背景：工作需要，处理的数据需要通过redis进行缓存处理，之后方便统计分析。
目标：python连接redis进行读取&写入。

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连接 redis 与 redis集群 是不同的 ！！！

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一、连接redis

单一的连接redis上的某一个节点

import redis  
  
pool=redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1',port=6379,db=0)  
r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)  
  
keys = r.keys()    #获取所有的键
r.set('test001','123456')    #写新的值
r.get('test001')    #查询值

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二、连接redis集群

Redis集群是一个节点集合，在调用一个节点时其它节点都会响应。
如果直接使用redis包操作可能会报错

redis.exceptions.ResponseError: MOVED 6918 127.0.0.1:6381

报错原因：因为redis由单节点变为集群，而python的redis连接包暂时还不支持redis集群连接方式，需要更换连接包
解决方法： 可以使用rediscluster连接redis集群，注意其中依赖redis包的版本，否则会报错。
redis-py-cluster说明文档

pip install redis-py-cluster

完成后再次进行连接

# -*- coding:utf-8 -*-
from rediscluster import StrictRedisCluster

nodes = [{"host": "localhost", "port": "6379"}]
r = StrictRedisCluster(startup_nodes=nodes, decode_responses=True)

r.set('test', 111)

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三、常见说明

1、版本报错

随着导入的不同的redis版本会报错

unknow command "CONFIG"

配置一个跳过检查的参数 skip_full_coverage_check=True 就可以了

r = StrictRedisCluster(startup_nodes=nodes, decode_responses=True,skip_full_coverage_check=True)

2、危险操作

一下操作可能会直接影响数据库，使用中必须注意！！！

删除数据

r.flushall()      #删除所有数据
r.flushdb()     #删除所有数据库下的数据

遍历查询keys

r.keys()

平时keys()命令获取所有键，但是如果数据量多大的话，遍历一次可能会引起生产事故
Redis的KEYS命令引起宕机事件

3、scan命令，进行模糊查询

既然keys()有如此危险的隐患，可能keys()被禁止使用。
那么我们读取未知的键应该怎么办呢？
这个时候可以使用scan遍历数据库
python redis常用操作说明

scan(cursor=0, match=None, count=None) 增量式迭代获取，redis里匹配的的name【推荐使用下面的方法】
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
keycount，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

简单来说 cursor默认为 0。如果遍历完全则返回 0，否则返回其他游标。
match 就是模糊查询 eg: 'test*'
keycount 一次遍历返回的个数

from rediscluster import StrictRedisCluster

nodes = [{"host": "localhost", "port": "6379"}]
r = StrictRedisCluster(startup_nodes=nodes, decode_responses=True,skip_full_coverage_check=True)

###遍历读取所有键
all_scan = r.scan(curson =0,match = 'AI*',count = 100000)

###将符合条件的值加入到列表中
all_keys = []
for i in all_scan:
    iteration_num = all_scan[i][0]
    all_keys = all_keys + all_scan[i][1]   
  
###如果  iteration_num ！= 0 的话，说明一次遍历还有数据没有被遍历完。
while iteration_num ！= 0:
    all_scan = r.scan(curson =iteration_num,match = 'AI*',count = 100000)
    for i in all_scan:
        iteration_num = all_scan[i][0]
        all_keys = all_keys + all_scan[i][1]   
  

这样操作可以完成相当于 redis中的模糊查询。