redis也是一个数据库，它的存储以key-value的方式存放，比如：
a.关系型数据库
比如： mysql、oracle、sql server、db2、sqlite数据库，为关系型数据库 数据通过sql语句查询操作 数据以表的形式存放 数据存在磁盘上b.非关系型数据库 比如redis，mongodb 没有表结构 没有查询语句，不需要sql查询 获取数据直接使用：get('k') 添加数据使用：set('xx') redis数据全部都是存在内存里面。因此其操作速度要比关系型数据库快 redis本身性能是非常好的，每秒支持30w次的读写。
首先定义一个数据库：
r = redis.Redis(host='118.24.3.XX',password='abc*&js',db=1,port=6379)
1.往数据库里添加一个key有两种方式： r.set('fancy','today is friday') 或者直接在数据库名称处右键，选择“add new key”2.修改key同添加，使用set3.删除key,r.delete('fancy')4.设置key的失效时间,最后这个参数是秒,r.setex('fancy','哈哈哈',20)补充：s='呵呵's.encode() #把字符串转成二进制hwt = b'sdsdfdjkj'hwt.decode() #把bytes类型转成字符串5.获取所有的key: hwt = r.get('hwt') # print(hwt.decode()) print(r.keys()) #获取到所有的key print(r.keys(nn**)) #获取以nn开头的key6.在key下添加文件夹： r.set('双鱼座:fancy','hello') #冒号前为文件夹的名称，若含有多个文件夹时，使用冒号连接,例如：r.set('双鱼座：fancy1：fancy2：fancy3',’hello')如图：
7.获取文件夹下value: print(r.get('双鱼座:fancy')) 结果：b'hello'
8.删除所有的key:
for k in r.keys():
r.delete(k)
以上所有操作是针对redis中的string类型。
下面介绍：哈希类型 hash1.r.hset('stu_info','fancy','200,我们都要好好的')
2. 查看Key是什么类型的：print(r.type(stu_info))
3.取key：print(r.hget('stu_info','张流量').decode()) #指定大key和小key获取对应的数据，返回值为byte类型
print(r.hgetall('stu_info')) #获取里面所有的k和-v，返回一个字典，值为byte类型
如图：
将上面二进制字典转化成十进制，
#stu_info = r.hgetall('stu_info') # new_stu_info = {} # for k,v in stu_info.items(): # new_stu_info[k.decode()] = v.decode() # print(new_stu_info)
4.删除指定的key：
stu_info = r.hgetall('stu_info')
r.hdel('stu_info','gyx') #删除指定key
r.delete('stu_info') #删除整个key
5.设置key的失效时间：
r.expire('aaa',100) #第一个key设置失效时间
随堂小练习：
#分析：#1、连数据库，查到数据库里面所有的数据,游标类型要用pymysql.curosrs.DictCour#2、查到所有数据 [{"id":1,"passwd":"49487dd4f94008a6110275e48ad09448","username":"niuhayang","is_admin":1}]#3、循环这个list，取到usernamer，把username当做key#4、再把这个小字典转成json，存进去就ok。
import pymysql,json,redis
r = redis.Redis(host='118.24.3.xx',password='xxyybbc&*',db=1,port=6379)
conn = pymysql.connect(host='118.24.3.xx',user='jxzs',passwd='123456',db='jxzs',charset='utf8')
cur = conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor)
cur.execute('select * from my_user;')
all_data = cur.fetchall()
for data in all_data:
k = data.get('username')
r.hset('stu_info_nhy',k,json.dumps(data))
cur.close()
conn.close()
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