回答:
あなたはそれを行うことができますhmset（複数のキーはを使用して設定できますhmset）。
hmset("RedisKey", dictionaryToSet)
import redis
conn = redis.Redis('localhost')
user = {"Name":"Pradeep", "Company":"SCTL", "Address":"Mumbai", "Location":"RCP"}
conn.hmset("pythonDict", user)
conn.hgetall("pythonDict")
{'Company': 'SCTL', 'Address': 'Mumbai', 'Location': 'RCP', 'Name': 'Pradeep'}
json.dumps()そしてjson.loads()、辞書のキーが常に文字列であることに問題がない場合にのみ機能します。そうでない場合は、ピクルスの使用を検討してください。
hmsetはこれは記載されていませんが、空のdictを保存しようとするとDataErrorが発生します。
辞書をピクルスにして文字列として保存できます。
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)
pickle.loads100％のみを使用する必要がありますされ、データの信頼できる
別の方法：RedisWorksライブラリを使用できます。
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
PythonタイプをRedisタイプに、またはその逆に変換します。
>>> 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'>
免責事項：私はライブラリを作成しました。コードは次のとおりです：https：//github.com/seperman/redisworks
hmset、変数をdictに設定すると、RedisWorksは内部で使用しroot.something = {}ます。したがって、設定すると、hmset空の辞書が許可されないため、DataErrorが発生します。redisのドキュメントにはこれが記載されていないため、これについて言及します。
hmset。これを調べます。@hlongmore
基本的な答えはすでに他の人から出されているので、それにいくつか追加したいと思います。
以下は、型の値REDISを使用して基本的な操作を実行するためのコマンドHashMap/Dictionary/Mappingです。
以下は、redis-pyライブラリ内のそれぞれのメソッドです：-
上記のセッターメソッドはすべて、マッピングが存在しない場合はマッピングを作成します。マッピングのマッピング/キーが存在しない場合、上記のすべてのゲッターメソッドでエラー/例外が発生することはありません。
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']
私はそれが物事をより明確にすることを願っています。
Python dictをredisに保存する場合は、json文字列として保存することをお勧めします。
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)
取得中にjson.loadsを使用して逆シリアル化します
data = r.get('key1')
result = json.loads(data)
arr = result['var3']
json関数によってシリアル化されていないタイプ（バイトなど）はどうですか？
json関数でシリアル化できないタイプのエンコーダー/デコーダー関数を記述できます。例えば。バイト配列用のbase64 / ASCIIエンコーダ/デコーダ関数の記述。
redisによって承認されているMessagePackの使用を検討するかもしれません。
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]}
あなたが問題に取り組むことができる他の方法：
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!
効率/速度についてはテストしていません。
redis SETコマンドは、任意のデータではなく文字列を格納します。redis HSETコマンドを使用して、次のようなredisハッシュとしてdictを保存してみてください。
for k,v in my_dict.iteritems():
r.hset('my_dict', k, v)
しかし、redisデータ型とpythonデータ型は完全には一致していません。Python dictは任意にネストできますが、redisハッシュでは値が文字列である必要があります。あなたが取ることができる別のアプローチは、Pythonデータを文字列に変換し、それをredisに保存することです。
r.set('this_dict', str(my_dict))
次に、文字列を取得したら、それを解析してPythonオブジェクトを再作成する必要があります。
HMSETは非推奨です。これで、次のように辞書でHSETを使用できます。
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)
2017年以来比較的新しいrejson-pyを試してみてください。この紹介を見てください。
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)
Redisでデータを整理する方法が正確にわからない場合は、結果の解析など、いくつかのパフォーマンステストを行いました。私が使用した辞書（d）には437.084キー（md5形式）があり、この形式の値は次のとおりです。
{"path": "G:\tests\2687.3575.json",
"info": {"f": "foo", "b": "bar"},
"score": 2.5}
最初のテスト（redisキー値マッピングへのデータの挿入）：
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
2番目のテスト（Redisキーに直接データを挿入）：
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
ご覧のとおり、2番目のテストでは、hgetall（key）がすでにdictを返しますが、ネストされたものは返さないため、「info」値のみを解析する必要があります。
そしてもちろん、PythonのdictとしてRedisを使用する最良の例は、最初のテストです
json.dumps()、文字列として書き込みを使用してデータをjson.loads()シリアル化し、Redisユーザーから取得してPythonデータ構造に逆シリアル化する