这篇文章主要介绍“Python怎么操作Redis所有类型”，在日常操作中，相信很多人在Python怎么操作Redis所有类型问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”Python怎么操作Redis所有类型”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！
Redis的数据类型
Redis支持五种不同的数据类型，分别是：
字符串（String）
哈希（Hash）
列表（List）
集合（Set）
有序集合（Sorted Set）
下面我们将详细介绍如何在Python中操作这五种数据类型。
字符串（String）
字符串是Redis中最基本的数据类型。在Python中，我们可以使用
redis-pyimport redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
# 设置字符串
r.set('name', 'Tom')
# 获取字符串
print(r.get('name'))输出：
b'Tom'
在Redis中，字符串可以是任何形式的数据，比如数字、布尔值、甚至是序列化后的对象。而在Python中，我们可以使用
pickleimport pickle
class User:
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
user = User('Tom', 18)
r.set('user', pickle.dumps(user))
print(pickle.loads(r.get('user')))输出：
<__main__.User object at 0x0000025E5C5D5C10>
哈希（Hash）
哈希是Redis中的一种键值对存储结构，可以看做是一张表。在Python中，我们同样可以使用
redis-pyimport redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
# 设置哈希
r.hset('user:1', 'name', 'Tom')
r.hset('user:1', 'age', 18)
# 获取哈希
print(r.hgetall('user:1'))输出：
{b'name': b'Tom', b'age': b'18'}
在Redis中，哈希可以用来存储对象，每个属性对应一个键值对。
import pickle
class User:
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
user = User('Tom', 18)
r.hset('user:1', 'data', pickle.dumps(user))
data = pickle.loads(r.hget('user:1', 'data'))
print(data.name, data.age)输出：
Tom 18
列表（List）
列表是Redis中的一种有序集合，可以用来存储一组有序的数据。在Python中，我们同样可以使用
redis-pyimport redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
# 设置列表
r.lpush('mylist', 'a')
r.lpush('mylist', 'b')
r.lpush('mylist', 'c')
# 获取列表
print(r.lrange('mylist', 0, -1))输出：
[b'c', b'b', b'a']
在Redis中，列表可以用来实现简单的消息队列，比如生产者消费者模式。
import time
import threading
def producer():
for i in range(10):
r.lpush('queue', str(i))
time.sleep(0.1)
def consumer():
while True:
item = r.brpop('queue', timeout=1)
if item:
print(item[1])
t1 = threading.Thread(target=producer)
t2 = threading.Thread(target=consumer)
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()输出：
b'0'
b'1'
b'2'
b'3'
b'4'
b'5'
b'6'
b'7'
b'8'
b'9'
集合（Set）
集合是Redis中的一种无序集合，可以用来存储一组唯一的数据。在Python中，我们同样可以使用
redis-pyimport redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
# 设置集合
r.sadd('myset', 'a')
r.sadd('myset', 'b')
r.sadd('myset', 'c')
# 获取集合
print(r.smembers('myset'))输出：
{b'c', b'b', b'a'}
在Redis中，集合可以用来实现简单的去重操作，也可以用来实现交集、并集、差集等操作。
r.sadd('set1', 1, 2, 3, 4)
r.sadd('set2', 3, 4, 5, 6)
# 求交集
print(r.sinter('set1', 'set2'))
# 求并集
print(r.sunion('set1', 'set2'))
# 求差集
print(r.sdiff('set1', 'set2'))输出：
{b'3', b'4'}
{b'1', b'2', b'3', b'4', b'5', b'6'}
{b'1', b'2'}
有序集合（Sorted Set）
有序集合是Redis中的一种有序集合，可以用来存储一组有序的数据，并且每个数据都有一个分数。在Python中，我们同样可以使用
redis-pyimport redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
# 设置有序集合
r.zadd('myzset', {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3})
# 获取有序集合
print(r.zrange('myzset', 0, -1, withscores=True))输出：
[(b'a', 1.0), (b'b', 2.0), (b'c', 3.0)]
在Redis中，有序集合可以用来实现排行榜等功能。
r.zadd('rank', {'Tom': 100, 'Jerry': 200, 'Alice': 300})
# 获取排行榜前三名
print(r.zrevrange('rank', 0, 2, withscores=True))输出：
[(b'Alice', 300.0), (b'Jerry', 200.0), (b'Tom', 100.0)]
Redis的高级用法
除了以上介绍的五种数据类型，Redis还有一些高级用法，比如事务、发布订阅等。下面我们将介绍其中的一些用法。
事务
Redis的事务是通过
MULTIEXECWATCHredis-pyimport redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
with r.pipeline() as pipe:
while True:
try:
pipe.watch('balance')
balance = int(pipe.get('balance'))
if balance < 10:
raise Exception('Not enough balance')
pipe.multi()
pipe.decrby('balance', 10)
pipe.incr('income', 10)
pipe.execute()
break
except Exception as e:
print(e)
break以上代码中，我们使用了一个简单的转账例子来演示事务的使用。在事务中，我们首先使用
WATCHbalanceMULTIEXEC发布订阅
Redis的发布订阅是通过
PUBLISHSUBSCRIBEUNSUBSCRIBEredis-pyimport redis
import threading
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
def publisher():
for i in range(10):
r.publish('channel', i)
time.sleep(0.1)
def subscriber():
pubsub = r.pubsub()
pubsub.subscribe('channel')
for item in pubsub.listen():
print(item['data'])
t1 = threading.Thread(target=publisher)
t2 = threading.Thread(target=subscriber)
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()以上代码中，我们使用了一个简单的发布订阅例子来演示发布订阅的使用。在这个例子中，我们使用了两个线程，一个线程用来发布消息，一个线程用来订阅消息。在订阅线程中，我们使用
pubsubchannellisten
