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python使用pipeline批量读写redis的方法

发布时间：2023-03-15 22:33:33 来源：网络

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树缝里也漏着一两点路灯光，没精打彩的，是渴睡人的眼。春尚浅，几处山顶上的梅花却挣扎着吐出红苞来。微风柔和地吹，柔和地爱抚我的面孔。荷塘里的荷花都羞涩地打着朵。落叶随着风高低起舞。

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