使用 Python 获取 Redis 数据库中的所有键

如果你了解 JSON，就会熟悉 Redis 设计系统。 它使用键值结构和分布式内存方法来实现弹性数据库。

哈希、列表、集合、排序集合、字符串、JSON 和流是 Redis 支持的众多数据结构之一。 这个开源数据库支持不同的语言，包括 Python，如果您正在使用它开发后端系统，一些模块和包可以提供帮助。

您经常对数据库执行的许多操作之一是检索数据，在像 Redis 这样的数据库中，键对于实现此类操作很重要。

本文将讨论获取 Redis 数据库中的所有键。

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使用 keys() 获取 Redis 数据库中的所有键

要使用 redis，我们需要安装它； 您可以查看 Redis 下载页面以了解操作方法。 对于 Linux 和 macOS 用户来说，这要容易得多； 但是，对于 Windows 用户，您可能必须使用适用于 Linux 的 Windows 子系统 (WSL2)，并且您可以按照他们的说明视频指南进行操作。

假设您已经设置了 Redis 数据库，我们将安装 redis 包，它提供对 Redis 数据库的客户端访问。 要安装它，我们将使用 pip 命令。

pip install redis

输出:

Collecting redisDownloading redis-4.3.4-py3-none-any.whl (246 kB)━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 246.2/246.2 kB 794.4 kB/s eta 0:00:00
Collecting deprecated>=1.2.3Downloading Deprecated-1.2.13-py2.py3-none-any.whl (9.6 kB)
Collecting async-timeout>=4.0.2Downloading async_timeout-4.0.2-py3-none-any.whl (5.8 kB)
Collecting packaging>=20.4Downloading packaging-21.3-py3-none-any.whl (40 kB)━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 40.8/40.8 kB 1.9 MB/s eta 0:00:00
Collecting wrapt<2,>=1.10Downloading wrapt-1.14.1-cp310-cp310-win_amd64.whl (35 kB)
Collecting pyparsing!=3.0.5,>=2.0.2Downloading pyparsing-3.0.9-py3-none-any.whl (98 kB)━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 98.3/98.3 kB 624.8 kB/s eta 0:00:00
Installing collected packages: wrapt, pyparsing, async-timeout, packaging, deprecated, redis
Successfully installed async-timeout-4.0.2 deprecated-1.2.13 packaging-21.3 pyparsing-3.0.9 redis-4.3.4 wrapt-1.14.1

因此，redis 包使用 wrapt、pyparsing、async-timeout、打包和不推荐使用的模块来为其模块提供支持。

要使用 redis 包，我们需要导入它。

import redis

进入正题，我们可以使用redis模块提供的keys()方法来访问并获取其中的所有key。

key() 方法从给定的 Redis 数据库返回一个与在其参数中传递的模式相匹配的键列表。 如果不传递任何参数，则有一个默认模式，即*，表示所有键。

为了展示工作中的方法，我们使用 +Key 按钮或以下代码手动预填充了别名 Temp 和一些键的 redis 数据库。

import redisredisHost = 'localhost'
redisPort = 6379
redisDecodeRes = Truer = redis.StrictRedis(host=redisHost,port=redisPort,decode_responses=redisDecodeRes)r.set("ConnectionPool", "Ox1212af34w3141")

上面的代码导致键 ConnectionPool 被添加到具有相应值的 Temp 数据库中。

set() 方法将键值对应用于数据库，而 StrictRedis() 方法创建一个 Redis 连接对象，使我们能够访问数据库。

要通过 GUI 显示数据库（使用别名 Temp）及其密钥，我们可以使用 RedisInsight 应用程序，如图所示。

手动向数据库中添加了 11 个密钥以测试 key() 方法。

现在，对于 key() 方法，我们必须使用 StrictRedis() 方法创建一个 Redis 连接对象来访问键。 host、port 和 decode_responses 参数被传递来定义连接的参数。

host 和 port 定义主机名和端口号，decode_responses 定义将传递的数据解码为我们可以轻松使用的 Python 字符串。 keys() 方法然后访问所有可用的键，因为没有传递任何参数。

import redisredisHost = 'localhost'
redisPort = 6379
redisDecodeRes = Truer = redis.StrictRedis(host=redisHost,port=redisPort,decode_responses=redisDecodeRes,db=0)print(r.keys())

输出:

['bar-two', 'information', 'bar-one', 'details', 'foo', 'jinku', 'bar', 'User-One', 'delft', 'bar-three', 'ConnectionPool']

我们在 Temp 数据库中有一个所有键的列表，我们可以使用它。

如果我们有所需的键模式，我们可以将其作为参数传递。 让我们列出所有以 bar 开头的键。

print(r.keys(pattern="bar*"))

输出:

['bar-two', 'bar-one', 'bar', 'bar-three']

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使用 scan_iter() 获取 Redis 数据库中的所有键

对于大型数据库，scan_iter() 允许我们在 Python 应用程序中更好地管理数据。 此外，key() 方法会阻塞服务器并阻止其他使用操作，而对于 scan_iter()，其基于批处理的操作允许其他使用操作。

尽管 keys() 可能更快，但它对于多个基于请求的系统来说并不是很好。

现在，让我们看看它的实际效果。

import redisredisHost = 'localhost'
redisPort = 6379
redisDecodeRes = Truetry:r = redis.StrictRedis(host=redisHost,port=redisPort,decode_responses=redisDecodeRes,db=0)for key in r.scan_iter(match="bar*"):print(key)
except Exception as e:print(e)

输出:

bar-three
bar-one
bar-two
bar

当我们尝试使用数据库时，使用 try/except 有助于处理连接问题。 使用 StrictRedis() 连接后，我们使用 match 参数来定义我们正在寻找的键模式，并循环遍历结果以给出键。

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使用 zip_longest 获取 Redis 数据库中的所有键

正如我们所说，对于具有大量键的大型数据库，scan_iter() 方法更好，但我们可以通过按指定数量的批次检索键来进一步改进它，以更好地管理结果。

要创建批处理，我们需要 itertools 模块，它提供可用于不同情况的不同迭代器（或方法）。 在 itertools 模块中，我们有 zip_longest 方法，它返回一个 zip_longest 对象，其 .next() 方法返回一个元组并聚合传递给它的 iterable 中的元素。

我们可以使用 zip_longest() 方法创建一个函数，该函数根据传递的参数创建一批指定数量的键。 比如我们创建一批2，可以用于很多情况。

import redis
from itertools import zip_longestredisHost = 'localhost'
redisPort = 6379
redisDecodeRes = Truetry:r = redis.StrictRedis(host=redisHost,port=redisPort,decode_responses=redisDecodeRes,db=0)def batch(iterable, num):initIter = [iter(iterable)] * numreturn zip_longest(*initIter)for keyBatch in batch(r.scan_iter('bar*'), 2):print(keyBatch)
except Exception as e:print(e)

输出:

('bar-three', 'bar-one')
('bar-two', 'bar')