python使用pipeline批量读写redis的方法

yipeiwu_com6年前Python基础

用了很久的redis了。随着业务的要求越来越高。对redis的读写速度要求也越来越高。正好最近有个需求(需要在秒级取值1000+的数据),如果对于传统的单词取值,循环取值,消耗实在是大,有小伙伴可能考虑到多线程,但这并不是最好的解决方案,这里考虑到了redis特有的功能pipeline管道功能。

下面就更大家演示一下pipeline在python环境下的使用情况。

1、插入数据

>>> import redis

>>> conn = redis.Redis(host='192.168.8.176',port=6379)

>>> pipe = conn.pipeline()

>>> pipe.hset("hash_key","leizhu900516",8)
Pipeline<ConnectionPool<Connection<host=192.168.8.176,port=6379,db=0>>>

>>> pipe.hset("hash_key","chenhuachao",9)
Pipeline<ConnectionPool<Connection<host=192.168.8.176,port=6379,db=0>>>

>>> pipe.hset("hash_key","wanger",10)
Pipeline<ConnectionPool<Connection<host=192.168.8.176,port=6379,db=0>>>

>>> pipe.execute()
[1L, 1L, 1L]
>>> 

2、批量读取数据

>>> pipe.hget("hash_key","leizhu900516")
Pipeline<ConnectionPool<Connection<host=192.168.8.176,port=6379,db=0>>>

>>> pipe.hget("hash_key","chenhuachao")
Pipeline<ConnectionPool<Connection<host=192.168.8.176,port=6379,db=0>>>

>>> pipe.hget("hash_key","wanger")
Pipeline<ConnectionPool<Connection<host=192.168.8.176,port=6379,db=0>>>

>>> result = pipe.execute()

>>> print result
['8', '9', '10']  #有序的列表
>>>

总结:redis的pipeline就是这么简单,实际生产环境,根据需要去编写相应的代码。思路同理,如:

redis_db = redis.Redis(host='127.0.0.1',port=6379)
data = ['zhangsan', 'lisi', 'wangwu']

with redis_db.pipeline(transaction=False) as pipe:
  for i in data:
    pipe.zscore(self.key, i)

  result = pipe.execute()

print result
# [100, 80, 78]

线上的redis一般都是集群模式,集群模式下使用pipeline的时候,在创建pipeline的对象时,需要指定

pipe =conn.pipeline(transaction=False)

经过线上实测,利用pipeline取值3500条数据,大约需要900ms,如果配合线程or协程来使用,每秒返回1W数据是没有问题的,基本能满足大部分业务。

以上这篇python使用pipeline批量读写redis的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

Python中变量交换的例子

Python追求简洁,诞生不少运算赋值规则,力求从简,其中就包括两个或者多个变量交换值。 普通语言中 复制代码 代码如下: # 声明变量 a=50 b=10 # 开始交换,先把其中一个值...

pytorch 归一化与反归一化实例

ToTensor中就有转到0-1之间了。 # -*- coding:utf-8 -*- import time import torch from torchvisi...

python中的decorator的作用详解

1、概念 装饰器(decorator)就是:定义了一个函数,想在运行时动态增加功能,又不想改动函数本身的代码。可以起到复用代码的功能,避免每个函数重复性编写代码,简言之就是拓展原来函数功...

python logging添加filter教程

例子一 def filter(self, record): """Our custom record filtering logic. Built-in filter...

浅析python参数的知识点

浅析python参数的知识点

python之参数,定义时小括号中的参数,用来接收参数用的,称为 “形参” 调用时小括号中的参数,用来传递给函数用的,称为 “实参”。 1、思考一个问题,如下: 现在需要定义一个函数,这...