redis库中的Redis类对Hash数据类型操作的常用方法:
方法名 |
具体说明 |
hset(name, key, value) |
哈希中添加一个键值对 |
hmset(name, mapping) |
设置哈希中的多个键值对 |
hmget(name, keys, *args) |
获取哈希中多个键值对 |
hget(name, key) |
获取指定key的值 |
hgetall(name) |
获取哈希中所有的键值对 |
hkeys(name) |
获取哈希中所有的键key |
hvals(name) |
获取哈希中所有的值value |
hdel(name, *keys) |
删除哈希中键值对(key-value) |
具体代码
# 导入redis库,我使用的版本是 3.5.3
import redis
import pandas as pd
# 读取本地文件,模拟爬下来的数据,内容太多了只取前100行
data = pd.read_csv('Apple_stock.csv', sep='\t').iloc[:100, :]
# 将数据格式转换成: [{}, {}, ..., {}]
items = data.to_dict(orient='records')
# 连接本地redis数据库,所以大部分参数使用默认的参数,
# 这里我只设置了 redis 数据库的密码和要连接的数据库编号
redis_conn = redis.Redis(password='123321', db=0)
# 遍历,将数据保存到 redis 里面
for index, item in enumerate(items):
redis_conn.hmset('race:stock:{}'.format(index), item)
redis_conn.close()