问题描述

我想向一个 hash 类型的 key 中插入多个键值对 value。

在 redis-cli 中我可以使用 HMSET 命令实现这种批量插入，但是当我使用 redis library 4.1.4 中的 hmset 方法时报错：DeprecationWarning: Redis.hmset() is deprecated. Use Redis.hset() instead. conn.hmset(article, content)

代码如下：

import time
import redis3conn = redis3.Redis(host='localhost', port=6379, db=0, decode_responses=True)
conn.flushdb()now = time.time()
article = 'article:' + str(1)content = {'title': 'A title','link': 'http://www.google.com','poster': 'username','time': now,'votes': 1,
}conn.hmset(article, content)
print(conn.hgetall(article))

查了一下，根据hmset() uses deprecated command HMSET #1269的说法， hmset 方法从 4.0.0 版本开始就被弃用了。

尽管这里报错，但实际上它还是起作用了，因为它并没有被从 redis library 4.1.4 的 API 源码中移出。

因为它早晚会被移除，我就想从 hmse 迁移到 hset，于是这就产生了一些问题：

怎样使用 hset API。
在使用 hset API时遇到了一些问题。

解决过程

过程及方法一：

使用循环，但这样在处理大数据时会比较慢：

from pyinstrument import Profiler
profiler=Profiler()
profiler.start()
for i in range(100000):for item in content:conn.hset(article, item, content[item])
profiler.stop()
profiler.print()

执行性能如下：

  _     ._   __/__   _ _  _  _ _/_   Recorded: 18:10:52  Samples:  41159/_//_/// /_\ / //_// / //_'/ //     Duration: 41.370    CPU time: 38.547
/   _/                      v4.1.1Program: F:/python基础/操作数据库/redis/test.py41.366 <module>  test.py:8
└─ 40.991 hset  redis3\client.py:3034[130 frames hidden]  redis3, <built-in>8.293 socket.sendall  <built-in>:0

过程及方法二：

根据源码以及hset mapping not working #1396的说法，我使用mapping参数映射一下：

conn.hset(article, mapping=content)

但报错：redis3.exceptions.ResponseError: wrong number of arguments for 'hset' command

按照 redis doc：hset 的说法，mapping 参数应该是支持以 python 字典形式插入 hash 类型的数据的，就在想是不是本地 windows redis 版本的问题，根据[BUG] hset does not support multiple dict mapping #8622中的讨论，去查了一下本地 windows redis 版本：

好家伙，版本太低了，要么直接卸载，然后手动编译重装 6.X 版本，要么还是在 linux 环境操作：

# 查看redis版本
dfl@WEB:/opt/redis-6.0.9$ redis-cli
127.0.0.1:6379> info server
# Server
redis_version:6.0.9

执行官结果如下：

{'title': 'A title', 'link': 'http://www.google.com', 'poster': 'username', 'time': '1648130581.633493', 'votes': '1'}

过程及方法三：

Redis 大量数据插入

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