方法一：使用 pipeline
使用pipelining 發送命令時，redis server必須部分請求放到隊列中（使用內存）執行完畢后一次性發送結果，在 pipeline 使用期間，將“獨占”鏈接，無法進行非“管道”類型的其他操作，直至 pipeline 關閉；如果 pipeline 的指令集很多很龐大，為了不影響其他操作（redis 最大時間lua-time-limit默認是5s），可以使用其他新建新鏈接操作。批量操作如下：
import redis
r = redis.Redis(host='127.0.0.1', port=6379, password='1234567890')
with r.pipeline() as ctx:
a = time.time()
ctx.hset('current', "time2", a)
ctx.hset('current', "time3", a)
res = ctx.execute()
print("result: ", res)
使用 pipe line 以樂觀鎖的形式執行事務操作
# -*- coding:utf-8 -*-
import redis
from redis import WatchError
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
r = redis.Redis(host='127.0.0.1', port=6379)
# 減庫存函數, 循環直到減庫存完成
# 庫存充足, 減庫存成功, 返回True
# 庫存不足, 減庫存失敗, 返回False
def decr_stock():
# python中redis事務是通過pipeline的封裝實現的
with r.pipeline() as pipe:
while True:
try:
# watch庫存鍵, multi后如果該key被其他客戶端改變, 事務操作會拋出WatchError異常
pipe.watch('stock:count')
count = int(pipe.get('stock:count'))
if count > 0: # 有庫存
# 事務開始
pipe.multi() # multi 判斷 watch 監控的 key 是否被其他客戶端改變
pipe.decr('stock:count')
# 把命令推送過去
# execute返回命令執行結果列表, 這里只有一個decr返回當前值
result = pipe.execute()[0]
print("result: ", result)
return True
else:
return False
except WatchError as e:
# 打印WatchError異常, 觀察被watch鎖住的情況
print(e.args)
finally:
pipe.unwatch()
def worker():
while True:
# 沒有庫存就退出
if not decr_stock():
break
# 實驗開始
# 設置庫存為100
r.set("stock:count", 100)
# 多進程模擬多個客戶端提交
with ProcessPoolExecutor(max_workers=2) as pool:
for _ in range(10):
pool.submit(worker)
方法二：使用 register_script
分布執行，發送腳本到redis服務器，獲取一個本次連接的一個調用句柄，根據此句柄可以無數次執行不同參數調用
import redis
import time
r = redis.Redis(host='127.0.0.1', port=31320, password='12345678')
lua = """
local key = KEYS[1]
local field = ARGV[1]
local timestamp_new = ARGV[2]
-- get timestamp of the key in redis
local timestamp_old = redis.call('hget', key, field)
-- if timestamp_old == nil, it means the key is not exist
if timestamp_old == nil or timestamp_old == false or timestamp_new > timestamp_old then
redis.call('hset', key, field .. 1, timestamp_new)
-- timestamp_new > timestamp_old
return redis.pcall('hset', key, field, timestamp_new)
end
"""
cmd = r.register_script(lua)
cur_time = time.time()
cmd(keys=['current'], args=["time", cur_time])
register_script 調用 lua 來實現，需要注意 redis.call(method, key, field) 的返回值（nil，false，1），此處沒有鍵值返回的是false。如果中間有錯誤，所有的語句不時不生效。
方法三：使用 script_load 和 evalsha
簡而言之，通過 script_load 發送給redis服務器，使加載 lua 腳本，并常駐內存，返回標志，通過 evalsha 按標志進行執行，此連接脫離本次redis 客戶端。
import redis
import time
r = redis.Redis(host='127.0.0.1', port=31320, password='12345678')
lua = """
local key = KEYS[1]
local field = ARGV[1]
local timestamp_new = ARGV[2]
-- get timestamp of the key in redis
local timestamp_old = redis.call('hget', key, field)
-- if timestamp_old == nil, it means the key is not exist
if timestamp_old == nil or timestamp_old == false or timestamp_new > timestamp_old then
redis.call('hset', key, field .. 1, timestamp_new)
-- timestamp_new > timestamp_old
return redis.pcall('hset', key, field, timestamp_new)
end
"""
sha = r.script_load(lua)
print(r.evalsha(sha, 1, 'current', 'time', time.time()))
Redis 管理Lua腳本：（Python下為 script_... ）
此命令用于將Lua腳本加載到Redis內存中
scripts exists sha1 [sha1 …]
此命令用于判斷sha1是否已經加載到Redis內存中
此命令用于清除Redis內存已經加載的所有Lua腳本，在執行script flush后，所有 sha 不復存在。
此命令用于殺掉正在執行的Lua腳本。
方法四：eval
使用方法與方法三類似，但是eval是一次性請求，每次請求，必須攜帶 lua 腳本
以上就是用python 批量操作redis數據庫的詳細內容，更多關于python 批量操作redis數據庫的資料請關注腳本之家其它相關文章！
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