5.3-非关系型数据库存储
NoSQL，全称 Not Only SQL，意为不仅仅是 SQL，泛指非关系型数据库。NoSQL 是基于键值对的，而且不需要经过 SQL 层的解析，数据之间没有耦合性，性能非常高。
非关系型数据库又可细分如下。
键值存储数据库：代表有 Redis、Voldemort 和 Oracle BDB 等。
列存储数据库：代表有 Cassandra、HBase 和 Riak 等。
文档型数据库：代表有 CouchDB 和 MongoDB 等。
图形数据库：代表有 Neo4J、InfoGrid 和 Infinite Graph 等。
对于爬虫的数据存储来说，一条数据可能存在某些字段提取失败而缺失的情况，而且数据可能随时调整。另外，数据之间还存在嵌套关系。如果使用关系型数据库存储，一是需要提前建表，二是如果存在数据嵌套关系的话，需要进行序列化操作才可以存储，这非常不 方便。如果用了非关系型数据库，就可以避免一些麻烦，更简单高效。
本节中，我们主要介绍 MongoDB 和 Redis 的数据存储操作。
MongoDB 是由 C++ 语言编写的非关系型数据库，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统，其内容存储形式类似 JSON 对象，它的字段值可以包含其他文档、数组及文档数组，非常灵活。在这一节中，我们就来看看 Python 3 下 MongoDB 的存储操作。
在开始之前，请确保已经安装好了 MongoDB 并启动了其服务，并且安装好了 Python 的 PyMongo 库。如果没有安装，可以参考第 1 章。
连接 MongoDB 时，我们需要使用 PyMongo 库里面的 MongoClient。一般来说，传入 MongoDB 的 IP 及端口即可，其中第一个参数为地址 host，第二个参数为端口 port（如果不给它传递参数，默认是 27017）：
import pymongo
client = pymongo.MongoClient(host='localhost', port=27017)
这样就可以创建 MongoDB 的连接对象了。
另外，MongoClient 的第一个参数 host 还可以直接传入 MongoDB 的连接字符串，它以 mongodb 开头，例如：
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
这也可以达到同样的连接效果。
MongoDB 中可以建立多个数据库，接下来我们需要指定操作哪个数据库。这里我们以 test 数据库为例来说明，下一步需要在程序中指定要使用的数据库：
db = client.test
这里调用 client 的 test 属性即可返回 test 数据库。当然，我们也可以这样指定：
db = client['test']
这两种方式是等价的。
MongoDB 的每个数据库又包含许多集合（collection），它们类似于关系型数据库中的表。
下一步需要指定要操作的集合，这里指定一个集合名称为 students。与指定数据库类似，指定集合也有两种方式：
collection = db.students
collection = db['students']
这样我们便声明了一个 Collection 对象。
接下来，便可以插入数据了。对于 students 这个集合，新建一条学生数据，这条数据以字典形式表示：
student = {
'id': '20170101',
'name': 'Jordan',
'age': 20,
'gender': 'male'
}
这里指定了学生的学号、姓名、年龄和性别。接下来，直接调用 collection 的 insert 方法即可插入数据，代码如下：
result = collection.insert(student)
print(result)
在 MongoDB 中，每条数据其实都有一个_id 属性来唯一标识。如果没有显式指明该属性，MongoDB 会自动产生一个 ObjectId 类型的_id 属性。insert() 方法会在执行后返回_id 值。
运行结果如下：
5932a68615c2606814c91f3d
当然，我们也可以同时插入多条数据，只需要以列表形式传递即可，示例如下：
student1 = {
'id': '20170101',
'name': 'Jordan',
'age': 20,
'gender': 'male'
}
student2 = {
'id': '20170202',
'name': 'Mike',
'age': 21,
'gender': 'male'
}
result = collection.insert([student1, student2])
print(result)
返回结果是对应的_id 的集合：
[ObjectId('5932a80115c2606a59e8a048'), ObjectId('5932a80115c2606a59e8a049')]
实际上，在 PyMongo 3.x 版本中，官方已经不推荐使用 insert() 方法了。当然，继续使用也没有什么问题。官方推荐使用 insert_one() 和 insert_many() 方法来分别插入单条记录和多条记录，示例如下：
student = {
'id': '20170101',
'name': 'Jordan',
'age': 20,
'gender': 'male'
}
result = collection.insert_one(student)
print(result)
print(result.inserted_id)
运行结果如下：
<pymongo.results.InsertOneResult object at 0x10d68b558>
5932ab0f15c2606f0c1cf6c5
与 insert() 方法不同，这次返回的是 InsertOneResult 对象，我们可以调用其 inserted_id 属性获取_id。
对于 insert_many() 方法，我们可以将数据以列表形式传递，示例如下：
student1 = {
'id': '20170101',
'name': 'Jordan',
'age': 20,
'gender': 'male'
}
student2 = {
'id': '20170202',
'name': 'Mike',
'age': 21,
'gender': 'male'
}
result = collection.insert_many([student1, student2])
print(result)
print(result.inserted_ids)
运行结果如下：
<pymongo.results.InsertManyResult object at 0x101dea558>
[ObjectId('5932abf415c2607083d3b2ac'), ObjectId('5932abf415c2607083d3b2ad')]
该方法返回的类型是 InsertManyResult，调用 inserted_ids 属性可以获取插入数据的_id 列表。
插入数据后，我们可以利用 find_one() 或 find() 方法进行查询，其中 find_one() 查询得到的是单个结果，find() 则返回一个生成器对象。示例如下：
result = collection.find_one({'name': 'Mike'})
print(type(result))
print(result)
这里我们查询 name 为 Mike 的数据，它的返回结果是字典类型，运行结果如下：
<class 'dict'>
{'_id': ObjectId('5932a80115c2606a59e8a049'), 'id': '20170202', 'name': 'Mike', 'age': 21, 'gender': 'male'}
可以发现，它多了_id 属性，这就是 MongoDB 在插入过程中自动添加的。
此外，我们也可以根据 ObjectId 来查询，此时需要使用 bson 库里面的 objectid：
from bson.objectid import ObjectId
result = collection.find_one({'_id': ObjectId('593278c115c2602667ec6bae')})
print(result)
其查询结果依然是字典类型，具体如下：
{'_id': ObjectId('593278c115c2602667ec6bae'), 'id': '20170101', 'name': 'Jordan', 'age': 20, 'gender': 'male'}
当然，如果查询结果不存在，则会返回 None。
对于多条数据的查询，我们可以使用 find() 方法。例如，这里查找年龄为 20 的数据，示例如下：
results = collection.find({'age': 20})
print(results)
for result in results:
print(result)
运行结果如下：
<pymongo.cursor.Cursor object at 0x1032d5128>
{'_id': ObjectId('593278c115c2602667ec6bae'), 'id': '20170101', 'name': 'Jordan', 'age': 20, 'gender': 'male'}
{'_id': ObjectId('593278c815c2602678bb2b8d'), 'id': '20170102', 'name': 'Kevin', 'age': 20, 'gender': 'male'}
{'_id': ObjectId('593278d815c260269d7645a8'), 'id': '20170103', 'name': 'Harden', 'age': 20, 'gender': 'male'}
返回结果是 Cursor 类型，它相当于一个生成器，我们需要遍历取到所有的结果，其中每个结果都是字典类型。
如果要查询年龄大于 20 的数据，则写法如下：
results = collection.find({'age': {'$gt': 20}})
这里查询的条件键值已经不是单纯的数字了，而是一个字典，其键名为比较符号 $gt，意思是大于，键值为 20。
这里将比较符号归纳为表 5-3。
表 5-3 比较符号
符 号 | 含 义 | 示 例 |
$lt | 小于 | {'age': {'$lt': 20}} |
$gt | 大于 | {'age': {'$gt': 20}} |
$lte | 小于等于 | {'age': {'$lte': 20}} |
$gte | 大于等于 | {'age': {'$gte': 20}} |
$ne | 不等于 | {'age': {'$ne': 20}} |
$in | 在范围内 | {'age': {'$in': [20, 23]}} |
$nin | 不在范围内 | {'age': {'$nin': [20, 23]}} |
另外，还可以进行正则匹配查询。例如，查询名字以 M 开头的学生数据，示例如下：
results = collection.find({'name': {'$regex': '^M.*'}})
这里使用 $regex 来指定正则匹配，^M.* 代表以 M 开头的正则表达式。
这里将一些功能符号再归类为表 5-4。
表 5-4 功能符号
符 号 | 含 义 | 示 例 | 示例含义 |
$regex | 匹配正则表达式 | {'name': {'$regex': '^M.*'}} | name 以 M 开头 |
$exists | 属性是否存在 | {'name': {'$exists': True}} | name 属性存在 |
$type | 类型判断 | {'age': {'$type': 'int'}} | age 的类型为 int |
$mod | 数字模操作 | {'age': {'$mod': [5, 0]}} | 年龄模 5 余 0 |
$text | 文本查询 | {'$text': {'$search': 'Mike'}} | text 类型的属性中包含 Mike 字符串 |
$where | 高级条件查询 | {'$where': 'obj.fans_count == obj.follows_count'} | 自身粉丝数等于关注数 |
要统计查询结果有多少条数据，可以调用 count() 方法。比如，统计所有数据条数：
count = collection.find().count()
print(count)
或者统计符合某个条件的数据：
count = collection.find({'age': 20}).count()
print(count)
运行结果是一个数值，即符合条件的数据条数。
排序时，直接调用 sort() 方法，并在其中传入排序的字段及升降序标志即可。示例如下：
results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING)
print([result['name'] for result in results])
运行结果如下：
['Harden', 'Jordan', 'Kevin', 'Mark', 'Mike']
这里我们调用 pymongo.ASCENDING 指定升序。如果要降序排列，可以传入 pymongo.DESCENDING。
在某些情况下，我们可能想只取某几个元素，这时可以利用 skip() 方法偏移几个位置，比如偏移 2，就忽略前两个元素，得到第三个及以后的元素：
results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING).skip(2)
print([result['name'] for result in results])
运行结果如下：
['Kevin', 'Mark', 'Mike']
另外，还可以用 limit() 方法指定要取的结果个数，示例如下：
results = collection.find().sort('name', pymongo.ASCENDING).skip(2).limit(2)
print([result['name'] for result in results])
运行结果如下：
['Kevin', 'Mark']
如果不使用 limit() 方法，原本会返回三个结果，加了限制后，会截取两个结果返回。
值得注意的是，在数据库数量非常庞大的时候，如千万、亿级别，最好不要使用大的偏移量来查询数据，因为这样很可能导致内存溢出。此时可以使用类似如下操作来查询：
from bson.objectid import ObjectId
collection.find({'_id': {'$gt': ObjectId('593278c815c2602678bb2b8d')}})
这时需要记录好上次查询的_id。
对于数据更新，我们可以使用 update() 方法，指定更新的条件和更新后的数据即可。例如：
condition = {'name': 'Kevin'}
student = collection.find_one(condition)
student['age'] = 25
result = collection.update(condition, student)
print(result)
这里我们要更新 name 为 Kevin 的数据的年龄：首先指定查询条件，然后将数据查询出来，修改年龄后调用 update() 方法将原 条件和修改后的数据传入。
运行结果如下：
{'ok': 1, 'nModified': 1, 'n': 1, 'updatedExisting': True}
返回结果是字典形式，ok 代表执行成功，nModified 代表影响的数据条数。
另外，我们也可以使用 $set 操作符对数据进行更新，代码如下：
result = collection.update(condition, {'$set': student})
这样可以只更新 student 字典内存在的字段。如果原先还有其他字段，则不会更新，也不会删除。而如果不用 $set 的话，则会把之前的数据全部用 student 字典替换；如果原本存在其他字段，则会被删除。
另外，update() 方法其实也是官方不推荐使用的方法。这里也分为 update_one() 方法和 update_many() 方法，用法更加严格，它们的第二个参数需要使用 $ 类型操作符作为字典的键名，示例如下：
condition = {'name': 'Kevin'}
student = collection.find_one(condition)
student['age'] = 26
result = collection.update_one(condition, {'$set': student})
print(result)
print(result.matched_count, result.modified_count)
这里调用了 update_one() 方法，第二个参数不能再直接传入修改后的字典，而是需要使用 {'$set': student} 这样的形式，其返回结果是 UpdateResult 类型。然后分别调用 matched_count 和 modified_count 属性，可以获得匹配的数据条数和影响的数据条数。
运行结果如下：
<pymongo.results.UpdateResult object at 0x10d17b678>
1 0
我们再看一个例子：
condition = {'age': {'$gt': 20}}
result = collection.update_one(condition, {'$inc': {'age': 1}})
print(result)
print(result.matched_count, result.modified_count)
这里指定查询条件为年龄大于 20，然后更新条件为 {'$inc': {'age': 1}}，也就是年龄加 1，执行之后会将第一条符合条件的数据年龄加 1。
运行结果如下：
<pymongo.results.UpdateResult object at 0x10b8874c8>
1 1
可以看到匹配条数为 1 条，影响条数也为 1 条。
如果调用 update_many() 方法，则会将所有符合条件的数据都更新，示例如下：
condition = {'age': {'$gt': 20}}
result = collection.update_many(condition, {'$inc': {'age': 1}})
print(result)
print(result.matched_count, result.modified_count)
这时匹配条数就不再为 1 条了，运行结果如下：
<pymongo.results.UpdateResult object at 0x10c6384c8>
3 3
可以看到，这时所有匹配到的数据都会被更新。
删除操作比较简单，直接调用 remove() 方法指定删除的条件即可，此时符合条件的所有数据均会被删除。示例如下：
result = collection.remove({'name': 'Kevin'})
print(result)
运行结果如下：
{'ok': 1, 'n': 1}
另外，这里依然存在两个新的推荐方法 ——delete_one() 和 delete_many()。示例如下：
result = collection.delete_one({'name': 'Kevin'})
print(result)
print(result.deleted_count)
result = collection.delete_many({'age': {'$lt': 25}})
print(result.deleted_count)
运行结果如下：
<pymongo.results.DeleteResult object at 0x10e6ba4c8>
1
4
delete_one() 即删除第一条符合条件的数据，delete_many() 即删除所有符合条件的数据。它们的返回结果都是 DeleteResult 类型，可以调用 deleted_count 属性获取删除的数据条数。
另外，PyMongo 还提供了一些组合方法，如 find_one_and_delete()、find_one_and_replace() 和 find_one_and_update() ，它们是查找后删除、替换和更新操作，其用法与上述方法基本一致。
另外，还可以对索引进行操作，相关方法有 create_index()、create_indexes() 和 drop_index() 等。
本节讲解了使用 PyMongo 操作 MongoDB 进行数据增删改查的方法，后面我们会在实战案例中应用这些操作进行数据存储。
Redis 是一个基于内存的高效的键值型非关系型数据库，存取效率极高，而且支持多种存储数据结构，使用也非常简单。本节中，我们就来介绍一下 Python 的 Redis 操作，主要介绍 redis-py 这个库的用法。
在开始之前，请确保已经安装好了 Redis 及 redis-py 库。如果要做数据导入 / 导出操作的话，还需要安装 RedisDump。如果没有安装，可以参考第 1 章。
redis-py 库提供两个类 Redis 和 StrictRedis 来实现 Redis 的命令操作。
StrictRedis 实现了绝大部分官方的命令，参数也一一对应，比如 set 方法就对应 Redis 命令的 set 方法。而 Redis 是 StrictRedis 的子类，它的主要功能是用于向后兼容旧版本库里的几个方法。为了做兼容，它将方法做了改写，比如 lrem 方法就将 value 和 num 参数的位置互换，这和 Redis 命令行的命令参数不一致。
官方推荐使用 StrictRedis，所以本节中我们也用 StrictRedis 类的相关方法作演示。
现在我们已经在本地安装了 Redis 并运行在 6379 端口，密码设置为 foobared。那么，可以用如下示例连接 Redis 并测试：
from redis import StrictRedis
redis = StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0, password='foobared')
redis.set('name', 'Bob')
print(redis.get('name'))
这里我们传入了 Redis 的地址、运行端口、使用的数据库和密码信息。在默认不传的情况下，这 4 个参数分别为 localhost、6379、0 和 None。首先声明了一个 StrictRedis 对象，接下来调用 set() 方法，设置一个键值对，然后将其获取并打印。
运行结果如下：
b'Bob'
这说明我们连接成功，并可以执行 set 和 get 操作了。
当然，我们还可以使用 ConnectionPool 来连接，示例如下：
from redis import StrictRedis, ConnectionPool
pool = ConnectionPool(host='localhost', port=6379, db=0, password='foobared')
redis = StrictRedis(connection_pool=pool)
这样的连接效果是一样的。观察源码可以发现，StrictRedis 内其实就是用 host 和 port 等参数又构造了一个 ConnectionPool，所以直接将 ConnectionPool 当作参数传给 StrictRedis 也一样。
另外，ConnectionPool 还支持通过 URL 来构建。URL 的格式支持有如下 3 种：
redis://[:password]@host:port/db
rediss://[:password]@host:port/db
unix://[:password]@/path/to/socket.sock?db=db
这 3 种 URL 分别表示创建 Redis TCP 连接、Redis TCP+SSL 连接、Redis UNIX socket 连接。我们只需要构造上面任意一种 URL 即可，其中 password 部分如果有则可以写，没有则可以省略。下面再用 URL 连接演示一下：
url = 'redis://:foobared@localhost:6379/0'
pool = ConnectionPool.from_url(url)
redis = StrictRedis(connection_pool=pool)
这里我们使用第一种连接字符串进行连接。首先，声明一个 Redis 连接字符串，然后调用 from_url() 方法创建 ConnectionPool，接着将其传给 StrictRedis 即可完成连接，所以使用 URL 的连接方式还是比较方便的。
表 5-5 总结了键的一些判断和操作方法。
表 5-5 键的一些判断和操作方法
方 法 | 作 用 | 参数说明 | 示 例 | 示例说明 | 示例结果 |
exists(name) | 判断一个键是否存在 | name：键名 | redis.exists('name') | 是否存在 name 这个键 | True |
delete(name) | 删除一个键 | name：键名 | redis.delete('name') | 删除 name 这个键 | 1 |
type(name) | 判断键类型 | name：键名 | redis.type('name') | 判断 name 这个键类型 | b'string' |
keys(pattern) | 获取所有符合规则的键 | pattern：匹配规则 | redis.keys('n*') | 获取所有以 n 开头的键 | [b'name'] |
randomkey() | 获取随机的一个键 | | randomkey() | 获取随机的一个键 | b'name' |
rename(src, dst) | 重命名键 | src：原键名；dst：新键名 | redis.rename('name', 'nickname') | 将 name 重命名为 nickname | True |
dbsize() | 获取当前数据库中键的数目 | | dbsize() | 获取当前数据库中键的数目 | 100 |
expire(name, time) | 设定键的过期时间，单位为秒 | name：键名；time：秒数 | redis.expire('name', 2) | 将 name 键的过期时间设置为 2 秒 | True |
ttl(name) | 获取键的过期时间，单位为秒，1 表示永久不过期 | name：键名 | redis.ttl('name') | 获取 name 这个键的过期时间 | 1 |
move(name, db) | 将键移动到其他数据库 | name：键名；db：数据库代号 | move('name', 2) | 将 name 移动到 2 号数据库 | True |
flushdb() | 删除当前选择数据库中的所有键 | | flushdb() | 删除当前选择数据库中的所有键 | True |
flushall() | 删除所有数据库中的所有键 | | flushall() | 删除所有数据库中的所有键 | True |
Redis 支持最基本的键值对形式存储，用法总结如表 5-6 所示。
表 5-6 键值对形式存储
方 法 | 作 用 | 参数说明 | 示 例 | 示例说明 | 示例结果 |
set(name, value) | 给数据库中键名为 name 的 string 赋予值 value | n ame：键名；value：值 | redis.set('name', 'Bob') | 给 name 这个键的 value 赋值为 Bob | True |
get(name) | 返回数据库中键名为 name 的 string 的 value | name：键名 | redis.get('name') | 返回 name 这个键的 value | b'Bob' |
getset(name, value) | 给数据库中键名为 name 的 string 赋予值 value 并返回上次的 value | name：键名；value：新值 | redis.getset('name', 'Mike') | 赋值 name 为 Mike 并得到上次的 value | b'Bob' |
mget(keys, *args) | 返回多个键对应的 value 组成的列表 | keys：键名序列 | redis.mget(['name', 'nickname']) | 返回 name 和 nickname 的 value | [b'Mike', b'Miker'] |
setnx(name, value) | 如果不存在这个键值对，则更新 value，否则不变 | name：键名 | redis.setnx('newname', 'James') | 如果 newname 这个键不存在，则设置值为 James | 第一次运行结果是 True，第二次运行结果是 False |
setex(name, time, value) | 设置可以对应的值为 string 类型的 value，并指定此键值对应的有效期 | n ame：键名；time：有效期；value：值 | redis.setex('name', 1, 'James') | 将 name 这个键的值设为 James， 有效期为 1 秒 | True |
setrange(name, offset, value) | 设置指定键的 value 值的子字符串 | name：键名；offset：偏移量；value：值 | redis.set('name', 'Hello') redis.setrange ('name', 6, 'World') | 设置 name 为 Hello 字符串，并在 index 为 6 的位置补 World | 11，修改后的字符串长度 |
mset(mapping) | 批量赋值 | mapping：字典或关键字参数 | redis.mset({'name1': 'Durant', 'name2': 'James'}) | 将 name1 设为 Durant，name2 设为 James | True |
msetnx(mapping) | 键均不存在时才批量赋值 | mapping：字典或关键字参数 | redis.msetnx({'name3': 'Smith', 'name4': 'Curry'}) | 在 name3 和 name4 均不存在的情况下才设置二者值 | True |
incr(name, amount=1) | 键名为 name 的 value 增值操作，默认为 1，键不存在则被创建并设为 amount | name：键名；amount：增长的值 | redis.incr('age', 1) | age 对应的值增 1，若不存在，则会创建并设置为 1 | 1，即修改后的值 |
decr(name, amount=1) | 键名为 name 的 value 减值操作，默认为 1，键不存在则被创建并将 value 设置为 - amount | name：键名；amount：减少的值 | redis.decr('age', 1) | age 对应的值减 1，若不存在，则会创建并设置为1 | 1，即修改后的值 |
append(key, value) | 键名为 key 的 string 的值附加 value | key：键名 | redis.append('nickname', 'OK') | 向键名为 nickname 的值后追加 OK | 13，即修改后的字符串长度 |
substr(name, start, end=-1) | 返回键名为 name 的 string 的子字符串 | name：键名；start：起始索引；end：终止索引，默认为1，表示截取到末尾 | redis.substr('name', 1, 4) | 返回键名为 name 的值的字符串，截取索引为 1~4 的字符 | b'ello' |
getrange(key, start, end) | 获取键的 value 值从 start 到 end 的子字符串 | key：键名；start：起始索引；end：终止索引 | redis.getrange('name', 1, 4) | 返回键名为 name 的值的字符串，截取索引为 1~4 的字符 | b'ello' |
Redis 还提供了列表存储，列表内的元素可以重复，而且可以从两端存储，用法如表 5-7 所示。
表 5-7 列表操作
方 法 | 作 用 | 参数说明 | 示 例 | 示例说明 | 示例结果 |
rpush(name, *values) | 在键名为 name 的列表末尾添加值为 value 的元素，可以传多个 | name：键名；values：值 | redis.rpush('list', 1, 2, 3) | 向键名为 list 的列表尾添加 1、2、3 | 3，列表大小 |
lpush(name, *values) | 在键名为 name 的列表头添加值为 value 的元素，可以传多个 | name：键名；values：值 | redis.lpush('list', 0) | 向键名为 list 的列表头部添加 0 | 4，列表大小 |
llen(name) | 返回键名为 name 的列表的长度 | name：键名 | redis.llen('list') | 返回键名为 list 的列表的长度 | 4 |
lrange(name, start, end) | 返回键名为 name 的列表中 start 至 end 之间的元素 | name：键名；start：起始索引；end：终止索引 | redis.lrange('list', 1, 3) | 返回起始索引为 1 终止索引为 3 的索引范围对应的列表 | [b'3', b'2', b'1'] |
ltrim(name, start, end) | 截取键名为 name 的列表，保留索引为 start 到 end 的内容 | name：键名；start：起始索引；end：终止索引 | ltrim('list', 1, 3) | 保留键名为 list 的索引为 1 到 3 的元素 | True |
lindex(name, index) | 返回键名为 name 的列表中 index 位置的元素 | name：键名；index：索引 | redis.lindex('list', 1) | 返回键名为 list 的列表索引为 1 的元素 | b'2' |
lset(name, index, value) | 给键名为 name 的列表中 index 位置的元素赋值，越界则报错 | name：键名；index：索引位置；value：值 | redis.lset('list', 1, 5) | 将键名为 list 的列表中索引为 1 的位置赋值为 5 | True |
lrem(name, count, value) | 删除 count 个键的列表中值为 value 的元素 | name：键名；count：删除个数；value：值 | redis.lrem('list', 2, 3) | 将键名为 list 的列表删除两个 3 | 1，即删除的个数 |
lpop(name) | 返回并删除键名为 name 的列表中的首元素 | name：键名 | redis.lpop('list') | 返回并删除名为 list 的列表中的第一个元素 | b'5' |
rpop(name) | 返回并删除 键名为 name 的列表中的尾元素 | name：键名 | redis.rpop('list') | 返回并删除名为 list 的列表中的最后一个元素 | b'2' |
blpop(keys, timeout=0) | 返回并删除名称在 keys 中的 list 中的首个元素，如果列表为空，则会一直阻塞等待 | keys：键名序列；timeout：超时等待时间，0 为一直等待 | redis.blpop('list') | 返回并删除键名为 list 的列表中的第一个元素 | [b'5'] |
brpop(keys, timeout=0) | 返回并删除键名为 name 的列表中的尾元素，如果 list 为空，则会一直阻塞等待 | keys：键名序列；timeout：超时等待时间，0 为一直等待 | redis.brpop('list') | 返回并删除名为 list 的列表中的最后一个元素 | [b'2'] |
rpoplpush(src, dst) | 返回并删除名称为 src 的列表的尾元素，并将该元素添加到名称为 dst 的列表头部 | src：源列表的键；dst：目标列表的 key | redis.rpoplpush('list', 'list2') | 将键名为 list 的列表尾元素删除并将其添加到键名为 list2 的列表头部，然后返回 | b'2' |
Redis 还提供了集合存储，集合中的元素都是不重复的，用法如表 5-8 所示。
表 5-8 集合操作
方 法 | 作 用 | 参数说明 | 示 例 | 示例说明 | 示例结果 |
sadd(name, *values) | 向键名为 name 的集合中添加元素 | name：键名；values：值，可为多个 | redis.sadd('tags', 'Book', 'Tea', 'Coffee') | 向键名为 tags 的集合中添加 Book、Tea 和 Coffee 这 3 个内容 | 3，即插入的数据个数 |
srem(name, *values) | 从键名为 name 的集合中删除元素 | name：键名；values：值，可为多个 | redis.srem('tags', 'Book') | 从键名为 tags 的集合中删除 Book | 1，即删除的数据个数 |
spop(name) | 随机返回并删除键名为 name 的集合中的一个元素 | name：键名 | redis.spop('tags') | 从键名为 tags 的集合中随机删除并返回该元素 | b'Tea' |
smove(src, dst, value) | 从 src 对应的集合中移除元素并将其添加到 dst 对应的集合中 | src：源集合；dst：目标集合；value：元素值 | redis.smove('tags', 'tags2', 'Coffee') | 从键名为 tags 的集合中删除元素 Coffee 并将其添加到键为 tags2 的集合 | True |
scard(name) | 返回键名为 name 的集合的元素个数 | name：键名 | redis.scard('tags') | 获取键名为 tags 的集合中的元素个数 | 3 |
sismember(name, value) | 测试 member 是否是键名为 name 的集合的元素 | name：键值 | redis.sismember('tags', 'Book') | 判断 Book 是否是键名为 tags 的集合元素 | True |
sinter(keys, *args) | 返回所有给定键的集合的交集 | keys：键名序列 | redis.sinter(['tags', 'tags2']) | 返回键名为 tags 的集合和键名为 tags2 的集合的交集 | {b'Coffee'} |
sinterstore(dest, keys, *args) | 求交集并将交集保存到 dest 的集合 | dest：结果集合；keys：键名序列 | redis.sinterstore ('inttag', ['tags', 'tags2']) | 求键名为 tags 的集合和键名为 tags2 的集合的交集并将其保存为 inttag | 1 |
sunion(keys, *args) | 返回所有给定键的集合的并集 | keys：键名序列 |