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 redisr = 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 redisfrom redis import WatchErrorfrom concurrent.futures import ProcessPoolExecutorr = 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Falsedef 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 Trueelse: 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100r.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 redisimport 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 redisimport 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_... ）

script load

此命令用于將Lua腳本加載到Redis內存中

script exists

scripts exists sha1 [sha1 …] 此命令用于判斷sha1是否已經加載到Redis內存中

script flush

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。

script kill

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好吧啦網其它相關文章！