python操作redis，一次插入字典多个值

import redis
fd = redis.Redis(host='127.0.0.1', password="123!@#456", port = 6379, db =1)
#连接池
#pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',password='123!@#456',port=8080)
#hset(name, key, value)
fd.hset('k4','username','alex')

name对应的hash中设置一个键值对（不存在，则创建；否则，修改）
参数：

# name，redis的name
# key，name对应的hash中的key
# value，name对应的hash中的value

注：

# hsetnx(name, key, value),当name对应的hash中不存在当前key时则创建（相当于添加）
# 在name对应的hash中批量设置键值对

hmset 批量设置值
参数：

# name，redis的name
# mapping，字典，如：{'k1':'v1', 'k2': 'v2'} 

如：

fd.hmset('xx', {'k1':'v1', 'k2': 'v2'})

hget(name,key)

val = fd.hget('k4','username')
#在name对应的hash中获取根据key获取value

hmget 获取多个值

# 在name对应的hash中获取多个key的值
#参数：
    # name，reids对应的name
    # keys，要获取key集合，如：['k1', 'k2', 'k3']
    # *args，要获取的key，如：k1,k2,k3
 
# 如：
fd.mget('xx', ['k1', 'k2'])
# 或
print r.hmget('xx', 'k1', 'k2')

hgetall 获取name对应的all

#获取name对应hash的所有键值

'''
    k4:{
    username:alex,
    age:18
    }

'''
val=conn.hgetall('k4')

#结果
{
    username:alex,
    age:18
    }

hlen 获取个数

fd.hlen(name)
# 获取name对应的hash中键值对的个数

hkeys 获取key值

fd.hkeys(name)
# 获取name对应的hash中所有的key的值

hvals 获取values值

hvals(name)
# 获取name对应的hash中所有的value的值

hexists 判断是否有key值

fd.hexists(name, key)
# 检查name对应的hash是否存在当前传入的key

hdel 删除key

fd.hdel(name,*keys)
# 将name对应的hash中指定key的键值对删除

hincrby 自增值

fd.hincrby(name, key, amount=1)
# 自增name对应的hash中的指定key的值，不存在则创建key=amount
# 参数：
    # name，redis中的name
    # key， hash对应的key
    # amount，自增数（整数）

**hincrbyfloat 自增值浮点型 **

fd.hincrbyfloat(name, key, amount=1.0)
# 自增name对应的hash中的指定key的值，不存在则创建key=amount
 
# 参数：
    # name，redis中的name
    # key， hash对应的key
    # amount，自增数（浮点数）
 
# 自增name对应的hash中的指定key的值，不存在则创建key=amount

hscan 增量式迭代获取

fd.hscan(name, cursor=0, match=None, count=None)
# 增量式迭代获取，对于数据大的数据非常有用，hscan可以实现分片的获取数据，并非一次性将数据全部获取完，从而放置内存被撑爆
 
# 参数：
    # name，redis的name
    # cursor，游标（基于游标分批取获取数据）
    # match，匹配指定key，默认None 表示所有的key
    # count，每次分片最少获取个数，默认None表示采用Redis的默认分片个数
 
# 如：
    # 第一次：cursor1, data1 = r.hscan('xx', cursor=0, match=None, count=None)
    # 第二次：cursor2, data1 = r.hscan('xx', cursor=cursor1, match=None, count=None)
    # ...
    # 直到返回值cursor的值为0时，表示数据已经通过分片获取完毕

hscan_iter 实现分批去redis中获取数据

fd.hscan_iter(name, match=None, count=None)
# 利用yield封装hscan创建生成器，实现分批去redis中获取数据
 
# 参数：
    # match，匹配指定key，默认None 表示所有的key
    # count，每次分片最少获取个数，默认None表示采用Redis的默认分片个数
 
# 如：
    # for item in r.hscan_iter('xx'):
    #     print item