj"
user1.update()
print(user1.name)
print("成功关闭连接: %s" % self.my_connect.close_connect())
if __name__ == "__main__":
ud = UpdateData()
ud.update_data()
4.6 查询数据
#!/usr/bin/env python
# -*- encoding: utf-8 -*-
"""
@File : MongoEngineSelect.py
@Time : 2019/11/28 21:23
@Author : Crisimple
@Github : https://crisimple.github.io/
@Contact : Crisimple@foxmail.com
@License : (C)Copyright 2017-2019, Micro-Circle
@Desc : None
"""
from OperateDatabase.MongoEngineConnect import MongoConnect, User
class SelectData(object):
def __init__(self):
self.my_connect = MongoConnect()
def select_data(self):
print("成功建立mongodb连接: %s" % self.my_connect.DEFAULT_CONNECTION_NAME)
for i in User.objects.all():
print("返回文档对象的列表: %s" % i)
print("返回所有符合查询条件的结果的文档对象列表: %s" % i.name)
print("成功关闭mongodb连接: %s" % self.my_connect.close_connect())
# def update_select_data(self):
# """
# 更新查询
# :return:
# """
# print("成功建立mongodb连接: %s" % self.my_connect.DEFAULT_CONNECTION_NAME)
# user = User(name="9999xcv")
# user.name = "9999xcv222333444"
# user.save()
#
# print(user.objects)
if __name__ == "__main__":
# SelectData().select_data()
SelectData().update_select_data()
【备注】：更新和删除数据操作失败，后续在研究研究......。
三、Redis
1.Linux 配置安装
安装个 redis 还这么麻烦，服务工具就是让人更方便使用的么，结果还有这么多的坑让使用者去踩，差评！总结一下自己安装 redis 的各种坎坷历程（不详细说了）放出下面的一步到位安装 redis 的教程。如果安装不成功也不要打我噢，嘿嘿，服务器种类千万种，不可避免嘛。【参考博客】
# 服务器版本，仅供参考哈
cat /etc/issue
Ubuntu 18.04.1 LTS \n \l
# 先更新下服务器器的资源
sudo apt-get update
# 安装redis及服务
sudo apt-get install redis
sudo apt-get install redis-server
# 修改下redis的配置文件(目的：主机上禁用了IPv6，而Ubuntu的redis-server软件包（版本5：4.0.9-1）附带了：绑定127.0.0.1 :: 1)，修改如下：
sudo /etc/redis/redis.conf
// 注释bind地址
#bind 127.0.0.1 ::1
//或修改bind地址-并允许其开放访问
bind 0.0.0.0
# 关闭远程连接的保护
daemonize no
# 修改远程连接的密码
requirepass 修改为你密码
# 启动/重启/关闭redis-service服务
sudo /etc/init.d/redis-server satrt
sudo /etc/init.d/redis-server restart
sudo /etc/init.d/redis-server stop
# 连接redis
$> redis-cli
127.0.0.1:6379> auth "你设置的密码"
127.0.0.1:6379> exit
# 卸载redis及服务
sudo apt-get purge --auto-remove redis-server
# 远程连接工具
Redis Desktop Manager
或Intllij Idea 中的插件Redis
# =========================redis.conf参数配置说明============================
# Redis配置文件参数说明:
# 1. Redis默认不是以守护进程的方式运行，可以通过该配置项修改，使用yes启用守护进程
# daemonize yes
# 2. 当Redis以守护进程方式运行时，Redis默认会把pid写入/var/run/redis.pid文件，可以通过pidfile指定
# pidfile /var/run/redis.pid
# 3. 指定Redis监听端口，默认端口为6379，作者在自己的一篇博文中解释了为什么选用6379作为默认端口，因为6379在手机按键上MERZ对应的号码，而MERZ取自意大利歌女Alessia Merz的名字
# port 6379
# 4. 绑定的主机地址
# bind 127.0.0.1
# 5.当 客户端闲置多长时间后关闭连接，如果指定为0，表示关闭该功能
# timeout 300
# 6. 指定日志记录级别，Redis总共支持四个级别：debug、verbose、notice、warning，默认为verbose
# loglevel verbose
# 7. 日志记录方式，默认为标准输出，如果配置Redis为守护进程方式运行，而这里又配置为日志记录方式为标准输出，则日志将会发送给/dev/null
# logfile stdout
# 8. 设置数据库的数量，默认数据库为0，可以使用SELECT <dbid>命令在连接上指定数据库id
# databases 16
# 9. 指定在多长时间内，有多少次更新操作，就将数据同步到数据文件，可以多个条件配合
# save <seconds> <changes>
# Redis默认配置文件中提供了三个条件：
# save 900 1
# save 300 10
# save 60 10000
# 分别表示900秒（15分钟）内有1个更改，300秒（5分钟）内有10个更改以及60秒内有10000个更改。
# 10. 指定存储至本地数据库时是否压缩数据，默认为yes，Redis采用LZF压缩，如果为了节省CPU时间，可以关闭该选项，但会导致数据库文件变的巨大
# rdbcompression yes
# 11. 指定本地数据库文件名，默认值为dump.rdb
# dbfilename dump.rdb
# 12. 指定本地数据库存放目录
# dir ./
# 13. 设置当本机为slav服务时，设置master服务的IP地址及端口，在Redis启动时，它会自动从master进行数据同步
# slaveof <masterip> <masterport>
# 14. 当master服务设置了密码保护时，slav服务连接master的密码
# masterauth <master-password>
# 15. 设置Redis连接密码，如果配置了连接密码，客户端在连接Redis时需要通过AUTH <password>命令提供密码，默认关闭
# requirepass foobared
# 16. 设置同一时间最大客户端连接数，默认无限制，Redis可以同时打开的客户端连接数为Redis进程可以打开的最大文件描述符数，如果设置 maxclients 0，表示不作限制。当客户端连接数到达限制时，Redis会关闭新的连接并向客户端返回max number of clients reached错误信息
# maxclients 128
# 17. 指定Redis最大内存限制，Redis在启动时会把数据加载到内存中，达到最大内存后，Redis会先尝试清除已到期或即将到期的Key，当此方法处理 后，仍然到达最大内存设置，将无法再进行写入操作，但仍然可以进行读取操作。Redis新的vm机制，会把Key存放内存，Value会存放在swap区
# maxmemory <bytes>
# 18. 指定是否在每次更新操作后进行日志记录，Redis在默认情况下是异步的把数据写入磁盘，如果不开启，可能会在断电时导致一段时间内的数据丢失。因为 redis本身同步数据文件是按上面save条件来同步的，所以有的数据会在一段时间内只存在于内存中。默认为no
# appendonly no
# 19. 指定更新日志文件名，默认为appendonly.aof
# appendfilename appendonly.aof
# 20. 指定更新日志条件，共有3个可选值：
# no：表示等操作系统进行数据缓存同步到磁盘（快）
# always：表示每次更新操作后手动调用fsync()将数据写到磁盘（慢，安全）
# everysec：表示每秒同步一次（折衷，默认值）
# appendfsync everysec
# 21. 指定是否启用虚拟内存机制，默认值为no，简单的介绍一下，VM机制将数据分页存放，由Redis将访问量较少的页即冷数据swap到磁盘上，访问多的页面由磁盘自动换出到内存中（在后面的文章我会仔细分析Redis的VM机制）
# vm-enabled no
# 22. 虚拟内存文件路径，默认值为/tmp/redis.swap，不可多个Redis实例共享
# vm-swap-file /tmp/redis.swap
# 23. 将所有大于vm-max-memory的数据存入虚拟内存,无论vm-max-memory设置多小,所有索引数据都是内存存储的(Redis的索引数据 就是keys),也就是说,当vm-max-memory设置为0的时候,其实是所有value都存在于磁盘。默认值为0
# vm-max-memory 0
# 24. Redis swap文件分成了很多的page，一个对象可以保存在多个page上面，但一个page上不能被多个对象共享，vm-page-size是要根据存储的 数据大小来设定的，作者建议如果存储很多小对象，page大小最好设置为32或者64bytes；如果存储很大大对象，则可以使用更大的page，如果不 确定，就使用默认值
# vm-page-size 32
# 25. 设置swap文件中的page数量，由于页表（一种表示页面空闲或使用的bitmap）是在放在内存中的，，在磁盘上每8个pages将消耗1byte的内存。
# vm-pages 134217728
# 26. 设置访问swap文件的线程数,最好不要超过机器的核数,如果设置为0,那么所有对swap文件的操作都是串行的，可能会造成比较长时间的延迟。默认值为4
# vm-max-threads 4
# 27. 设置在向客户端应答时，是否把较小的包合并为一个包发送，默认为开启
# glueoutputbuf yes
# 28. 指定在超过一定的数量或者最大的元素超过某一临界值时，采用一种特殊的哈希算法
# hash-max-zipmap-entries 64
# hash-max-zipmap-value 512
# 29. 指定是否激活重置哈希，默认为开启（后面在介绍Redis的哈希算法时具体介绍）
# activerehashing yes
# 30. 指定包含其它的配置文件，可以在同一主机上多个Redis实例之间使用同一份配置文件，而同时各个实例又拥有自己的特定配置文件
# include /path/to/local.conf
2.Redis 常用 shell 操作
2.1 String
# set设置值；get获取值
127.0.0.1:6379> set animal "dog"
OK
127.0.0.1:6379> get animal
"dog"
# 设置有效期EX
127.0.0.1:6379> set animal "chiken" EX 10
OK
127.0.0.1:6379> get animal
"chiken"
127.0.0.1:6379> get animal
(nil)
# mset设置多个键值对；mget获取多个键值对
127.0.0.1:6379> mset key1 value1 key2 value2
OK
127.0.0.1:6379> mget key1 key2
1) "value1"
2) "value2"
# append 如果键 key 已经存在并且它的值是一个字符串， APPEND 命令将把 value 追加到键 key 现有值的末尾
# 如果 key 不存在， APPEND 就简单地将键 key 的值设为 value ， 就像执行 SET key value 一样
exists key1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> append key1 append_value
(integer) 18
127.0.0.1:6379> get key1
"value1append_value"
append key3 not_exists_set_key3_and_value3
(integer) 30
127.0.0.1:6379> get key3
"not_exists_set_key3_and_value3"
# del删除值
get key1
"value1"
127.0.0.1:6379> del key1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> get key1
(nil)
# incr/decr增加或减少1
set num 10
OK
127.0.0.1:6379> incr num
(integer) 11
127.0.0.1:6379> get num
"11"
127.0.0.1:6379> decr num
(integer) 10
127.0.0.1:6379> get num
"10"
127.0.0.1:6379> decr num
(integer) 9
127.0.0.1:6379> get num
"9"
2.2 List
# LPUSH从左插入值
127.0.0.1:6379> LPUSH lists1 value1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> LPUSH lists1 value2
(integer) 2
127.0.0.1:6379> LRANGE lists1 0 -1
1) "value2"
2) "value1"
LPUSH lists1 value3
(integer) 3
127.0.0.1:6379> LRANGE lists1 0 -1
1) "value3"
2) "value2"
3) "value1"
# RPUSH从右插入值
127.0.0.1:6379> RPUSH lists2 value2
(integer) 2
127.0.0.1:6379> RPUSH lists2 value3
(integer) 3
127.0.0.1:6379> RPUSH lists2 value4
(integer) 4
127.0.0.1:6379> LRANGE lists2 0 -1
1) "value2"
2) "value2"
3) "value3"
4) "value4"
# LRANGE
# 下标(index)参数 start 和 stop 都以 0 为底，也就是说，以 0 表示列表的第一个元素，以 1 表示列表的第二个元素，以此类推。
# 负数下标，以 -1 表示列表的最后一个元素， -2 表示列表的倒数第二个元素，以此类推。
# LTRIM截取一定长度的数据
# 执行命令 LTRIM list 0 2 ，表示只保留列表 list 的前三个元素，其余元素全部删除
# 下标(index)参数 start 和 stop 都以 0 为底，也就是说，以 0 表示列表的第一个元素，以 1 表示列表的第二个元素，以此类推。
# 负数下标，以 -1 表示列表的最后一个元素， -2 表示列表的倒数第二个元素，以此类推。
LRANGE lists2 0 -1
1) "value2"
2) "value2"
3) "value3"
4) "value4"
5) "value5"
6) "value6"
7) "value7"
127.0.0.1:6379> LTRIM lists2 0 3
OK
127.0.0.1:6379> LRANGE lists2 0 -1
1) "value2"
2) "value2"
3) "value3"
4) "value4"
# LPOP移除最左边的元素并返回
127.0.0.1:6379> RPUSH course math
(integer) 1
127.0.0.1:6379> RPUSH course english
(integer) 2
127.0.0.1:6379> RPUSH course chinese
(error) NOAUTH Authentication required.
127.0.0.1:6379> auth Root@159357
OK
127.0.0.1:6379> RPUSH course chinese
(integer) 3
127.0.0.1:6379> LPOP course
"math"
127.0.0.1:6379> LRANGE course 0 -1
1) "english"
2) "chinese"
# RPOP移除最右边的元素并返回
127.0.0.1:6379> LRANGE course 0 -1
1) "english"
2) "chinese"
127.0.0.1:6379> RPOP course
"chinese"
127.0.0.1:6379> LRANGE course 0 -1
1) "english"
# LPUSHX 当key存在的时候才从左边插入，不存在的时候不做任何处理，返回插入后的表的长度
# RPUSHX 与 LPUSHX类似，但是是从右边插入的
127.0.0.1:6379> LLEN courses
(integer) 0
127.0.0.1:6379> LPUSHX courses "test"
(integer) 0
127.0.0.1:6379> LPUSHX course "success"
(integer) 2
127.0.0.1:6379> LLEN course
(integer) 2
127.0.0.1:6379> LRANGE course 0 -1
1) "success"
2) "english"
2.3 Set
# ASDD添加元素
# 假如 key 不存在，则创建一个只包含 member 元素作成员的集合。
# 当 key 不是集合类型时，返回一个错误。
127.0.0.1:6379> SADD set1 123
(integer) 1
127.0.0.1:6379> SMEMBERS set1
1) "123"
# 添加重复的元素
127.0.0.1:6379> SADD set1 123
(integer) 0
# 添加多个元素
127.0.0.1:6379> SADD set1 234 345 456
(integer) 3
127.0.0.1:6379> SMEMBERS set1
1) "123"
2) "234"
3) "345"
4) "456"
# SREM删除元素 - 返回值为：被成功移除的元素的数量
# 移除集合 key 中的一个或多个 member 元素，不存在的 member 元素会被忽略。
# 当 key 不是集合类型，返回一个错误。
127.0.0.1:6379> SMEMBERS set1
1) "123"
2) "234"
3) "345"
4) "456"
127.0.0.1:6379> SREM set1 345
(integer) 1
127.0.0.1:6379> SMEMBERS set1
1) "123"
2) "234"
3) "456"
# SMEMBERS -- 返回值：返回集合中的所有成员
# 返回集合 key 中的所有成员。
# 不存在的 key 被视为空集合。
# SISMEMBER判断是否为集合的一个元素
# 判断 member 元素是否集合 key 的成员
# 如果 member 元素是集合的成员，返回 1 。 如果 member 元素不是集合的成员，或 key 不存在，返回 0
127.0.0.1:6379> SMEMBERS set1
1) "123"
2) "234"
3) "456"
127.0.0.1:6379> SISMEMBER set1 123
(integer) 1
127.0.0.1:6379> SISMEMBER set1 789
(integer) 0
# SIDFF返回一个集合与其他集合的差异
# 返回一个集合的全部成员，该集合是所有给定集合之间的差集。
# 不存在的 key 被视为空集。
127.0.0.1:6379> SMEMBERS set1
1) "123"
2) "234"
3) "456"
127.0.0.1:6379> SMEMBERS set2
1) "123"
2) "abc"
3) "234"
4) "789"
127.0.0.1:6379> SDIFF set1 set2
1) "456"
127.0.0.1:6379> SDIFF set2 set1
1) "789"
2) "abc"
# SINTER返回几个集合的交集 -- 交集成员的列表。
# 返回一个集合的全部成员，该集合是所有给定集合的交集。
# 不存在的 key 被视为空集。
# 当给定集合当中有一个空集时，结果也为空集(根据集合运算定律)。
127.0.0.1:6379> SMEMBERS set1
1) "123"
2) "234"
3) "456"
127.0.0.1:6379> SMEMBERS set2
1) "234"
2) "abc"
3) "123"
4) "789"
127.0.0.1:6379> SINTER set1 set2
1) "123"
2) "234"
127.0.0.1:6379> SINTER set2 set1
1) "123"
2) "234"
# SUNION返回几个集合的并集
127.0.0.1:6379> SMEMBERS set1
1) "123"
2) "234"
3) "456"
127.0.0.1:6379> SMEMBERS set2
1) "789"
2) "abc"
3) "234"
4) "123"
127.0.0.1:6379> SUNION set1 set2
1) "123"
2) "789"
3) "abc"
4) "234"
5) "456"
127.0.0.1:6379> SUNION set2 set1
1) "123"
2) "789"
3) "abc"
4) "456"
5) "234"
2.4 Hash
# HSET设置散列值
# 将哈希表 hash 中域 field 的值设置为 value 。
# 如果给定的哈希表并不存在， 那么一个新的哈希表将被创建并执行 HSET 操作。
# 如果域 field 已经存在于哈希表中， 那么它的旧值将被新值 value 覆盖。
# 返回值：当 HSET 命令在哈希表中新创建 field 域并成功为它设置值时， 命令返回 1 ； 如果域 field 已经存在于哈希表， 并且 HSET 命令成功使用新值覆盖了它的旧值， 那么命令返回 0 。
# HGET返回哈希表中给定域的值。
# 如果给定域不存在于哈希表中， 又或者给定的哈希表并不存在， 那么命令返回 nil
127.0.0.1:6379> HSET hash1 google val1
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HGET hash1 google
"val1"
# HMET设置多个散列值
# HMGET获取多个散列值
127.0.0.1:6379> HMSET website google www.google.com baidu www.baidu.com
OK
127.0.0.1:6379> HMGET website google baidu
1) "www.google.com"
2) "www.baidu.com"
# HKEYS --- 返回哈希表 key 中的所有域。
# HVALS --- 返回哈希表 key 中所有域的值。
127.0.0.1:6379> HMGET website google baidu
1) "www.google.com"
2) "www.baidu.com"
127.0.0.1:6379> HKEYS website
1) "google"
2) "baidu"
127.0.0.1:6379> HVALs website
1) "www.google.com"
2) "www.baidu.com"
# HLEN --- 返回哈希表 key 中域的数量。
127.0.0.1:6379> HLEN website
(integer) 2
# HDEL删除哈希表 key 中的一个或多个指定域，不存在的域将被忽略。
127.0.0.1:6379> HDEL website google
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HGETALL website
1) "baidu"
2) "www.baidu.com"
# HEXISTS --- 检查给定域 field 是否存在于哈希表 hash 当中。
# 返回值：HEXISTS 命令在给定域存在时返回 1 ， 在给定域不存在时返回 0 。
127.0.0.1:6379> HGETALL website
1) "baidu"
2) "www.baidu.com"
127.0.0.1:6379> HEXISTS website baidu
(integer) 1
127.0.0.1:6379> HEXISTS website google
(integer) 0
3.redispy
3.1 Redis 连接
#!/usr/bin/env python
# -*- encoding: utf-8 -*-
"""
@File : RedispyConnect.py
@Time : 2019/12/219:02
@Author : Crisimple
@Github : https://crisimple.github.io/
@Contact : Crisimple@foxmail.com
@License : (C)Copyright 2017-2019, Micro-Circle
@Desc : None
"""
import redis
class RedisConnect(object):
redis_connect = redis.Redis(
host="xxx.xxx.xxx.xxx",
port=6379,
password="用户名",
db=0
)
if __name__ == "__main__":
rc = RedisConnect.redis_connect
# rc.__redis.set()
print(rc.set())
# print(rc.r)
3.2 String
#!/usr/bin/env python
# -*- encoding: utf-8 -*-
"""
@File : RedispyString.py
@Time : 2019/12/2下午10:13
@Author : Crisimple
@Github : https://crisimple.github.io/
@Contact : Crisimple@foxmail.com
@License : (C)Copyright 2017-2019, Micro-Circle
@Desc : None
"""
from OperateDatabase.RedispyConnect import RedisConnect
class RedisString(object):
def __init__(self):
self.rc = RedisConnect().redis_connect
def set_value(self, key=None, value=None):
"""
插入单条数据
"""
return self.rc.set(key=key, value=value)
def get_value(self, k=None):
"""
获取单条数据
@param k: key值
@return:
"""
return self.rc.get(k)
def mset_values(self, **kwargs):
"""
插入多条数据
@param kwargs:
@return:
"""
return self.rc.mset(kwargs)
def mget_values(self, *args):
"""
获取多条数据
@param args:
@return:
"""
return self.rc.mget(args)
def append_value(self, k=None, av=None):
"""
给k对应的value追加值
@param k: key
@param av: append_value
@return: 添加后的value的总长度
"""
return self.rc.append(k, av)
print(self.rc.append(k, av))
def del_key(self, k=None):
"""
删除key和对应的值
@param k:
@return:
"""
return self.rc.delete(k)
def incr_data(self, k=None, v=None):
"""
自增加1
@param k:
@param v:
@return:
"""
print(self.rc.set(k, v))
print(self.rc.get(k))
print(self.rc.incr(k))
print(self.rc.get(k))
def decr_data(self, k=None, v=None):
"""
自减少1
@param k:
@param v:
@return:
"""
print(self.rc.set(k, v))
print(self.rc.get(k))
print(self.rc.decr(k))
print(self.rc.get(k))
if __name__ == "__main__":
rs = RedisString()
# 插入单条数据
# rs.set_value(key="RedispyString", value="set_value2")
# 获取单条数据
# print(rs.get_value(k='RedispyString'))
# 插入多条数据
# rs.mset_values(RedispyStringK1="v1", RedispyStringK2="v2")
# 获取多条数据
# print(rs.mget_values('RedispyStringK1', 'RedispyStringK2'))
# 给k对应的value追加值
# rs.append_value(k="RedispyStringK1", av="_appendValue")
# rs.append_value(k="RedispyStringK_None", av="_appendValue")
# 删除数据
# print(rs.del_key(k="RedispyStringK_None"))
# 自增加1
# rs.incr_data(k="RedispyStringIncrNum", v=10)
# 自减少1
# rs.decr_data(k="RedispyStringDecrNum", v=20)
3.3 List
#!/usr/bin/env python
# -*- encoding: utf-8 -*-
"""
@File : RedispyList.py
@Time : 2019/12/314:25
@Author : Crisimple
@Github : https://crisimple.github.io/
@Contact : Crisimple@foxmail.com
@License : (C)Copyright 2017-2019, Micro-Circle
@Desc : None
"""
from OperateDatabase.RedispyConnect import RedisConnect
class RedisLists(object):
def __init__(self):
self.rc = RedisConnect().redis_connect
def lpush_data(self, k=None, v=None):
"""
从左边插入数据
@param k: key
@param v: value
@return:
"""
return self.rc.lpush(k, v)
def rpush_data(self, k=None, v=None):
"""
从右边插入数据
@param k: key
@param v: value
@return:
"""
return self.rc.rpush(k, v)
def lrange_get(self, k=None, s=None, e=None):
"""
获取列表的数据
@param k: key
@param s: 起始位置
@param e: 结束位置
@return: 返回列表数据
"""
return self.rc.lrange(k, s, e)
def ltrim_get(self, k=None, s=None, e=None):
"""
截取列表
@param k: key
@param s: 截取的开始位置
@param e: 截取的结束位置
@return:
"""
print("原列表：%s" % self.rc.lrange(k, 0, -1))
print("截取列表：%s" % self.rc.ltrim(k, s, e))
print("截取后的列表：%s", self.rc.lrange(k, 0, -1))
def lpop_data(self, k):
"""
从列表的最左边移除一个元素
@param k: key
@return: 返回移除的元素
"""
return self.rc.lpop(k)
def rpop_data(self, k):
"""
从列表的最右边移除一个元素
@param k: key
@return: 返回移除的元素
"""
return self.rc.rpop(k)
def lpushx_data(self, k, v):
"""
k存在的时候从左边插入v，k不存在的时候不做任何处理
@param k: key
@param v: val
@return: 返回处理后列表的长度
"""
return self.rc.lpushx(k, v)
def rpushx_data(self, k, v):
"""
k存在的时候从右边插入v，k不存在的时候不做任何处理
@param k: key
@param v: val
@return: 返回处理后列表的长度
"""
return self.rc.rpushx(k, v)
if __name__ == "__main__":
rl = RedisLists()
# print(rl.rc)
# 从左边插入数据
# print(rl.lpush_data("list1", "v11"))
# print(rl.lpush_data(k="list1", v="v12"))
# print(rl.lpush_data(k="list1", v="v13"))
# print(rl.lrange_get(k="list1", s=0, e=-1))
# 从右边插入数据
# print(rl.rpush_data(k="list1", v="v21"))
# print(rl.rpush_data(k="list1", v="v22"))
# print(rl.rpush_data(k="list1", v="v23"))
# print(rl.lrange_get(k="list1", s=0, e=-1))
# 截取数据
# rl.ltrim_get(k="list1", s=0, e=3)
# 从最左边移除元素
# print(rl.lrange_get(k="list1", s=0, e=-1))
# print(rl.lpop_data(k="list1"))
# print(rl.lrange_get(k="list1", s=0, e=-1))
# 从最右边移除元素
# print(rl.lrange_get(k="list1", s=0, e=-1))
# print(rl.lpop_data(k="list1"))
# print(rl.lrange_get(k="list1", s=0, e=-1))
# 不存在的key
# print(rl.lrange_get(k="list2", s=0, e=-1))
# print(rl.lpushx_data(k="list2", v="test_list2"))
# 存在的key
# print(rl.lrange_get(k="list1", s=0, e=-1))
# print(rl.lpushx_data(k="list1", v="test_list1"))
3.4 Set
#!/usr/bin/env python
# -*- encoding: utf-8 -*-
"""
@File : RedispySet.py
@Time : 2019/12/415:25
@Author : Crisimple
@Github : https://crisimple.github.io/
@Contact : Crisimple@foxmail.com
@License : (C)Copyright 2017-2019, Micro-Circle
@Desc : None
"""
from OperateDatabase.RedispyConnect import RedisConnect
class RedisSets(object):
def __init__(self):
self.rc = RedisConnect().redis_connect
def sadd_data(self, k, *args):
"""
添加元素
@param k:
@type k:
@param v:
@type v:
@return:
@rtype:
"""
return self.rc.sadd(k, args)
def smembers_get(self, k):
"""
返回集合中的所有元素
@param k:
@type k:
@return:
@rtype:
"""
return self.rc.smembers(k)
def srem_data(self, k, v):
"""
删除元素
@param k:
@type k:
@param v:
@type v:
@return:
@rtype:
"""
return self.rc.srem(k, v)
def sismember_get(self, k, v):
"""
判读是否为集合的元素
@param k:
@type k:
@param v:
@type v:
@return:
@rtype:
"""
return self.rc.sismember(k, v)
def sdiff_get(self, k1, k2):
"""
返回两个集合的差集，以位置1的集合为基准看
@param k1:
@type k1:
@param k2:
@type k2:
@return:
@rtype:
"""
return self.rc.sdiff(k1, k2)
def sinter_get(self, *args):
"""
SINTER返回几个集合的交集
@param args:
@type args:
@return:
@rtype:
"""
return self.rc.sinter(args)
def sunion_get(self, *args):
"""
SUNION返回几个集合的并集
@param args:
@type args:
@return:
@rtype:
"""
return self.rc.sunion(args)
if __name__ == "__main__":
rs = RedisSets()
# print(rs.rc)
# 添加一个元素
# print(rs.sadd_data("set1", "v2"))
# 添加重复元素
# print(rs.sadd_data("set1", "v2"))
# 添加多个元素
# print(rs.sadd_data("set2", "v3", "V4", "V5"))
# 返回集合中的所有元素
# print(rs.smembers_get("set1"))
# 删除元素
# rs.srem_data("set1", 'v1')
# print(rs.smembers_get("set1"))
# 判断是否是集合元素
# print(rs.rc.smembers("set1"))
# print("是集合元素：%s" % rs.sismember_get("set1", ('v2',)))
# print("不是集合元素：%s" % rs.sismember_get("set1", ('v22', )))
# 差集
# print(rs.rc.smembers("set1"))
# print(rs.rc.smembers("set2"))
# print(rs.sdiff_get("set1", "set2"))
# print(rs.sdiff_get("set2", "set1"))
# 交集
# print(rs.rc.smembers("set1"))
# print(rs.rc.smembers("set2"))
# print(rs.sinter_get("set1", "set2"))
# 并集
print(rs.rc.smembers("set1"))
print(rs.rc.smembers("set2"))
print(rs.sunion_get("set1", "set2"))
3.4 Hash
#!/usr/bin/env python
# -*- encoding: utf-8 -*-
"""
@File : RedispyHash.py
@Time : 2019/12/417:40
@Author : Crisimple
@Github : https://crisimple.github.io/
@Contact : Crisimple@foxmail.com
@License : (C)Copyright 2017-2019, Micro-Circle
@Desc : None
"""
from OperateDatabase.RedispyConnect import RedisConnect
class RedisHash(object):
def __init__(self):
self.rc = RedisConnect().redis_connect
def hset_data(self, h, f, v):
"""
设置值
@param h: hash表
@type h:
@param f: hash表的域
@type f:
@param v: hash表域的值
@type v:
@return:
@rtype:
"""
return self.rc.hset(h, f, v)
def hget_data(self, h, f):
"""
返回hash表的域值
@param h:
@type h:
@param f:
@type f:
@return:
@rtype:
"""
return self.rc.hget(h, f)
def hmset_data(self, k, v):
"""
设置多个域的值
@param k:
@type v:
@return:
@rtype:
"""
return self.rc.hmset(k, v)
def hmget_data(self, n, k, *args):
"""
获取多个值
@param k:
@type k:
@param args:
@type args:
@return:
@rtype:
"""
print(self.rc.hmget(n, k, args))
def get_hkeys(self, n):
"""
获取所有的key
@param n:
@type n:
@return:
@rtype:
"""
return self.rc.hkeys(n)
def get_hvals(self, n):
"""
获取所有的值
@param n:
@type n:
@return:
@rtype:
"""
return self.rc.hvals(n)
def get_hlen(self, n):
"""
获取hash数量
@param n:
@type n:
@return:
@rtype:
"""
return self.rc.hlen(n)
def hdel_data(self, n, f):
"""
删除某个域及其值
@param n:
@type n:
@param f:
@type f:
@return:
@rtype:
"""
return self.rc.hdel(n, f)
def is_hexist(self, n, f):
"""
判断域是否在hash表中
@param n:
@type n:
@param f:
@type f:
@return:
@rtype:
"""
return self.rc.hexists(n, f)
if __name__ == "__main__":
rh = RedisHash()
# print(rh.rc)
# 设置值
# print(rh.hset_data(h="company", f="google", v="www.google.com"))
# 获取值
# print(rh.hget_data(h="company", f="google"))
# 设置多值
# print(rh.hmset_data("company", {"k1": "v1", "k2": "v2"}))
# 获取多个值
# rh.hmget_data("company", ["google", "k1"], "k1")
# 获取所有的key
# print(rh.get_hkeys("company"))
# 获取所有的值
# print(rh.get_hvals("company"))
# 获取hash数量
# print(rh.get_hlen("company"))
# 删除某个域及其值
# print(rh.hdel_data("company", "google"))
# print(rh.rc.hkeys("company"))
# 判断域是否在hash表中
print(rh.is_hexist("company", "k1"))
print(rh.is_hexist("company", "google"))
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图挂了，这个文章是稀土那边的？
很全了
