python导入导出redis数据的实现

 更新时间:2022年02月25日 14:12:50   作者:纯洁的小魔鬼  
本文主要介绍了python导入导出redis数据的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

注:以String类型为例

一.导出redis某个库的数据

import redis
import json

file_path = "why.json"

redis_conn = redis.Redis(host="192.168.1.123", port=6387, password="123zxcv", db=2, decode_responses=True)
data_keys = redis_conn.keys()

all_data = {}
for i in data_keys:
    all_data[i] = json.loads(redis_conn.get(i))


file_object = open(file_path, 'w', encoding="utf8")
json.dump(all_data, file_object, ensure_ascii=False)

file_object.close()

使用python向Redis批量导入数据

使用pipeline进行批量导入数据。包含先使用rpush插入数据,然后使用expire改动过期时间

class Redis_Handler(Handler):
    def connect(self):
        #print self.host,self.port,self.table
        self.conn = Connection(self.host,self.port,self.table)    
        
    def execute(self, action_name):
        filename = "/tmp/temp.txt"
        batch_size = 10000
        with open(filename) as file:
            try:
                count = 0
                pipeline_redis = self.conn.client.pipeline()
                for lines in file:
                    (key,value) = lines.split(',')
                        count = count + 1
                        if len(key)>0:
                            pipeline_redis.rpush(key,value.strip())
                            if not count % batch_size:
                                pipeline_redis.execute()
                                count = 0
            
    
                #send the last batch
                pipeline_redis.execute()
            except Exception:
                print 'redis add error'

二.导入redis某个库的数据

import redis
import json

file_path = "why.json"

redis_conn = redis.Redis(host="192.168.1.123", port=6387, password="123zxcv", db=1, decode_responses=True)

file_object = open(file_path, 'r', encoding="utf8")
all_data = json.load(file_object)

for key in all_data:
    redis_conn.set(key, json.dumps(all_data[key], ensure_ascii=False))

file_object.close()

到此这篇关于python导入导出redis数据的实现的文章就介绍到这了,更多相关python导入导出redis内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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