python下redis的基本操作:

1. 基本操作:

>>> import redis
>>> print redis.__file__
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/redis/__init__.pyc
>>> redisClient = redis.Redis(host=‘127.0.0.1‘, port=6379, db=0)
>>> info = redisClient.info()
>>> for key in info:
...     print "%s:%s" %(key, info[key])
...
aof_rewrite_in_progress:0
total_connections_received:8
run_id:0a62a8d1e52971400a930715b8f621e05a26ba8b
rejected_connections:0
redis_build_id:cee0f9a49c3c27aa
used_memory_peak_human:578.38K
pubsub_patterns:0
redis_mode:standalone
connected_slaves:0
db2:{‘keys‘: 179, ‘expires‘: 0, ‘avg_ttl‘: 0}
uptime_in_days:0
multiplexing_api:epoll
lru_clock:9571444
redis_version:2.8.13
redis_git_sha1:0
sync_partial_ok:0
gcc_version:4.9.1
connected_clients:2
keyspace_misses:4
used_memory:590392
tcp_port:6379
master_repl_offset:0
used_cpu_user_children:0.0
repl_backlog_first_byte_offset:0
rdb_current_bgsave_time_sec:-1
pubsub_channels:0
used_cpu_user:1.96
used_memory_lua:33792
instantaneous_ops_per_sec:0
rdb_last_save_time:1435633828
total_commands_processed:141
aof_last_write_status:ok
role:master
aof_rewrite_scheduled:0
sync_partial_err:0
used_memory_rss:7311360
hz:10
sync_full:0
aof_enabled:0
config_file:/etc/redis/redis.conf
used_cpu_sys:3.1
rdb_last_bgsave_status:ok
latest_fork_usec:135
aof_last_bgrewrite_status:ok
db4:{‘keys‘: 7, ‘expires‘: 6, ‘avg_ttl‘: 721067416}
aof_last_rewrite_time_sec:-1
used_memory_human:576.55K
loading:0
blocked_clients:0
process_id:2006
db0:{‘keys‘: 3, ‘expires‘: 0, ‘avg_ttl‘: 0}
repl_backlog_histlen:0
client_biggest_input_buf:0
aof_current_rewrite_time_sec:-1
arch_bits:64
repl_backlog_active:0
mem_fragmentation_ratio:12.38
rdb_last_bgsave_time_sec:0
expired_keys:0
used_cpu_sys_children:0.01
evicted_keys:0
rdb_bgsave_in_progress:0
repl_backlog_size:1048576
client_longest_output_list:0
mem_allocator:jemalloc-3.6.0
used_memory_peak:592256
db3:{‘keys‘: 1, ‘expires‘: 1, ‘avg_ttl‘: 686672452}
uptime_in_seconds:9532
rdb_changes_since_last_save:0
redis_git_dirty:0
os:Linux 3.16.0-37-generic x86_64
keyspace_hits:43
>>>

时间： 2024-10-13 04:06:04

python下redis的基本操作:的相关文章

Python下redis包安装

找到Python的第三方包安装路径,在dos命令行中切换到该目录,输入: pip install redis 最后在Python解释器中即可.

#coding:utf8from redis import StrictRedis"""定义一个处理redis的类"""class OprRedis:def init(self,host,port):self._redis = StrictRedis(host,port)def set(self,key,value):try:self._redis.set(key,value)except Exception,e:print edef get(s

Linux 下的python操作redis

Redis redis是一个key-value存储系统.和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串).list(链表).set(集合).zset(sorted set --有序集合)和hash(哈希类型).这些数据类型都支持push/pop.add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作,而且这些操作都是原子性的.在此基础上,redis支持各种不同方式的排序.与memcached一样,为了保证效率,数据都是缓存在内存中.区别的是redis会周期性

python之redis

前言:本来想写redis与rabbitMQ的,但写完redis后感觉有点多,rabbitMQ还是留在下篇博客吧~~ 关于redis与rabbitMQ的下载与安装,可参考redis&rabbitMQ安装一.redis基本操作-1 1 import redis 2 #建立连接 3 r=redis.Redis(host="127.0.0.1",port=6379) 4 5 all_keys=r.keys()#输出所有key,列表[b'age',b'name',b'occupatio

windows下redis安装

最近因公司项目原因,去了趟昆明出差,其中第一次接触安装redis,配置sentinel,学习到不少,但也都是皮毛而已,本随笔记下所学知识. 1.首先介绍下redis,来源自百度百科 redis是一个key-value存储系统.和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串).list(链表).set(集合).zset(sorted set --有序集合)和hash(哈希类型).这些数据类型都支持push/pop.add/remove及取交集并集和差集及更丰

使用Python操作Redis

1. 安装pyredis 首先安装pip 1 2 3 4 5 6 7 8 <SHELL># apt-get install python-pip ...... <SHELL># pip install --proxy=http://172.1.2.6:8080 redis Downloading redis-2.9.1.tar.gz (62kB): 62kB downloaded Running setup.py (path:/tmp/pip_build_root/redis/se

Python学习之使用Python操作Redis数据库

最近在写一个检查一台服务器上所有游戏区服配置文件中redis某个key值大小的脚本,本打算使用shell+awk+sed的方式去解决这个问题,但是由于redis的配置信息是php数组形式.shell脚本一时没有写出来,就请教他人帮忙写了个python脚本,但是自己python不是很精通,于是按照脚本中涉及到的python知识现学现用,然后根据自己的需求更改脚本.这里分享一下如何使用python操作redis数据库. Redis的Python驱动源码下载地址是https://github.com/

[Redis]windows下redis安装

官方的下载地址是: http://redis.io/download 在win64一栏中可以看到redis原本是没有windows版本的,windows版本是Microsoft Open Tech团队开的给出了一个github的链接地址: https://github.com/MSOpenTech/redis 下载: 在https://github.com/MSOpenTech/redis 页面的右下角有 Download Zip的字样,点击之后就可以下载源码的zip包了. 然后就是解压:

python下redis的基本操作: