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Redis - Datenbank Zugriff mit Python

Redis
  • Ich spiele jetzt schon etwas länger mit Python & Redis herum. Mittlerweile läuft die Redis DB lokal in einem Docker Container, die Daten werden regelmäßig gesichert. Ein gute Hilfe beim Spielen ist Redis Insight.

    Die Datenbank sieht so aus.

    87922ef6-24c0-492f-be67-a97944f79e0c-grafik.png

    Heute mal etwas Beispiel-Code. Die Imports, die wir benötigen

    import redis
    import dataclasses
    import argparse
    

    Funktion zur Initialisierung der Redis DB

    ###############################################
    # Function for init Redis DB
    ###############################################
        
    def init_redis(redis_host, redis_port, redis_db):
        """init redis db"""
        redis_obj = redis.Redis(host=redis_host, port=redis_port, db=redis_db)
        return redis_obj
    

    Umschaltung Live und Test DB

    Ich arbeite mit Live DB und Test DB. Hier definiere ich die verschiedenen Datenbanken, die ich benutze.

    LIVE = [0, 1, 2]  # redis db numbers
    TEST = [10, 11, 12]  # redis db numbers
    

    Sollte selbsterklärend sein. Über eine Option beim Programmaufruf wird das gesteuert.

    ###############################################
    # Argument parsing setup
    ###############################################
    parser = argparse.ArgumentParser(description='Start the app with optional test mode.')
    parser.add_argument('--test_mode', type=int, default=0, help='Set test mode (default: 0)')
    args = parser.parse_args()
    

    Programmaufruf

    python3 main.py --test_mode
    

    Der Python Code zur Umschaltung

    #####################
    # Loads DB depending on Test Mode
    #####################
    # Initialize connection
    if args.test_mode == 0:
        settings_redis_db = init_redis(SERVER_IP, 6379, LIVE[0])
    else:
        settings_redis_db = init_redis(SERVER_IP, 6379, TEST[0])
    

    DB Klasse

    @dataclasses.dataclass
    class PortfolioSettings:
        """Class to handle Portfolio Settings.
        Data is stored in Redis DB which runs in a docker container.
        """
        project: str
        version: str
        theme: str
        stock_list: str
    
        def __init__(self, project="Portfolio", version="0.0.3", theme="dark", stock_list=None):
            self.project = project
            self.version = version
            self.theme = theme
            self.stock_list = stock_list if stock_list is not None else ["AAPL", "GOOG"]
    
        def load_from_db(self, db_client):
            """Load settings from Redis DB."""
            try:
                self.project = str(db_client.json().get('settings', '$..project')[0]) or self.project
                self.version = str(db_client.json().get('settings', '$..version')[0]) or self.version
                self.theme = str(db_client.json().get('settings', '$..theme')[0]) or self.theme
                stock_list = str(db_client.json().get('settings', '$..stock_list')[0])
                self.stock_list = stock_list if stock_list is not None else self.stock_list
            except (KeyError, Exception) as e:  # Catching a generic exception here since we removed the specific RedisError
                print("Error:", e)
    
        def save_to_db(self, db_client):
            """Save settings to Redis DB."""
            try:
                data_to_save = {
                    'project': self.project,
                    'version': self.version,
                    'theme': self.theme,
                    'stock_list': self.stock_list
                }
                db_client.json().set('settings', '$', data_to_save)
            except Exception as e:  # Catching a generic exception
                print("Error:", e)
    
        def update(self, key, value):
            """Update a value."""
            setattr(self, key, value)
    
       
    settings_data = PortfolioSettings()
    settings_data.load_from_db(settings_redis_db)
    settings_data.save_to_db(settings_redis_db)
    

    Init

    Init legt die DB an, wenn keine DB vorhanden ist. Also, keine DB vorhanden, dann wird sie mit den hinterlegten Daten angelegt.

    Load From DB

    Wie der Name sagt, die Daten werden von der Redis DB geladen.

    Save To DB

    Wir speichern die Daten in der Datenbank.

    Update

    Ein Beispiel.

    settings_data.update('theme', tab_settings['theme'])
    

    Danach speichern nicht vergessen

    settings_data.save_to_db(settings_redis_db)
    

    Im Test-Modus sinnlos, da wir die DB beim Start neu initialisieren!

    Und am Ende der Klasse stehen noch folgende beiden Zeilen.

    settings_data = PortfolioSettings()
    settings_data.load_from_db(settings_redis_db)
    settings_data.save_to_db(settings_redis_db)
    

    Das Objekt settings_data wird mit irgendwelchen Daten befüllt. Danach wird das Objekt settings_data mit den Daten aus der Redis DB befüllt. Wenn Sie nicht vorhanden ist, werden die Daten aus dem init angelegt.

    Viel Spaß beim Testen und wie immer, wer Fehler findet den bitte ich um entsprechende Korrektur.

  • Da kann man sich immer wieder mit beschäftigen und man lernt jeden Tag was dazu. Also, der Vorteil von Dataclasses ist, dass man viele Dinge nicht selber schreiben muss. So was wie _init() und repr()

    This module provides a decorator and functions for automatically adding generated special methods such as init() and repr() to user-defined classes. It was originally described in PEP 557.

    Kann man hier nachlesen. Ok, warum habe ich dann da oben eine init() mit drin? Kann das weg? Versuch macht klug.

    @dataclasses.dataclass
    class PortfolioSettings():
        """Class to handle Portfolio Settings.
        Data is stored in Redis DB which runs in a docker container.
        """
        project: str
        version: str
        theme: str
        stock_list: str
             
        def load_from_db(self, db_client):
            """Load settings from Redis DB."""
            try:
                self.project = str(db_client.json().get('settings', '$..project')[0]) or self.project
                self.version = str(db_client.json().get('settings', '$..version')[0]) or self.version
                self.theme = str(db_client.json().get('settings', '$..theme')[0]) or self.theme
                stock_list = str(db_client.json().get('settings', '$..stock_list')[0])
                self.stock_list = stock_list if stock_list is not None else self.stock_list
            except (KeyError, Exception) as e:  # Catching a generic exception here since we removed the specific RedisError
                print("Error:", e)
    
        def save_to_db(self, db_client):
            """Save settings to Redis DB."""
            try:
                data_to_save = {
                    'project': self.project,
                    'version': self.version,
                    'theme': self.theme,
                    'stock_list': self.stock_list
                }
                db_client.json().set('settings', '$', data_to_save)
            except Exception as e:  # Catching a generic exception
                print("Error:", e)
    
        def update(self, key, value):
            """Update a value."""
            setattr(self, key, value)
    
    
    
    # Initialisierung, falls Redis DB nicht vorhanden ist!
    settings_data = PortfolioSettings(project="Portfolio", version="0.0.3", theme="dark", stock_list="['AAPL', 'GOOG']")
    
    # Versuch die DB zu laden, wenn da werden Daten aus der DB geladen!
    try:
        settings_data.load_from_db(settings_redis_db)
    except Exception as e:  # Catching a generic exception
        print("Error2:", e)
    
    # Speichern, wenn keine DB vorhanden. Wenn vorhanden, kommt das hier 'Entry with key 0 already exists'.
    settings_data.save_to_db(settings_redis_db)
    

    Die letzten drei Befehle haben mir ein paar Kopfschmerzen verursacht. Jetzt habe ich es verstanden und mal entsprechend kommentiert.

    Und schwupps, ist der init() Teil weg.

  • Ich bin mit der Lernkurve noch nicht so richtig zufrieden. Eine Frage die sich mir stellte, geht das einfacher? Der Ursprung meiner Datenbank Struktur liegt in einem anderen Projekt, wo ich versucht habe Daten permanent in einem File zu speichern. Dazu hatte ich damals JSON genommen. Deswegen auch diese Zeilen

    self.project = str(db_client.json().get('settings', '$..project')[0]) or self.project
    

    Gut, ich hatte dann mal ChatGPT gefragt, wie macht man das so 'normalerweise'? es kam eine Klasse heraus, die ich dann intensiv ausprobiert habe, ein wenig umgebaut usw. So lange, bis ich der Meinung war, ok ich habe es verstanden. Jetzt nutzte der Code auch mehr Redis Funktionen, wie

    self.client.hset('settings', name, json.dumps(data))
    

    Es waren jetzt folgende Funktionen drin

    • hset
    • hexists
    • hdel
    • hget

    Dokumentation -> https://redis.io/commands/hset/

    Beim Durchlesen des Codes hatte ich jetzt mehr das Gefühl, so muss das sein 🙂

    In RedisInsight sieht das dann jetzt so aus.

    393195f7-1017-4285-8fca-734ee6b4bff7-grafik.png

    Klasse

    class PortfolioSettings:
    
        def __init__(self, host='172.17.0.2', port=6379, db=0):
            if args.test_mode == 1:
                self.client = redis.StrictRedis(host=SERVER_IP, port=port, db=TEST[0])
            else:
                self.client = redis.StrictRedis(host=SERVER_IP, port=port, db=LIVE[0])
    
        def set_settings(self, name, data):
            """Init settings if db don't exist"""
            if not self.client.hexists('settings', name):
                self.client.hset('settings', name, json.dumps(data))
                return True
            return False
    
        def edit_setting(self, name, data):
            """Edit an entry in settings"""
            if self.client.hexists('settings', name):
               self.client.hset('settings', name, json.dumps(data))
                   return True
            return False
    
        def delete_setting(self, name):
            """Delete an entry in settings"""
            return self.client.hdel('settings', name)
    
        def get_setting(self, name):
            """Get an entry in settings"""
            setting = self.client.hget('settings', name)
            return json.loads(setting) if setting else None
    
        def get_all_settings(self):
            """Get all entries in settings"""
            settings = self.client.hgetall('settings')
            return {k.decode(): json.loads(v) for k, v in settings.items()}
    

    Und hier die Initialisierung

    settings_data = PortfolioSettings()
    
    #####################
    # Will only be executed if DB is not available!
    #####################
    if not settings_data.get_all_settings():
        # Settings initialisieren
        print("INIT")
        settings_data.set_settings("project", "Portfolio")
        settings_data.set_settings("version", "0.0.3")
        settings_data.set_settings("theme", "dark")
        settings_data.set_settings("url_list", ["https://www.onvista.de/aktien/Deutsche-Telekom-Aktie-DE0005557508"])
        settings_data.set_settings("exchange_list", ['DKB','Smartbroker','BUX'])
    

    Teile der Klasse sind [KI-generiert]

    Ich war zufrieden und habe die Klasse dann in mein Projekt übernommen und den Code überall entsprechend angepasst.

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    FrankMF

    Hab ChatGPT nochmal nach der Installation auf einem Production Server befragt.

    ChatGPT

    Certainly! Here's a short example of the steps you can follow to deploy a Flask application on a production server using Nginx and Gunicorn:

    Prepare your server:

    Set up a server (e.g., using a cloud provider like AWS, DigitalOcean, or a dedicated server) and ensure it has a clean, up-to-date installation of a Linux distribution (e.g., Ubuntu or CentOS).

    Install required software:

    Install necessary software packages on your server. You'll need Python, pip (Python package manager), Nginx, and Gunicorn. You can use your distribution's package manager (e.g., apt for Ubuntu or yum for CentOS) to install these dependencies.

    Deploy your Flask application:

    Copy your Flask application code and any required dependencies to your server.

    Set up a virtual environment (optional but recommended):

    Create a virtual environment for your Flask application to isolate its dependencies. You can use venv or virtualenv for this purpose.

    Install Flask and any required Python packages within your virtual environment:

    pip install flask

    Test your Flask application:

    Ensure your Flask application runs correctly within your server's virtual environment.

    Configure Gunicorn:

    Create a Gunicorn configuration file (e.g., gunicorn_config.py) to specify the settings for running your Flask application. Here's a simple example: workers = 4 # Number of Gunicorn worker processes bind = '0.0.0.0:8000' # The address and port Gunicorn should listen on

    Start Gunicorn:

    Start Gunicorn with your Flask application: gunicorn -c gunicorn_config.py your_app:app

    Configure Nginx:

    Create an Nginx server block (often located in /etc/nginx/sites-available) to define how Nginx should handle incoming requests. Here's a simplified example: server { listen 80; server_name your_domain.com www.your_domain.com; location / { proxy_pass http://127.0.0.1:8000; # Pass requests to Gunicorn proxy_set_header Host $host; proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr; } }

    Enable the Nginx server block and restart Nginx:

    sudo ln -s /etc/nginx/sites-available/your_config /etc/nginx/sites-enabled/ sudo nginx -t # Test Nginx configuration sudo systemctl restart nginx

    Configure your DNS:

    Point your domain name to your server's IP address.

    Secure your server (optional but recommended):

    Set up SSL/TLS certificates for your domain to enable HTTPS. You can use Let's Encrypt for free SSL certificates.

    Monitor your application:

    Set up monitoring tools and logs to keep track of your application's performance and troubleshoot any issues.

    These are the basic steps to deploy a Flask application on a production server with Nginx and Gunicorn. Please note that this is a simplified example, and there are many additional considerations, such as database configuration, security, and optimization, depending on your specific application and requirements. It's also important to keep your server and software up to date and follow security best practices to ensure the stability and security of your production environment.

    Das werde ich doch mal ausprobieren 😎

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