方法一：使用pipeline

　　使用pipelining 发送命令时，redis server必须部分请求放到队列中（使用内存）执行完毕后一次性发送结果，在pipeline 使用期间，将“独占”链接，无法进行非“管道”类型的其他操作，直至 pipeline 关闭；如果 pipeline 的指令集很多很庞大，为了不影响其他操作（redis 最大时间lua-time-limit默认是5s），可以使用其他新建新链接操作。批量操作如下：

import redisr = redis.Redis(host='127.0.0.1', port=6379, password='1234567890')with r.pipeline() as ctx: a = time.time() ctx.hset('current', "time2", a) ctx.hset('current', "time3", a) res = ctx.execute() print("result: ", res)

使用 pipe line 以乐观锁的形式执行事务操作

# -*- coding:utf-8 -*-import redisfrom redis import WatchErrorfrom concurrent.futures import ProcessPoolExecutorr = redis.Redis(host='127.0.0.1', port=6379)# 减库存函数, 循环直到减库存完成# 库存充足, 减库存成功, 返回True# 库存不足, 减库存失败, 返回Falsedef decr_stock(): # python中redis事务是通过pipeline的封装实现的 with r.pipeline() as pipe: while True: try: # watch库存键, multi后如果该key被其他客户端改变, 事务操作会抛出WatchError异常 pipe.watch('stock:count') count = int(pipe.get('stock:count')) if count > 0: # 有库存 # 事务开始 pipe.multi() # multi 判断 watch 监控的 key 是否被其他客户端改变 pipe.decr('stock:count') # 把命令推送过去 # execute返回命令执行结果列表, 这里只有一个decr返回当前值 result = pipe.execute()[0] print("result: ", result) return True else: return False except WatchError as e: # 打印WatchError异常, 观察被watch锁住的情况 print(e.args) finally: pipe.unwatch()def worker(): while True: # 没有库存就退出 if not decr_stock(): break# 实验开始# 设置库存为100r.set("stock:count", 100)# 多进程模拟多个客户端提交with ProcessPoolExecutor(max_workers=2) as pool: for _ in range(10): pool.submit(worker)

方法二：使用register_script

分布执行，发送脚本到redis服务器，获取一个本次连接的一个调用句柄，根据此句柄可以无数次执行不同参数调用

import redisimport time r = redis.Redis(host='127.0.0.1', port=31320, password='12345678') lua = """ local key = KEYS[1] local field = ARGV[1] local timestamp_new = ARGV[2] -- get timestamp of the key in redis local timestamp_old = redis.call('hget', key, field) -- if timestamp_old == nil, it means the key is not exist if timestamp_old == nil or timestamp_old == false or timestamp_new > timestamp_old then redis.call('hset', key, field .. 1, timestamp_new) -- timestamp_new > timestamp_old return redis.pcall('hset', key, field, timestamp_new) end """ cmd = r.register_script(lua) cur_time = time.time() cmd(keys=['current'], args=["time", cur_time])

register_script 调用 lua 来实现，需要注意redis.call(method, key, field) 的返回值（nil，false，1），此处没有键值返回的是false。如果中间有错误，所有的语句不时不生效。

方法三：使用 script_load 和 evalsha

简而言之，通过 script_load 发送给redis服务器，使加载 lua 脚本，并常驻内存，返回标志，通过 evalsha 按标志进行执行，此连接脱离本次redis 客户端。

import redisimport time r = redis.Redis(host='127.0.0.1', port=31320, password='12345678') lua = """ local key = KEYS[1] local field = ARGV[1] local timestamp_new = ARGV[2] -- get timestamp of the key in redis local timestamp_old = redis.call('hget', key, field) -- if timestamp_old == nil, it means the key is not exist if timestamp_old == nil or timestamp_old == false or timestamp_new > timestamp_old then redis.call('hset', key, field .. 1, timestamp_new) -- timestamp_new > timestamp_old return redis.pcall('hset', key, field, timestamp_new) end """ sha = r.script_load(lua) print(r.evalsha(sha, 1, 'current', 'time', time.time()))

Redis 管理Lua脚本：（Python下为 script_... ）

• script load

此命令用于将Lua脚本加载到Redis内存中

• script exists

scripts exists sha1 [sha1 …]
此命令用于判断sha1是否已经加载到Redis内存中

• script flush

此命令用于清除Redis内存已经加载的所有Lua脚本，在执行script flush后，所有 sha 不复存在。

• script kill

此命令用于杀掉正在执行的Lua脚本。

方法四：eval

使用方法与方法三类似，但是eval是一次性请求，每次请求，必须携带 lua 脚本

以上就是用python 批量操作redis数据库的详细内容，更多关于python 批量操作redis数据库的资料请关注其它相关文章！