如何使用Redis存储和检索字典

# I have the dictionary my_dict
my_dict = {
    'var1' : 5
    'var2' : 9
}
r = redis.StrictRedis()

我将如何存储my_dict并使用Redis进行检索。例如，以下代码不起作用。

#Code that doesn't work
r.set('this_dict', my_dict)  # to store my_dict in this_dict
r.get('this_dict')  # to retrieve my_dict

您可以这样做hmset（可以使用来设置多个键hmset）。

hmset("RedisKey", dictionaryToSet)

import redis
conn = redis.Redis('localhost')

user = {"Name":"Pradeep", "Company":"SCTL", "Address":"Mumbai", "Location":"RCP"}

conn.hmset("pythonDict", user)

conn.hgetall("pythonDict")

{'Company': 'SCTL', 'Address': 'Mumbai', 'Location': 'RCP', 'Name': 'Pradeep'}

您可以腌制您的字典并另存为字符串。

import pickle
import redis

r = redis.StrictRedis('localhost')
mydict = {1:2,2:3,3:4}
p_mydict = pickle.dumps(mydict)
r.set('mydict',p_mydict)

read_dict = r.get('mydict')
yourdict = pickle.loads(read_dict)

另一种方式：您可以使用RedisWorks库。

pip install redisworks

>>> from redisworks import Root
>>> root = Root()
>>> root.something = {1:"a", "b": {2: 2}}  # saves it as Hash type in Redis
...
>>> print(root.something)  # loads it from Redis
{'b': {2: 2}, 1: 'a'}
>>> root.something['b'][2]
2

它将python类型转换为Redis类型，反之亦然。

>>> root.sides = [10, [1, 2]]  # saves it as list in Redis.
>>> print(root.sides)  # loads it from Redis
[10, [1, 2]]
>>> type(root.sides[1])
<class 'list'>

免责声明：我写了图书馆。这是代码：https : //github.com/seperman/redisworks

正如其他人已经给出的基本答案一样，我想补充一下。

以下是REDIS使用HashMap/Dictionary/Mapping类型值执行基本操作的命令。

1. HGET =>返回传递的单个键的值
2. HSET =>设置/更新单个键的值
3. HMGET =>返回传递的单个/多个键的值
4. HMSET =>设置/更新多重键的值
5. HGETALL =>返回映射中的所有（键，值）对。

以下是它们在redis-py库中的各自方法：

1. HGET => hget
2. HSET => hset
3. HMGET => hmget
4. HMSET => hmset
5. HGETALL => hgetall

如果不存在映射，则上述所有setter方法都会创建该映射。如果映射中的映射/键不存在，则上述所有getter方法都不会引发错误/异常。

Example:
=======
In [98]: import redis
In [99]: conn = redis.Redis('localhost')

In [100]: user = {"Name":"Pradeep", "Company":"SCTL", "Address":"Mumbai", "Location":"RCP"}

In [101]: con.hmset("pythonDict", {"Location": "Ahmedabad"})
Out[101]: True

In [102]: con.hgetall("pythonDict")
Out[102]:
{b'Address': b'Mumbai',
 b'Company': b'SCTL',
 b'Last Name': b'Rajpurohit',
 b'Location': b'Ahmedabad',
 b'Name': b'Mangu Singh'}

In [103]: con.hmset("pythonDict", {"Location": "Ahmedabad", "Company": ["A/C Pri
     ...: sm", "ECW", "Musikaar"]})
Out[103]: True

In [104]: con.hgetall("pythonDict")
Out[104]:
{b'Address': b'Mumbai',
 b'Company': b"['A/C Prism', 'ECW', 'Musikaar']",
 b'Last Name': b'Rajpurohit',
 b'Location': b'Ahmedabad',
 b'Name': b'Mangu Singh'}

In [105]: con.hget("pythonDict", "Name")
Out[105]: b'Mangu Singh'

In [106]: con.hmget("pythonDict", "Name", "Location")
Out[106]: [b'Mangu Singh', b'Ahmedabad']

我希望，这会使事情变得更清楚。

如果要在redis中存储python字典，最好将其存储为json字符串。

import redis

r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
mydict = { 'var1' : 5, 'var2' : 9, 'var3': [1, 5, 9] }
rval = json.dumps(mydict)
r.set('key1', rval)

在检索使用json.loads反序列化时

data = r.get('key1')
result = json.loads(data)
arr = result['var3']

没有被json函数序列化的类型（例如字节）呢？

您可以为无法通过json函数序列化的类型编写编码器/解码器函数。例如。为字节数组编写base64 / ascii编码器/解码器功能。

可以考虑使用由Redis认可的MessagePack。

import msgpack

data = {
    'one': 'one',
    'two': 2,
    'three': [1, 2, 3]
}

await redis.set('my-key', msgpack.packb(data))
val = await redis.get('my-key')
print(msgpack.unpackb(val))

# {'one': 'one', 'two': 2, 'three': [1, 2, 3]}

使用msgpack-python和aioredis

您可以通过另一种方式解决此问题：

import redis
conn = redis.Redis('localhost')

v={'class':'user','grants': 0, 'nome': 'Roberto', 'cognome': 'Brunialti'}

y=str(v)
print(y['nome']) #<=== this return an error as y is actually a string
conn.set('test',y)

z=eval(conn.get('test'))
print(z['nome']) #<=== this really works!

我没有测试它的效率/速度。

redis SET命令存储字符串，而不是任意数据。您可以尝试使用redis HSET命令将字典存储为redis哈希，例如

for k,v in my_dict.iteritems():
    r.hset('my_dict', k, v)

但是redis数据类型和python数据类型不太一致。Python字典可以任意嵌套，但是redis哈希将要求您的值是一个字符串。您可以采取的另一种方法是将python数据转换为字符串并将其存储在redis中，例如

r.set('this_dict', str(my_dict))

然后当您取出字符串时，您将需要解析它以重新创建python对象。

HMSET已弃用。您现在可以将HSET与字典一起使用，如下所示：

import redis
r = redis.Redis('localhost')

key = "hashexample" 
queue_entry = { 
    "version":"1.2.3", 
    "tag":"main", 
    "status":"CREATED",  
    "timeout":"30"
    }
r.hset(key,None,None,queue_entry)

尝试rejson-py，这是自2017年以来相对较新的内容。请参阅此介绍。

from rejson import Client, Path

rj = Client(host='localhost', port=6379)

# Set the key `obj` to some object
obj = {
    'answer': 42,
    'arr': [None, True, 3.14],
    'truth': {
        'coord': 'out there'
    }
}
rj.jsonset('obj', Path.rootPath(), obj)

# Get something
print 'Is there anybody... {}?'.format(
    rj.jsonget('obj', Path('.truth.coord'))
)

# Delete something (or perhaps nothing), append something and pop it
rj.jsondel('obj', Path('.arr[0]'))
rj.jsonarrappend('obj', Path('.arr'), 'something')
print '{} popped!'.format(rj.jsonarrpop('obj', Path('.arr')))

# Update something else
rj.jsonset('obj', Path('.answer'), 2.17)

如果您不确切地知道如何在Redis中组织数据，那么我进行了一些性能测试，包括结果解析。我使用的字典（d）具有437.084键（md5格式），其格式如下：

{"path": "G:\tests\2687.3575.json",
 "info": {"f": "foo", "b": "bar"},
 "score": 2.5}

首次测试（将数据插入redis键值映射）：

conn.hmset('my_dict', d)  # 437.084 keys added in 8.98s

conn.info()['used_memory_human']  # 166.94 Mb

for key in d:
    json.loads(conn.hget('my_dict', key).decode('utf-8').replace("'", '"'))
    #  41.1 s

import ast
for key in d:
    ast.literal_eval(conn.hget('my_dict', key).decode('utf-8'))
    #  1min 3s

conn.delete('my_dict')  # 526 ms

第二次测试（将数据直接插入Redis密钥）：

for key in d:
    conn.hmset(key, d[key])  # 437.084 keys added in 1min 20s

conn.info()['used_memory_human']  # 326.22 Mb

for key in d:
    json.loads(conn.hgetall(key)[b'info'].decode('utf-8').replace("'", '"'))
    #  1min 11s

for key in d:
    conn.delete(key)
    #  37.3s

如您所见，在第二个测试中，仅需解析“ info”值，因为hgetall（key）已返回dict，但未返回嵌套的dict。

当然，将Redis用作python dict的最佳示例是First Test