Redis

一、概述

AILab-PDBC (Python DataBase Connectivity)是数智教育发展(山东)有限公司 AI Lab 100 团队开发的高效、灵活的数据接口(API)

ailab100.pdbc.nosql类用于用于非关系型数据库管理系统（NoSQL）的读写,支持MongoDB 、Redis、Elasticsearch、DynamoDB等主流结构化数据库。

本章介绍如何使用ailab100.pdbc.nosql.Redis 连接 Redis 进行读写和下载。

Redis 是一个基于内存的 NoSQL 数据库，将数据存储在内存中，以快速访问和操作数据。 Redis 支持多种数据结构，如字符串、列表、集合、哈希表等。它的特点是高速缓存、数据持久化、原子操作等，广泛应用于缓存和会话管理。

二、API 接口说明

三、应用案例及技术性能

(一) Redis 应用案例

(1) 导入类及初始化配置

from ailab100.alcedo_pdbc.nosql import Redis

config = {'HOST':'192.168.179.1',
          'PORT':6379,
          'PASSWORD':'redis2022'}

redis = Redis(config)

(2) 读取Redis的Key输出至 pandas.DataFrame

redis_key = redis.read_redis(key='TEST')
print(redis_key)

(3) 读取Redis的Keys输出至 pandas.DataFrame

redis_keys = redis.read_redis(keys=['TEST','dataname'],
                              return_type='pandas'
                              )
print(redis_keys)

(4)读取Redis的list输出至 pandas.DataFrame

redis_list = redis.read_redis(list='LIST',
                              return_type='pandas'
                              )
print(redis_list)

(4)读取Redis的set输出至 pandas.DataFrame

redis_sets = redis.read_redis(set='sets',
                              return_type='pandas'
                              )
print(redis_sets)

(5)读取Redis的hset输出至 polars.DataFrame

redis_hset = redis.read_redis(hset='hash1',
                              return_type='polars'
                              )

print("redis_hset",type(redis_hset))

(6) 将 pandas.DataFrame的数据序列化并写入Redis的key

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A':[1,2],'B':[3,4]})
redis.write_dataframe(df,'examples-3',replace=True)