# I have the dictionary my_dict
my_dict = {
'var1' : 5
'var2' : 9
}
r = redis.StrictRedis()
Como eu armazenaria my_dict e o recuperaria com o redis. Por exemplo, o código a seguir não funciona.
#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
json.dumps()
write as string e depois recupere do usuário redisjson.loads()
para desserializar de volta para a estrutura de dados pythonjson.dumps()
ejson.loads()
só funcionará se você aceitar que as chaves do seu dicionário sejam sempre strings. Se não, então você pode considerar o uso de picles.hmset
não informa isso, mas gera um DataError se você tentar armazenar um dicionário vazio.você pode conservar seu dicionário e salvá-lo como barbante.
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)
fonte
pickle.loads
só deve ser usado em dados 100% confiáveisOutra forma: você pode usar a
RedisWorks
biblioteca.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
Ele converte tipos python em tipos Redis e vice-versa.
>>> 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'>
Disclaimer: Eu escrevi a biblioteca. Aqui está o código: https://github.com/seperman/redisworks
fonte
hmset
under the capô" se você definir uma variável para um dict e, portanto, se você fizerroot.something = {}
isso, receberá um DataError, porquehmset
não permite dicionários vazios. Menciono isso porque a documentação do redis não informa isso.hmset
. Eu vou olhar para isso. @hlongmoreComo a resposta básica já foi dada por outras pessoas, gostaria de acrescentar algumas a ela.
A seguir estão os comandos
REDIS
para executar operações básicas comHashMap/Dictionary/Mapping
valores de tipo.A seguir estão seus respectivos métodos na
redis-py
biblioteca: -Todos os métodos setter acima criam o mapeamento, se ele não existir. Todos os métodos getter acima não levantam erros / exceções, se o mapeamento / chave no mapeamento não existir.
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']
Espero que torne as coisas mais claras.
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Se você deseja armazenar um dicionário python no redis, é melhor armazená-lo como string json.
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)
Ao recuperar, desserialize-o usando json.loads
data = r.get('key1') result = json.loads(data) arr = result['var3']
E os tipos (por exemplo, bytes) que não são serializados por funções json?
Você pode escrever funções de codificador / decodificador para tipos que não podem ser serializados por funções json. por exemplo. escrever função de codificador / decodificador base64 / ascii para matriz de bytes.
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Pode-se considerar o uso de MessagePack, que é endossado pelo redis.
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]}
Usando msgpack-python e aioredis
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Outra maneira de abordar o assunto:
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!
Não testei a eficiência / velocidade.
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HMSET está obsoleto. Agora você pode usar HSET com um dicionário da seguinte maneira:
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)
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O comando redis SET armazena uma string, não dados arbitrários. Você pode tentar usar o comando redis HSET para armazenar o dicionário como um hash redis com algo como
for k,v in my_dict.iteritems(): r.hset('my_dict', k, v)
mas os tipos de dados redis e python não estão bem alinhados. Os dictes Python podem ser aninhados arbitrariamente, mas um hash redis vai exigir que seu valor seja uma string. Outra abordagem que você pode adotar é converter seus dados Python em string e armazená-los no redis, algo como
r.set('this_dict', str(my_dict))
e então, quando você retirar a string, precisará analisá-la para recriar o objeto Python.
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Experimente rejson-py, que é relativamente novo desde 2017. Veja esta introdução .
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)
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Se você não sabe exatamente como organizar os dados no Redis, fiz alguns testes de desempenho, incluindo a análise dos resultados. O dicionário que usei ( d ) tinha 437.084 chaves (formato md5), e os valores desta forma:
{"path": "G:\tests\2687.3575.json", "info": {"f": "foo", "b": "bar"}, "score": 2.5}
Primeiro teste (inserir dados em um mapeamento de valor-chave redis):
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
Segundo teste (inserir dados diretamente nas chaves Redis):
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
Como você pode ver, no segundo teste, apenas os valores 'info' devem ser analisados, porque hgetall (chave) já retorna um dict, mas não um aninhado.
E, claro, o melhor exemplo de usar Redis como dictos de python, é o Primeiro Teste
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