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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。
---
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 name ooredis
redis> HSET ooredis version 1.0
redis> HSET ooredis 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。
---
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。
如果你对ooredis有兴趣，可以访问以下地址，获得更多信息：
ooredis的更详细介绍，幻灯： http://bit.ly/rbgn3Z
ooredis的项目主页： https://github.com/huangz1990/ooredis
最后，祝情侣们七夕快乐，早生贵子。
XD
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 name ooredis
redis> HSET ooredis version 1.0
redis> HSET ooredis 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。
如果你对ooredis有兴趣，可以访问以下地址，获得更多信息：
ooredis的更详细介绍，幻灯： http://bit.ly/rbgn3Z
ooredis的项目主页： https://github.com/huangz1990/ooredis
最后，祝情侣们七夕快乐，早生贵子。
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ayanamist 2011-08-06 21:34:03 +08:00
嗯，先赞楼主一个～希望能一直维护下去。目前开源项目最大的问题就是缺乏长久的支持啊……
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