Predis 技术文档
2024-12-23 04:08:39作者:申梦珏Efrain
一、安装指南
Predis 是一个 PHP 7.2 及以上版本的 Redis 客户端,支持从 Redis 3.0 到 7.2 的版本。以下是安装 Predis 的步骤:
- 使用 Composer 管理项目依赖。在项目的根目录下运行以下命令安装 Predis:
composer require predis/predis
-
确保您的 PHP 环境已经安装了 Redis 扩展。
-
如果您不使用 Composer,可以通过下载 Predis 的发行版压缩文件并解压到项目目录中,然后手动加载 Predis 类。
require 'Predis/Autoloader.php';
Predis\Autoloader::register();
确保 Predis 的目录位于 PHP 的 include_path 中。
二、项目的使用说明
Predis 的使用非常简单,以下是一个基本的连接和使用示例:
$client = new Predis\Client();
$client->set('foo', 'bar');
$value = $client->get('foo');
Predis 支持多种连接方式,包括 TCP/IP、TLS/SSL 加密的 TCP/IP 以及 UNIX 域套接字。
连接参数
连接参数可以通过以下两种方式提供:
- 使用命名数组:
$client = new Predis\Client([
'scheme' => 'tcp',
'host' => '10.0.0.1',
'port' => 6379,
]);
- 使用 URI 字符串:
$client = new Predis\Client('tcp://10.0.0.1:6379');
对于密码保护的 Redis 服务器,您需要提供 password 参数。如果 Redis 6.0 及以上版本启用了 ACL,还需要提供 username。
客户端配置
客户端配置可以通过传递特定的客户端选项到 Predis\Client::__construct() 的第二个参数来进行:
$client = new Predis\Client($parameters, ['prefix' => 'sample:']);
支持的客户端选项包括 prefix、exceptions、connections、cluster、replication、aggregate、parameters 和 commands。
三、项目 API 使用文档
Predis 提供了丰富的 API,以供用户进行 Redis 数据操作。以下是部分 API 的使用示例:
- 设置和获取键值:
$client->set('key', 'value');
$value = $client->get('key');
- 使用列表:
$client->lpush('list', 'value1');
$client->lpush('list', 'value2');
$value = $client->lrange('list', 0, -1);
- 使用集合:
$client->sadd('set', 'value1');
$client->sadd('set', 'value2');
$members = $client->smembers('set');
更多 API 使用详情,请参考官方文档。
四、项目安装方式
Predis 的安装方式主要有两种:
- 使用 Composer:
composer require predis/predis
- 手动下载安装:
- 从 GitHub 下载 Predis 的发行版压缩文件。
- 解压文件到项目目录中。
- 手动加载 Predis 类:
require 'Predis/Autoloader.php';
Predis\Autoloader::register();
确保 Predis 的目录位于 PHP 的 include_path 中。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
538
3.76 K
暂无简介
Dart
775
192
Ascend Extension for PyTorch
Python
343
410
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.34 K
757
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
1.07 K
97
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
356
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
337
181
AscendNPU-IR
C++
86
142
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
987
251