用了很久的redis了。隨著業(yè)務(wù)的要求越來越高。對redis的讀寫速度要求也越來越高。正好最近有個需求（需要在秒級取值1000+的數(shù)據(jù)），如果對于傳統(tǒng)的單詞取值，循環(huán)取值，消耗實在是大，有小伙伴可能考慮到多線程，但這并不是最好的解決方案，這里考慮到了redis特有的功能pipeline管道功能。

下面就更大家演示一下pipeline在python環(huán)境下的使用情況。

1、插入數(shù)據(jù)

>>> import redis>>> conn = redis.Redis(host='192.168.8.176',port=6379)>>> pipe = conn.pipeline()>>> pipe.hset("hash_key","leizhu900516",8)Pipeline<ConnectionPool<Connection<host=192.168.8.176,port=6379,db=0>>>>>> pipe.hset("hash_key","chenhuachao",9)Pipeline<ConnectionPool<Connection<host=192.168.8.176,port=6379,db=0>>>>>> pipe.hset("hash_key","wanger",10)Pipeline<ConnectionPool<Connection<host=192.168.8.176,port=6379,db=0>>>>>> pipe.execute()[1L, 1L, 1L]>>> 

2、批量讀取數(shù)據(jù)

>>> pipe.hget("hash_key","leizhu900516")Pipeline<ConnectionPool<Connection<host=192.168.8.176,port=6379,db=0>>>>>> pipe.hget("hash_key","chenhuachao")Pipeline<ConnectionPool<Connection<host=192.168.8.176,port=6379,db=0>>>>>> pipe.hget("hash_key","wanger")Pipeline<ConnectionPool<Connection<host=192.168.8.176,port=6379,db=0>>>>>> result = pipe.execute()>>> print result['8', '9', '10']  #有序的列表>>>

總結(jié)：redis的pipeline就是這么簡單，實際生產(chǎn)環(huán)境，根據(jù)需要去編寫相應(yīng)的代碼。思路同理,如:

redis_db = redis.Redis(host='127.0.0.1',port=6379)data = ['zhangsan', 'lisi', 'wangwu']with redis_db.pipeline(transaction=False) as pipe:  for i in data:    pipe.zscore(self.key, i)  result = pipe.execute()print result# [100, 80, 78]

線上的redis一般都是集群模式，集群模式下使用pipeline的時候，在創(chuàng)建pipeline的對象時，需要指定

pipe =conn.pipeline(transaction=False)

經(jīng)過線上實測，利用pipeline取值3500條數(shù)據(jù)，大約需要900ms，如果配合線程or協(xié)程來使用，每秒返回1W數(shù)據(jù)是沒有問題的，基本能滿足大部分業(yè)務(wù)。

以上這篇python使用pipeline批量讀寫redis的方法就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持武林站長站。