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Redis入门--头歌实验初始redis_头歌初识redis

头歌初识redis

一、Redis中的数据结构

任务描述

本关任务:启动 Redis 客户端并创建一些值。

相关知识

为了完成本关任务,你需要掌握:1Redis简介,2.快速安装RedisPython3Redis数据结构简介。

Redis简介

Redis 是一个速度非常快的非关系型数据库(non-relational database),它可以存储键(key)和五种不同类型的值(value)之间的映射(mapping),可基于内存存储亦可持久化到硬盘的日志型,Key-Value 数据库。

Redis与其他数据库的对比

如果你使用过关系型数据库,例如:Mysql,那么你肯定写过关联两张表数据的查询语句。而 Redis 属于 NoSQL,它不使用表,也不会预定义数据模式或强制用户对 Redis 的各种数据进行关联。

NoSQLNot Only SQL

意指“不仅仅是SQL”,其泛指非关系型数据库,主要分为四类:键值(Key-Value)存储数据库,列存储数据库,文档型数据库,图形(Graph)数据库。

Redis 也经常与高性能键值缓存服务器 memcached 做比较:两者均可用于存储键值映射,性能相差也甚少,但 Redis 能存储除普通字符串值之外的四种数据结构,而 memcached 只能存储普通的字符串值。这些不同使得 Redis 能够解决更为广泛的问题,而且既能作为主数据库使用,也可以作为辅助数据库使用。

0我们通过一张表来对比常用的数据库与缓存服务器:

名称类型数据存储选项查询类型附加功能
Redis基于内存的非关系型数据库字符串、列表、集合、哈希、有序集合针对数据类型有专属命令,另有批量操作和不完全的事务支持发布与订阅、复制、持久化、脚本扩展
memcached基于内存的键值缓存键值映射创建、读取、更新、删除等多线程支持
MySQL关系型数据库数据表、视图等查询、插入、更新、删除、内置函数、自定义存储过程等支持 ACID 性质、复制等
MongoDB基于硬盘的非关系型文档存储数据库无 schema 的 BSON 文档创建、读取、更新、删除、条件查询等复制、分片、空间索引等
Redis的特性

由于 Redis 是内存型数据库,在使用之前就要考虑当服务器被关闭时,服务器存储的数据是否能保留。Redis 拥有两种不同形式的持久化方法,都可以用紧凑的格式将数据写入硬盘:

  • RDB 持久化
    • 在指定的时间间隔内生成数据集的时间点快照
  • AOF 持久化
    • 记录服务器执行的所有写操作命令
    • 新命令会被追加到文件的末尾
    • 在服务器启动时,通过重新执行这些命令还原数据集

除此之外,为了扩展 Redis 的读性能,并为 Redis 提供故障转移支持,Redis 实现了主从复制特性:

  • 执行复制的从服务器连接主服务器
    • 接收主服务器发送的初始副本
    • 接收主服务器执行的所有写命令
  • 在从服务器上执行所有写命令,实时更新数据库
  • 读命令可以向任意一个从服务器发送
快速安装 Redis 

docker-compose部署redis

Redis数据结构简介

Redis 的五种数据结构分别是:

  • 字符串(STRING
  • 列表(LIST
  • 集合(SET
  • 哈希(HASH
  • 有序集合(ZSET

ZSET 可以说是 Redis 特有的数据结构,我们会在之后的实训中详细介绍它,在本实训中,我们只简要介绍他们的功能和小部分命令。他们的存储的值如下:

结构类型存储的值
STRING字符串、整数或浮点数
LIST一个链表,上面的每个节点都是一个字符串
SET包含若干个字符串的无序集合,且集合中的元素都是唯一的
HASH包含键值对的无序散列表
ZSET成员中的字符串与分值的有序映射,其排序由分值决定

在安装完 Redis 并启动了 redis-server 后,我们可以使用 redis-cli 控制台与 Redis 进行交互,其启动方式是在终端中输入:

redis-cli

其会默认连接本机 6379 端口启动的 Redis 服务器,接下俩你可以使用它来体验 Redis 各种数据结构和其命令的使用。

Redis中的字符串

STRING 拥有一些和其他键值存储相似的命令,比如 GET(获取值),SET(设置值),DEL(删除值)等,例如:

  1. $ redis-cli
  2. redis-cli 127.0.0.1:6379> set hello redis
  3. OK
  4. redis-cli 127.0.0.1:6379> get hello
  5. "redis"
  6. redis-cli 127.0.0.1:6379> del hello
  7. (integer) 1
  8. redis-cli 127.0.0.1:6379> get hello
  9. (nil)

其中:

  • SET 命令的第一个参数是键(Key),第二个参数是值(Value
  • 尝试获取不存在的键时会得到一个 nil
Redis中的列表

就像前面所说的,Redis 中的列表是一个“链表”,这和大多数编程语言相似。所以他们的操作也十分相似:

  • LPUSH 命令可用于将元素推入列表的左侧
  • RPUSH 命令可将元素推入列表的右侧
  • LPOP 和 RPOP 就分别从列表的左侧和右侧弹出元素
  • LINDEX 可以获取指定位置上的元素
  • LRANGE 可以获取指定范围的全部元素

我们通过 redis-cli 来亲自体验:

  1. redis 127.0.0.1:6379> rpush testlist item
  2. (integer) 1
  3. redis 127.0.0.1:6379> rpush testlist item2
  4. (integer) 2
  5. redis 127.0.0.1:6379> rpush testlist item
  6. (integer) 3
  7. redis 127.0.0.1:6379> lrange testlist 0 -1
  8. 1) "item"
  9. 2) "item2"
  10. 3) "item"
  11. redis 127.0.0.1:6379> lindex testlist 1
  12. "item2"
  13. redis 127.0.0.1:6379> lpop testlist
  14. "item"
  15. redis 127.0.0.1:6379> lrange testlist 0 -1
  16. 1) "item2"
  17. 2) "item"

我们可以看出,在列表中,元素可以重复出现。在后续的实训中,我们还会介绍更多列表命令,现在我们先来了解以下 Redis 中的集合。

Redis中的集合

集合和列表的区别就在于:列表可以存储多个相同的字符串,而集合通过散列表来保证存储的字符串都是各不相同的(这些散列表只有键,而没有对应的值)。

由于集合是无序的,所以我们只能通过统一的 SADD 命令将元素添加到集合中,SREM 命令将元素从集合中移除。你还可以通过:

  • SMEMBERS 命令获取到集合中的所有元素
  • SISMEMBER 命令来判断一个元素是否已存在在集合中
  1. redis 127.0.0.1:6379> sadd testset item
  2. (integer) 1
  3. redis 127.0.0.1:6379> sadd testset item2
  4. (integer) 1
  5. redis 127.0.0.1:6379> sadd testset item
  6. (integer) 0
  7. redis 127.0.0.1:6379> smembers testset
  8. 1) "item"
  9. 2) "item2"
  10. redis 127.0.0.1:6379> sismember testset item3
  11. (integer) 0
  12. redis 127.0.0.1:6379> sismember testset item
  13. (integer) 1
  14. redis 127.0.0.1:6379> srem testset item2
  15. (integer) 1
  16. redis 127.0.0.1:6379> srem testset item2
  17. (integer) 0
  18. redis 127.0.0.1:6379> smembers testset
  19. 1) "item"

上面示例的集合中包含的元素少,所以执行 SMEMBERS 命令没有问题,一旦集合中包含的元素非常多时,SMEMBERS 命令的执行速度会很慢,所以要谨慎的使用这个命令。

Redis中的哈希

哈希可以存储多个键值对之间的映射。和字符串一样,哈希存储的值既可以是字符串又可以是数字值,并且可以对数字值进行自增/自减操作。

哈希就像是一个缩小版的 Redis,有一系列命令对哈希进行插入、获取、删除:

  • HSET key field value:设置哈希字段的值
  • HGET key field:获取哈希字段的值
  • HDEL key field:删除哈希字段
  • HEXISTS key field:检查哈希字段是否存在
  • HKEYS key:获取哈希的所有字段
  • HVALS key:获取哈希的所有值
  • HGETALL key:获取哈希的所有字段和值
  • HLEN key:获取哈希的字段数量
  • HMSET key field1 value1 [field2 value2 ]:设置多个哈希字段
  • HMGET key field1 [field2]:获取多个哈希字段的
  1. redis 127.0.0.1:6379> hset testhash key1 value1
  2. (integer) 1
  3. redis 127.0.0.1:6379> hset testhash key2 value2
  4. (integer) 1
  5. redis 127.0.0.1:6379> hset testhash key1 newvalue
  6. (integer) 0
  7. redis 127.0.0.1:6379> hgetall testhash
  8. 1) "key1"
  9. 2) "newvalue"
  10. 3) "key2"
  11. 4) "value2"
  12. redis 127.0.0.1:6379> hdel testhash key2
  13. (integer) 1
  14. redis 127.0.0.1:6379> hget testhash key1
  15. "newvalue"
  16. redis 127.0.0.1:6379> hgetall testhash
  17. 1) "key1"
  18. 2) "newvalue"

其中:

  • hset 用于插入元素
    • 第一个参数为该哈希的键名,如果该哈希不存在,则创建一个
    • 第二个参数为哈希中的域名
      • 如果不存在,则创建该域,并与第三个参数的值进行映射
  • 如果存在,则使用第三个参数更新该域的值
    • 第三个参数为哈希中的值
  • hgetall 会获取到该哈希的所有域-值对
  • hget 用于获取哈希中的某一个域
  • hdel 用户删除哈希中的某一个域
Redis中的有序集合

有序集合和哈希一样,也是存储键值对。

只是有序集合的键被称为成员(member),每个成员都是唯一的,有序集合的值则被称为分值(score),这个分值必须为浮点数。所以有序集合既可以通过成员访问元素,也可以通过分值来排序元素。

我们可以通过:

  • ZADD 命令将带有指定分值的成员添加到有序集合中
  • ZRANGE 命令根据分值有序排列后的集合获取到指定范围的元素
  • ZRANGEBYSCORE 命令获取指定分值范围内的元素
  • ZREM 命令从有序集合中删除指定成员
  1. redis 127.0.0.1:6379> zadd testzset 100 member1
  2. (integer) 1
  3. redis 127.0.0.1:6379> zadd testzset 200 member0
  4. (integer) 1
  5. redis 127.0.0.1:6379> zrange testzset 0 -1 withscores
  6. 1) "member1"
  7. 2) "100"
  8. 3) "member0"
  9. 4) "200"
  10. redis 127.0.0.1:6379> zrangebyscore testzset 0 150 withscores
  11. 1) "member1"
  12. 2) "100"
  13. redis 127.0.0.1:6379> zrem testzset member1
  14. (integer) 1
  15. redis 127.0.0.1:6379> zrange testzset 0 -1 withscores
  16. 1) "member0"
  17. 2) "200"
编程要求

根据提示,打开命令行,启动 Redis 客户端并创建一些值:

  • 使用默认配置后台启动 Redis 服务器
  • 启动 Redis 客户端 redis-cli
  • 设置字符串
    • 键为 hello
    • 值为 redis
  • 设置列表,键为 educoder-list
    • 从列表左侧推入元素 hello
    • 从列表右侧推入元素 educoder
    • 从列表右侧推入元素 bye
    • 从列表右侧弹出一个元素
  • 设置集合,键为 educoder-set
    • 添加元素 c
    • 添加元素 python
    • 添加元素 redis
    • 删除元素 c
  • 设置哈希,键为 educoder-hash
    • 添加键:python,值为:language
    • 添加键:ruby,值为:language
    • 添加键: redis,值为:database
    • 删除键 ruby
  • 设置有序列表,键为 educoder-zset
    • 添加成员 jack,分值为 200
    • 添加成员 rose,分值为 400
    • 添加成员 lee,分值为 100
  1. redis-cli
  2. set hello redis
  3. LPUSH educoder-list hello
  4. RPUSH educoder-list educoder
  5. RPUSH educoder-list bye
  6. RPOP educoder-list
  7. sadd educoder-set c
  8. sadd educoder-set python
  9. sadd educoder-set redis
  10. srem educoder-set c
  11. hset educoder-hash python language
  12. hset educoder-hash ruby language
  13. hset educoder-hash redis database
  14. hdel educoder-hash ruby
  15. zadd educoder-zset 200 jack
  16. zadd educoder-zset 400 rose
  17. zadd educoder-zset 100 lee

二、使用 Python 与 Redis 交互

任务描述

本关任务:使用 Python 编写程序与 Redis 交互。

相关知识

为了完成本关任务,你需要掌握:1.如何使用 Python 连接 Redis2.通过客户端对 Redis 的数据进行操作。

如何使用 Python 连接 Redis

如果你在上一关中已经使用 easy_install 包安装了 redis 包,那么你现在连接 Redis 就很简单了,可以使用以下两种方法:

方法1

  1. # 导入 redis 模块
  2. import redis
  3. # 创建 redis 客户端
  4. conn = redis.Redis()
  5. ...
  6. # 使用完资源之后删除客户端 conn
  7. del conn

方法2

  1. # 导入 redis 模块
  2. import redis
  3. # 创建连接池
  4. pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379, decode_responses=True)
  5. # 创建客户端并连接到 Redis
  6. r = redis.Redis(connection_pool=pool)

两种方法的对比如下:

  • 方法 1需要在使用完该客户端后手动删除客户端,以避免创建多个连接
  • 方法 2
    • 使用了连接池总揽多个客户端与服务端的连接
    • 不需要手动删除客户端
    • 同时有效的减少多个客户端连接的损耗

所以我们在实际开发中使用第二种方法较多。

在创建了客户端之后,你就可以使用 coonr 这个客户端来进行 Redis 操作了。

通过客户端对 Redis 的数据进行操作

通过客户端对 Redis 的数据进行操作和第一关直接在 Redis 中的操作命令基本相同。只是在客户端中操作如下,要在命令前加上客户端的名字和.(假设使用方法2创建客户端r):

  1. # 使用 SET 命令设置一个字符串键
  2. r.set("test", "hello")
  3. # 显示字符串键 test 的值
  4. print(r.get("test"))
编程要求

根据提示,在右侧Begin-End区域补充代码,实现使用 Python 编写程序与 Redis 交互:

  • 使用方法2创建客户端r1连接到 Redis 
  • 设置下表中的两个字符串键:
test1hello
test2Redis
  1. #!/usr/bin/env python
  2. #-*- coding:utf-8 -*-
  3. import redis
  4. def write_redis():
  5. #********* Begin *********#
  6. r1 = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
  7. # 设置键值对
  8. r1.set('test1', 'hello')
  9. r1.set('test2', 'Redis')
  10. #********* End *********#

三、使用Python+Redis实现文章投票网站后端功能

任务描述

本关任务:编写一个简化版文章投票网站的后端处理逻辑。

相关知识

第一关中,我们对 Redis 提供的五种数据结构有了基本的了解,这一关我们学习如何使用这些数据结构来解决实际问题。

大多数网站都提供了对新闻、文章或者问答进行投票的功能,并根据文章的发布时间/投票数量进行排序。本关卡中,我们将使用 Redis 构建简单的文字投票及排序功能。

为了完成本关任务,你需要掌握:1.实现投票功能,2.创建文章数据,3.对文章进行排序。

实现投票功能

实现投票功能,要注重文章的时效性与投票的公平性,所以需要给投票功能加上一些约束条件:

  • 文章发布满一个星期后,不再允许用户对该文章投票
  • 一个用户对一篇文章只能投一次票

所以我们需要使用:

  • 一个有序集合 time,存储文章的发布时间
  • 一个集合 voted:*,存储已投票用户名单
    • 其中 * 是被投票文章的 ID
  • 一个有序集合 score,存储文章的得票数
  1. # 定义一个常量,表示一周的秒数
  2. ONE_WEEK_IN_SECONDS = 7 * 24 * 60 * 60
  3. # 定义一个函数,处理用户对文章的投票
  4. def article_vote(r, user_id, article_id):
  5. # 使用 time.time() 获取当前时间
  6. # 减去一周的秒数,从而获取一周前的Unix时间
  7. cutoff = time.time() - ONE_WEEK_IN_SECONDS
  8. # 检查文章的发布时间是否在一周前
  9. # 如果是,那么不允许投票,直接返回
  10. if r.zscore('time', article_id) < cutoff:
  11. return
  12. # 尝试将用户添加到已经投票的用户集合中
  13. # 如果用户是第一次投票,那么 sadd 方法会返回 1
  14. # 如果用户已经投过票,那么 sadd 方法会返回 0
  15. if r.sadd('voted:' + article_id, user_id):
  16. # 如果用户是第一次投票,那么增加文章的得分
  17. r.zincrby('score', article_id, 1)

在这段代码中,我们使用了Redis的有序集合(zset)和集合(set)数据类型。zscore方法用于获取有序集合中元素的分数,sadd方法用于向集合中添加元素,zincrby方法用于增加有序集合中元素的分数

当用户尝试投票时,使用 ZSCORE 命令读取 time 有序集合,得到这篇文章的发布时间,再判断文章的发布时间是否超过一周。ZSCORE 命令的语法如下:

r.zscore(key, member)

  • key :是有序集合的键名
  • member :是有序集合中的某个成员

若未超过,则使用 SADD 命令尝试将用户追加到这篇文章的已投票用户名单中,如果添加成功,则说明该用户未投过票。SADD 命令的语法是:

r.sadd(key, member)

  • key :是集合的键名
  • member :是要添加进集合的元素

由于集合中的元素是唯一的,所以sadd函数会根据member是否存在在集合中做出不同返回:

  • 若该元素不存在在集合中,返回 True
  • 若该元素已存在在集合中,返回 False

所以返回为 True 时使用 ZINCRBY 命令来为文章的投票数加 1

zincrby 函数语法如下:

r.zincrby(key, member, increment)

  • key :是有序集合的键名
  • member :是有序集合中要增加分值的成员
  • increment :是要增加的分值
创建文章数据

现在系统中还缺少文章数据,所以我们要提供一个创建文章的函数,并把文章数据存储到 Redis 中。创建文章的步骤如下:

  • 创建新的文章 ID
  • 将文章作者加入到这篇文章的已投票用户名单中
  • 存储文章详细信息到 Redis 
  • 将文章的发布时间和初始投票数加入到 time 和 score 两个有序集合中

r.expire(key, seconds)

  • key :要设置过期时间的键名
  • seconds :过期时间的长度(单位:秒)

这里我们要设置的时间是一周,所以我们可以使用上面定义好的全局变量 ONE_WEEK_IN_SECONDS

在这段代码中,我们使用了Redis的字符串(string)、集合(set)、哈希(hash)和有序集合(zset)数据类型。incr命令用于对字符串值进行自增操作,sadd命令用于向集合中添加元素,expire命令用于设置键的过期时间,hmset命令用于向哈希中添加多个字段和值,zadd命令用于向有序集合中添加元素。

将文章作者加入已投票用户名单中和之前一样,这里不再赘述,但在这里我们需要为这个已投票用户名单设置一个过期时间,让它在一周后(到期后)自动删除,减少 Redis 的内存消耗。为设置过期时间的命令是:

r.expire(key, seconds)

  • key :要设置过期时间的键名
  • seconds :过期时间的长度(单位:秒)

这里我们要设置的时间是一周,所以我们可以使用上面定义好的全局变量 ONE_WEEK_IN_SECONDS

接下来要存储文章详细信息了,前面介绍过 hset 可以执行单个字段(域)的设置,这里我们使用 hmset 一次性设置多个字段(域),其语法如下:

r.hmset(key, {field: value, [field: value ...]})

我们可以使用 Python 的散列来一次性存储多个字段(域)到 Redis,只需要将整个散列当作 key 对应的值通过 hmset 函数设置进去就行。

最后,将初始投票数和创建时间设置到 scoretime 中都可以通过 ZADD 命令来实现:

我们可以使用 Python 的散列来一次性存储多个字段(域)到 Redis,只需要将整个散列当作 key 对应的值通过 hmset 函数设置进去就行。

最后,将初始投票数和创建时间设置到 scoretime 中都可以通过 ZADD 命令来实现:

r.zadd(key, member, score)

  • key :有序集合的键名
  • member :要加入有序集合的成员
  • score :该成员的分值

这里需要注意的是,因为该篇文章的作者已经被加入到该文章已投票用户名单中,为了保持数据一致性,我们需要将文章的初始投票数设为 1

对文章进行排序

实现了文章投票和创建文章功能,接下来我们就需要将评分最高的文章最新发布的文章Redis 中取出了。

  • 首先我们要根据排序方式的不同:

    • 按评分排序,则从 score 有序集合中取出一定量的文章 IDscore有序集合存放文章ID和对应的投票数)
    • 按时间排序,则从 time 有序集合中取出一定量的文章 IDtime有序集合存放文章ID和对应的发布时间)
  • 构成一个有序文章信息列表,每个元素都:

    • 使用 HGETALL 命令,取出每篇文章的全部信息
  1. def get_articles(r, start, end, order='score'):
  2. # 使用Redis的ZREVRANGE命令获取有序集合中的一系列元素。这些元素是按照分数从高到低排序的,范围是从start到end
  3. ids = r.zrevrange(order, start, end)
  4. # 创建一个空列表,用于存储获取到的文章
  5. articles = []
  6. # 遍历获取到的元素ID
  7. for id in ids:
  8. # 使用Redis的HGETALL命令获取哈希中的所有字段和值,这些字段和值构成了文章的数据
  9. article_data = r.hgetall(id)
  10. # 将元素ID添加到文章数据中
  11. article_data['id'] = id
  12. # 将文章数据添加到列表中
  13. articles.append(article_data)
  14. # 返回文章列表
  15. return articles

这里因为需要对有序集合进行排序,所以我们在取出文章 ID 时需要使用到 ZREVRANGE 命令,以分值从大到小的排序方式取出文章 IDZREVRANGE 命令的语法是:

r.zrevrange(key, start, stop)

  • key :有序集合的键名
  • start :开始的数组下标
  • stop :结束的数组下标

得到多个文章 ID 后,我们还需要根据每一个文章 ID 获取文章的全部信息,这时就需要使用到 HGETALL 命令,它的语法如下:

r.hgetall(key)

  • key :哈希的键名

我们取出文章的全部信息后,还为文章信息添加了一个字段 id。这是因为文章 IDRedis 中是作为键名存储的,不在值当中,所以我们需要附加这个字段到文章信息中。

实现这些方法后,我们大体实现了一个文章投票的后端处理逻辑,能够为文章投票并能根据投票结果改变文章的排序情况。

编程要求

根据提示,在右侧Begin-End区域补充代码,完成简化版文章投票网站的后端处理逻辑:

  • article_vote() 函数中:

    • 该方法作用是:对文章投票
    • 参数说明:
      • r:Redis 客户端
  • user_id:投票用户

  • article_id:被投票文章

    • 已提供一周前 Unix 时间戳,存放在变量 cutoff
    • 当满足以下条件时,为文章投一票:
      • 该文章发布不超过一周
  • 该用户没有为该文章投过票

  • post_article() 函数中:

    • 该方法作用是:创建文章
    • 参数说明:
      • r:Redis 客户端
  • user:发布用户

  • title:文章标题

  • link:文章链接

    • 已提供:
      • article_id,新文章 ID
  • voted,新文章已投票用户名单存储键名

  • article,新文章详细信息存储键名

  • now,文章创建时间

    • 按照 ID 递增的顺序依次创建文章
    • 保证发布文章的用户不能给自己的文章投票
    • 文章在发布一周后删除已投票用户名单
    • 存储文章详细信息到 Redis 中,包括字段:
      • 文章标题
  • 文章链接

  • 发布用户

    • 存储文章的发布时间和初始投票数
      • 初始投票数为 1
  • get_articles() 函数中:

    • 该方法作用是:对文章进行排序
    • 参数说明:
      • r:Redis 客户端
      • start:从排序为 start 的文章开始获取
  • end:到排序为 end 的文章结束获取

  • order:排序方式,分为两种:

    • time:按时间排序
    • score:按投票数排序
  • 已提供文章信息空列表,articles

  • 实现按时间/投票数排序

  • 将排序后的文章及其全部信息组成一个列表:

    • 按照不同排序规则取出排序在参数提供的区间范围内的文章
    • 及每篇文章的全部信息,包括文章 ID
  1. #!/usr/bin/env python
  2. #-*- coding:utf-8 -*-
  3. import time
  4. ONE_WEEK_IN_SECONDS = 7 * 24 * 60 * 60
  5. def article_vote(r, user_id, article_id):
  6. cutoff = time.time() - ONE_WEEK_IN_SECONDS
  7. # 请在下面完成要求的功能
  8. #********* Begin *********#
  9. if r.zscore('time', article_id) < cutoff:
  10. return
  11. if r.sadd('voted:' + article_id, user_id):
  12. r.zincrby('score', article_id, 1)
  13. #********* End *********#
  14. def post_article(r, user, title, link):
  15. article_id = str(r.incr('article'))
  16. voted = 'voted:' + article_id
  17. now = time.time()
  18. article = 'article:' + article_id
  19. # 将发布文章的用户添加到投票集合中,并设置投票集合的过期时间为一周
  20. r.sadd(voted, user)
  21. r.expire(voted, ONE_WEEK_IN_SECONDS)
  22. # 将文章的标题、链接和发布者添加到哈希中,并将文章添加到得分和时间有序集合中
  23. r.hmset(article, {
  24. 'title': title,
  25. 'link': link,
  26. 'poster': user,
  27. })
  28. r.zadd('score', article_id, 1)
  29. r.zadd('time', article_id, now)
  30. return article_id
  31. def get_articles(r, start, end, order='score'):
  32. articles = []
  33. # 请在下面完成要求的功能
  34. #********* Begin *********#
  35. ids = r.zrevrange(order, start, end)
  36. for id in ids:
  37. article_data = r.hgetall(id)
  38. article_data['id'] = id
  39. articles.append(article_data)
  40. #********* End *********#
  41. return articles

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