前言：这两天的事情不多，为了避免之前学习的一点点Python知识遗忘，我在Github上找了一些小项目跟着实践。之前的工作有写过相关的Python处理redis处理数据的脚本，但之前没有养成记录积累的习惯，所以~~~~（遗忘了），所以趁此机会学习一下Python操作redis。
安装：
# pip install redis>>> import redis>>> dir(redis)['AuthenticationError', 'BlockingConnectionPool', 'BusyLoadingError', 'Connection', 'ConnectionError', 'ConnectionPool', 'DataError', 'InvalidResponse', 'PubSubError', 'ReadOnlyError', 'Redis', 'RedisError', 'ResponseError', 'SSLConnection', 'StrictRedis', 'TimeoutError', 'UnixDomainSocketConnection', 'VERSION', 'WatchError', '__all__', '__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__path__', '__spec__', '__version__', '_compat', 'client', 'connection', 'exceptions', 'from_url', 'int_or_str', 'lock', 'selector', 'utils']
连接redis数据库：
>>> r = redis.Redis(host='192.168.1.115', port=6379, db=7, password=None, encoding='utf-8') # 默认不支持按指定encoding解析返回值，需要指定 decode_responses=True>>> type(r)<class 'redis.client.Redis'> # redis.client.Redis 对象为大部分的redis命令都实现了接口具体法可以参考对应的redis命令
Python使用连接池来管理redis连接，默认Python会为每一个redis连接创建一个连接池，可以使用 connection_pool 来指定连接池，以此来实现客户端分片或更精细的控制各个客户端的管理（这个概念尚不懂，哈哈）。
>>> pool = redis.ConnectionPool(host='192.168.1.115', port=6379, db=7)
>>> r = redis.Redis(connection_pool=pool)
操作数据：
>>> r.dbsize()
0
>>> r.set('key1', 'value1')
True
>>> r.get('key1')
b'value1'
>>> r.get('key2')
>>> for i in range(1000):
... key = 'key%s' % str(i)
... value = 'value{}'.format(str(i))
... r.set(key, value)
...
>>> r.dbsize()
1000
>>> r.randomkey()
b'key247'
>>> r.get('key247')
b'value247'
>>> r.scan(0, 'key245*', 500) # *scan命令可以使用对应的*scan_iter，这样可以避免获取游标问题
(1022, [b'key245'])
>>> r.scan(1022, 'key245*', 500)
(0, [])
>>> r.delete('key1') # 由于del是Python的保留关键字，所有换为delete
1
>>> r.get('key1')
在Python2中默认返回的是str对象，但在Python3中所有返回都是bytes对象，需要自己把bytes解密成是str。
>>> value = r.get('key247')
>>> type(value)
<class 'bytes'>
>>> value.decode(encoding='utf-8')
'value247'
管道：管道可以多条命令以一个请求发送给redis服务器进行处理，可以显著的提高效率。
>>> pool = redis.ConnectionPool(host='192.168.1.115', port=6379, db=7, password=None)
>>> r = redis.Redis(connection_pool=pool, decode_responses=True, encoding='utf-8')
>>> r.set('bing', 'baz')
True
>>> pipe = r.pipeline(transaction=False)
>>> pipe.set('foo1', 'bar1')
Pipeline<ConnectionPool<Connection<host=192.168.1.115,port=6379,db=7>>>
>>> pipe.get('bing')
Pipeline<ConnectionPool<Connection<host=192.168.1.115,port=6379,db=7>>>
>>> pipe.execute()
[True, b'baz'] # True 为 pipe.set()返回， b'baz' 为pipe.get()返回
关于redis连接关闭问题：
看完整篇文档之后，我发现并没有提到redis连接的释放问题。我记得以前再Python2中使用在最后调用了 closed() 方法，于是查了一下网络资料，发现Python使用连接池来管理redis连接，无需主动关闭连接，连接对象被释放后对应的连接也会被关闭，按照以前调用 close() 方法其实也是没有作用的。
后话：我是根据 https://pypi.org/project/redis/ 提供的redis模块官方文档来学习的，奈何学习redis知识不够，而且平常很少用到英语，这么一长篇英文文档看完注意力还是很难集中，后面的一部分内容就只能大概了解一下，以后如果机会再进行补全。
