用Redis的朋友们应该会发现,Redis的很多客户端都只是Redis命令的一个简单包装。 

举个例子,在Redis的Python客户端redis-py中,设置一个String键的方法如下: 

 


>>> from redis import Redis 
>>> r = Redis 
>>> r.set('key_name', 'value')



而要取得一个列表的所有元素,则要使用lrange命令: 


>>> r.lrange('list', 0, -1)

这种操作方式有几个问题: 

1.大量的Redis命令聚在一起,妨碍了对客户端对象的使用。 

2.每次操作都要将将key name和命令参数(比如lrange的0和-1)显式地传入方法当中,容易出错。 

3.命令之间没有限制,可以互相覆盖而没有错误提示。 

比如你可以用set命令覆盖一个Redis列表,Redis本身不会报错。 

4.客户端没有利用到语言提供的方便机制。 

比如r.lrange('list', 0, -1)在Python中就没有for item in list语句来得直观。 

5.Redis只储存字符串值,虽然可以储存整数或浮点数,但每次取出值都要显式类型转换,很不方便。 

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为了解决以上问题,更好地使用Redis,我用Python写了一个Redis库,基于redis-py,名叫ooredis。 

ooredis有以下目标: 
1.以Key对象为单位操作Redis的数据结构 

在ooredis中,Redis的函数被按类型及作用归为了一个个Python类,每个ooredis类有不同的操作。 

比如在ooredis中,将Redis的Hash类函数包裹成了Dict类型,它可以以类似Python内置dict类型的方式,操纵Redis数据。 

又比如,Redis的List类函数,在ooredis中被包裹成了List类型,它可以以类似Python内置list类型的方式,操纵Redis数据。 

如果ooredis类尝试覆盖不同类型的数据,ooredis将抛出异常。 

这样就解决了包括命名空间污染、跨类型覆盖等问题。 
2.提供一组Pythonic的API 

刚才我们说“以类型Python内置的dict类型的方式来操纵Redis的Hash类型数据“,我们还没详细说明这是什么意思。 

比如说,在ooredis中,你可以通过传给Dict类一个key name,之后就可以操纵这个Dict对象,来完成Redis中的各种命令,像这样: 


>>> form ooredis import * >>> project = Dict('ooredis-project') >>> project['name'] = 'ooredis' >>> project['version'] = 1.0 >>> project['author'] = 'huangz'



以上的语句就相当于执行Redis的命令: 

 

 


redis> HSET ooredis-poejct name ooredis 
redis> HSET ooredis-poejct  version 1.0 
redis> HSET ooredis-poejct  author huangz



也可以用redis-py来完成上面的任务: 

>>> r.hset('ooredis-project', 'name', 'ooredis') 
>>> r.hset('ooredis-project', 'version', 1.0) 
>>> r.hset('ooredis-project', 'autohr', 'huangz)

 
可以看到,使用Dict对象比单纯的Redis命令更直观。 

又比如在Dict对象中,你可以用Python内置类型set的全部命令:items、keys、values、pop,等等。 


>>> project.items() 
[('name', u'ooredis'), ('version', 1.0), ('author', u'huangz')] 
>>> 'version' in project 
True 
>>> project.pop('name') 
u'ooredis'



不仅是Dict类,ooredis的所有类都大量使用了Python的魔法方法,致力于让Redis数据的操作更直观、清晰和Pythonic。 
3.提供方便的类型转换机制 

至于类型问题,ooredis通过使用传入TypeCase的方式,来对Redis数据进行类型转换。 

比如如果你需要一个只保存整数对象(int/long)类型的列表,只需要这样做就可: 

 

>>> numbers = List('numbers', type_case=IntTypeCase)

 
如果你需要一个只接受Json对象的字典对象,只需要使用以下语句: 


>>> json_only_dict = Dict('json_dict', type_case=JsonTypeCase)


其中IntTypeCase和JsonTypeCase都是ooredis默认提供的TypeCase类之一,ooredis总共提供了以下常用TypeCase:

 

  • GenericTypeCase,接受Python常量值,比如int,long,float,str和unicode。为了世界的和平与正义,传入的字符串值总被转换成unicode类型。 
  • IntTypeCase,接受int和long。 
  • FloatTypeCase,接受浮点数。 
  • StringTypeCase,接受str和unicode类型的值,而且总被转换成unicode。 
  • JsonTypeCase,接受所有可被转换成Json对象的值,比如Python的dict类型。 
  • SerializeTypeCase,使用Pickle的dumps和loads,可以对Python的class进行序列化。 

当然,除了以上的TypeCase之外,你也可以很方便地定义自己的TypeCase类,像如下代码: 

 

class MyTypeCase: 
    @staticmethod  
    def to_redis(value): 
        pass 
    @staticmethod  
    def to_python(value): 
        pass

 

to_redis将值转换成Redis能接受的类型,to_python则将从Redis取出的数据转回原来的类型。 

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好的,以上就是关于ooredis的基本介绍了,抱歉因为时间关系我不能写一篇更短的文章。