indexedredis 6.0.3

5.0 状态

版本5.0.0将与之前版本略有不兼容，因为它移除了一些旧遗留功能，改进了许多现有功能，并更改了一些行为。

你可以通过转换指南了解转换所需步骤，该指南可在以下位置找到：https://github.com/kata198/indexedredis/blob/5.0branch/CONVERTING_TO_5.0.0

变更的详细信息，以及转换指南中省略的增强和错误修复，可以在5.0.0版本日志中找到：https://github.com/kata198/indexedredis/blob/5.0branch/Changelog

自动和原生类型

从4.0版本开始，IndexedRedis支持定义字段，这些字段将自动转换为/从原生Python类型（如int、float、datetime）转换，以及可以表示为json（字典、列表）或支持pickle的对象。你只需提供其原生格式中的类型，所有的转换都在幕后完成。当获取对象时，返回的对象也包含其原生类型的字段。

IndexedRedis还支持更多高级功能，例如自动pickle/unpickle字段、压缩/解压缩、base64编码/解码，甚至可以通过标准接口定义自己的自定义字段类型。

有关更多信息，请参阅下文的“高级字段”部分。

API参考

并非所有方法和类型都包含在此文档中。

有关完整的pydoc参考，请参阅

https://pythonhosted.org/indexedredis/

或

http://htmlpreview.github.io/?https://github.com/kata198/IndexedRedis/blob/master/doc/IndexedRedis.html?_cache_vers=1

以下是一个快速概述/概览

IndexedRedisModel

你应该扩展此类型来定义你的模型。

示例模型

class Song(IndexedRedisModel)

FIELDS = [ \

IRField(‘artist’),

IRField(‘title’),

IRField(‘album’),

IRField(‘track_number’，valueType=int), # 自动转换为/从int

IRField(‘duration’，defaultValue=’0:00’),

IRField(‘releaseDate’，valueType=datetime.datetime), # 自动转换为/从datetime

IRField(‘description’),

IRField(‘copyright’),

IRRawField(‘mp3_data’), # 不要尝试编码/解码数据

IRCompressedField(‘thumbnail’，compressMode=’gzip’), # 使用“gzip”压缩在存储中压缩此字段

IRField(‘tags’，valueType=list),

# “lyrics”将在对象上是一个utf-8 unicode值，并将其压缩/解压缩到/从存储中 IRFieldChain(‘lyrics’，[ IRUnicodeField(encoding=’utf-8’), IRCompressedField() ])，defaultValue=’No lyrics found’ ),

]

INDEXED_FIELDS = [ \

‘artist’,

‘title’,

‘track_number’,

]

KEY_NAME = ‘Songs’

模型属性

FIELDS - 必需。一个字符串或IRField对象（或其子类）的列表，这些对象命名了可用于存储的字段。（见下文“高级字段”部分）

示例：[IRField(‘name’), IRField(‘description’), IRField(‘model’), IRFixedPointField(‘Price’，2), IRField(‘timestamp’，valueType=datetime), IRField(‘remainingStock’，valueType=int)]

INDEXED_FIELDS - 包含将进行索引的字段名称的字符串列表。只能过滤索引字段。添加插入/删除时间。此处列出的名称必须与FIELDS中给出的字段名称匹配。

示例：[‘Name’，‘model’]

KEY_NAME - 必需。表示此模型的唯一名称。将其视为表名。

示例：‘StoreItems’

REDIS_CONNECTION_PARAMS - 可选 - 提供传递给“redis.Redis”以构造redis对象的参数。在这里，您可以定义每个模型的默认连接参数的覆盖。

从5.0.0版本开始，仅为此模型定义此字段以使用默认连接之外的连接。您不再需要在每个模型上设置此选项。

有关更多信息，请参阅下面的“连接到Redis”部分。

如果未定义或为空，将使用默认参数。如果存在任何字段，它们将覆盖继承的默认连接参数。

示例：{'host' : '192.168.1.1'}

高级字段

从版本4.0开始，IndexedRedis允许您在FIELDS元素中传递类型为IRField（扩展str）的元素。

从5.0.0版本开始，所有字段必须以某种方式扩展IRField。那些不扩展的将生成弃用警告，并且字段将被转换为IRClassicField（与IRField相同，但默认为空字符串而不是irNull）。

这样做可以指定有关字段的某些属性。

示例

FIELDS = [ IRField('name'), IRField('age', valueType=int), IRField('birthday', valueType=datetime.datetime) ]

字段名称

第一个参数是字段名称的字符串。

类型

您可以通过传递“valueType”将值自动转换为特定类型（IRField或使用几种扩展字段之一）

（例如，IRField('age', valueType=int)）

如果使用“bool”，则值0和大小写不敏感的字符串“false”将结果为False，而1或“true”将结果为True。

当使用浮点数时，请考虑使用IRFixedPointField，它支持索引，并且与平台无关的相同表示形式（与“float”不同）。

浮点数以跨平台工作。使用定点数字作为字符串类型（例如，myFixedPoint = '%2.5f' % (10.12345)）

IRField支持“valueType”，大多数其他字段类型处理特定类型，因此没有此类参数。

空值

空值由一个静态单例表示，称为“irNull”（类型为IRNullType）。

对于除IRClassicField之外的所有类型（IRClassicField默认为空字符串），字段的默认值（当未设置时）为irNull。可以通过将“defaultValue=somethingElse”传递给IRField构造函数来更改此值。

irNull不等于空字符串，或除了另一个irNull之外的所有内容。这是为了区分，例如，没有分配的int与int(0)

您可以使用在IndexedRedis或IndexedRedis.fields中找到的“irNull”变量来检查类型化的字段。

例如。

from IndexedRedis import irNull

# 可以直接在模型过滤中使用，notDangerFive = MyModel.objects.filter(dangerLevel__ne=irNull).filter(dangerLevel__ne=5).all()

# 或在可查询列表中，或直接比较（未显示）myResults = MyModel.objects.filter(something='value').all()

notDangerFive = myResults.filter(dangerLevel__ne=irNull).filter(dangerLevel__ne=5)

默认值

所有字段（除IRClassicField外）支持在构造IRField对象时提供的“defaultValue”参数。

对于所有字段（除IRClassicField外），此参数的默认值是“irNull”（见下文）。对于IRClassicField，默认值保持为空字符串，并且不能更改（以与5.0.0之前的普通字符串字段兼容）。

高级类型

以下是在FIELDS数组中使用可能的字段类型，可以像“from IndexedRedis.fields import NAME”一样导入

IRField - 标准字段，接受一个名称和一个“valueType”，这是一个本地Python类型，或任何实现__new__的单参数类型，返回对象。有关datetime和json的实现示例，请参阅IndexedRedis/fields/FieldValueTypes。

如果没有定义valueType，则类型为str/unicode（与4.0之前相同），并使用默认编码（请参阅set/getDefaultIREncoding函数）

除非类型是json类型或浮点数（使用IRFixedPointField在浮点数上建立索引）否则可索引。

IRBase64Field - 在Base64编码和解码之间转换。

可索引。

IRCompressedField - 在存储前自动压缩，在检索后自动解压缩。参数“compressMode”目前支持“zlib”（默认）、“bz2”或“lzma”。

可索引。

IRFixedPointField - 带有固定小数位数的浮点数。此类类型支持使用浮点数进行索引，而IRField(…valueType=float)不支持，因为不同平台有不同的精度、舍入等。通过参数decimalPlaces（默认为5）定义小数点后的精度。

可索引。

IRPickleField - 在存储前自动将给定的对象序列化，在检索后反序列化。

不可索引，因为Python 2和3之间的表示不同，以及系统相关的repr变化。

IRUnicodeField - 带有参数“encoding”的字段，用于定义此字段的编码。使用此字段来支持具有任意编码的字段，因为IRField将使用默认编码来处理字符串。

可索引

IRBytesField - 强制数据为“bytes”，Python 2和Python 3兼容。如果您需要Python 3专用，可以使用IRField(valueType=bytes)。对于完全不进行编码/解码，请参阅IRRawField。

可索引

IRClassicField - 模仿FIELDS 5.0.0之前的普通字符串条目行为的字段。此字段默认为空字符串，并且始终使用默认IREncoding进行编码/解码。

可索引

IRRawField - 不在Redis中转换的字段。在检索时，它始终是“bytes”类型（或Python 2中的str）。在Python 3中，它与IRField(…valueType=None)非常相似，但Python 2需要此字段来存储二进制数据而不会遇到编码问题。

不可索引 - 无解码

IRForeignLinkField - 提供对另一个模型的引用（在SQL中想到“外键”）。使用此功能来引用模型中的其他模型。该字段链接到单个外对象或irNull。

使用“foreignKey”参数接受链接的模型。

有关更多信息，请参阅“外部链接”部分。

可索引

IRForeignMultiLinkField - 提供对另一个模型的引用（在SQL中想到“外键”）。使用此功能来引用模型中的多个其他模型。该模型链接到一个或多个外对象，或irNull。

使用“foreignKey”参数接受链接的模型。

有关更多信息，请参阅“外部链接”部分。

可索引。注意，过滤器必须包含完整列表（pks、objs或它们的组合）。必须客户端执行“包含项目”式过滤器。

IRFieldChain - 将多个字段类型链接在一起。例如，使用此功能压缩值的Base64表示形式或压缩utf-16数据。有关更多详细信息，请参阅下面的部分。

如果所有链接的字段都是可索引的，则可索引。

链式连接多个类型

“链式连接”允许您对单个字段应用多个类型。例如，假设您有一些需要压缩以进行存储的utf-16数据。

示例

FIELDS = [

…

IRFieldChain(‘longData’，[IRUnicodeField(encoding='utf-16'), IRCompressedField()])

]

IRFieldChain类似于常规IRField，第一个参数是字段名称，它有一个可选的“defaultValue”参数。

不同之处在于第二个参数chainedFields接受一个其他字段类型的列表。

在存储时，将值通过列表中的每个类型从左到右传递。

在检索时，检索到的值将逆向通过这些链接字段，从右到左。

最左侧元素（第一个元素）的输出定义了访问对象时将找到的数据类型。

因此，在上面的示例中，“myObj.longData”将是一个utf-16字符串。在访问数据库时，该utf-16字符串将被解码然后压缩以进行存储。在检索时，它将被解压缩然后转换回utf-16。

您可以在IRFieldChain上指定一个defaultValue，通过将“defaultValue=X”作为构造函数的参数来实现。但是，如果在链中的任何字段上提供了“defaultValue”，则将被忽略。

哈希查找（性能）

如果您想要在非常大的字符串/字节（如基因组）上进行索引/搜索，IndexedRedis支持对键进行哈希处理，即值将作为本身存储，但用于查找的键引用将是该字符串的哈希。

这提高了性能，节省了网络流量，并减少了存储需求。

为此，将IRField的“hashIndex”属性设置为True。

FIELDS = [ \

…

IRField（'genomeStr', hashIndex=True）

]

就这样！过滤和检索等所有操作保持不变（即您直接使用值，就像“hashIndex”为False一样），但在幕后，所有查找都将使用值的MD5哈希来完成。

将现有模型转换为/从哈希索引

IndexedRedis提供了辅助方法来自动将现有的未哈希键转换为哈希，并将哈希键转换回未哈希。

为此，相应地更改您的IndexedRedisModel，然后调用（对于名为MyModel的模型类）

MyModel.objects.compat_convertHashedIndexes()

这将删除任何支持“hashIndex”属性的IRField的哈希和非哈希键值。如果您仅调用“reindex”并且更改了任何字段的“hashIndex”属性，则将留下持久的关键值。

默认情况下（fetchAll=True），此函数将检索此特定模型的全部记录，并对它们逐个操作。这更有效，但如果内存限制是问题，则可以传递fetchAll=False，这将检索一个对象，转换索引，保存，然后检索下一个对象。这较慢，但使用的内存较少。

在此函数调用期间，不应使用任何模型（在更改模式时使用它本来就没有意义）。

连接到Redis

您的Redis连接应由调用“setDefaultRedisConnectionParams”并传递一个字典{‘host’：‘hostname’，‘port’：6379，‘db’：0}来定义。

默认连接将连接到主机127.0.0.1，端口6379，数据库名为0。如果您没有明确定义这些字段中的任何一个，则将使用这些值用于相应的字段。

这些默认参数将用于所有模型，除非您在模型上定义了非空的REDIS_CONNECTION_PARAMS，则该模型将继承默认连接参数，覆盖任何在模型上定义的值。

如果您需要相同的模型连接到不同的Redis实例，可以调用“MyModel.connectAlt”（其中MyModel是您的模型类）并传递一个包含备用连接参数的字典。该函数将返回一个使用提供的备用连接的类的副本。

模型验证

该模型将在第一次实例化该类型的对象时进行验证。如果它的定义中有任何无效之处，将引发“InvalidModelException”。

用法

用法与Django或Flask非常相似。

查询

调用.filter或.filterInline构建一个查询/过滤集。使用下面描述的任何一种Fetch方法来执行查询。

objects = SomeModel.objects.filter(param1=val).filter(param2=val).all()

数据库支持从等于和不等于的检索类型。要使用不等于表达式，将“__ne”追加到字段名的末尾。

objects = SomeModel.objects.filter(param1=val, param2__ne=val2).all()

所有过滤器都在Redis服务器上使用哈希查找应用。同一类型的所有过滤器（等于或不等于）在Redis上使用一个命令应用。因此，应用过滤器，无论有多少个过滤器，总共是1到2个命令。

过滤结果/客户端过滤

.all操作的结果是一个[QueryableList](https://pypi.python.org/pypi/QueryableList)，包含了所有匹配的对象。每个对象类型与模型相同。你可以像使用普通列表一样使用QueryableList，但它可能更强大。

一旦从Redis中获取了结果，QueryableList允许你使用QueryableList支持的方式（例如gt、contains、in）进行进一步客户端过滤。

示例

mathTeachers = People.objects.filter(job='Math Teacher').all()

experiencedMathTeachers = mathTeachers.filter(experienceYears__gte=10) # 获取具有10年或以上经验的数学教师

cheeseLovingMathTeachers = matchTeachers.filter(likes__splitcontains=(' ', 'cheese')) # 检查空格分隔的列表字段'likes'是否包含'cheese'

更多信息请见 https://github.com/kata198/QueryableList。

保存

obj = SomeModel(field1='value', field2='value') obj.save()

使用过滤器删除

SomeModel.objects.filter(name='Bad Man').delete()

删除单个对象

obj.delete()

原子数据集替换

还有一个名为“reset”的强大方法，可以原子性地替换属于该模型的所有元素。这对于缓存替换等非常有用。

lst = [SomeModel(…), SomeModel(..)]

SomeModel.reset(lst)

例如，你可以有一个SQL后端和cron作业，执行复杂查询（或仅获取相同的模型），并每5分钟进行一次原子替换，以在应用中获得巨大的性能提升。

通过SomeModel.objects.filter(key=val, key2=val2)过滤对象并使用.all获取对象

示例：SomeModel.objects.filter(name='Tim', colour='purple').filter(number=5).all()

获取主键

有时你可能想要通过外键关系引用单个对象，或者为了更快/更独特地检索，而不是过滤。

每个保存的对象都有一个唯一的唯一主键（每个模型都是唯一的），可以通过“getPk”方法检索。然后你可以使用此值在exists、get、getMultiple等方法中使用。

获取函数:

构建过滤器集不会实际获取任何数据，直到调用以下其中一个（请参阅API以获取完整列表）。所有这些函数都作用于当前的过滤器集。

示例：matchingObjects = SomeModel.objects.filter(…).all()

all - 返回匹配此过滤器的所有对象

allOnlyFields - 接受字段列表，并仅使用当前过滤器集获取这些字段

allByAge - 返回匹配此过滤器的对象，按从旧到新的顺序排列

delete - 删除匹配此过滤器的对象

count - 获取匹配此过滤器的对象数量

first - 获取当前过滤器下的最旧记录

last - 获取当前过滤器下的最新记录

random - 获取当前过滤器下的随机元素

getPrimaryKeys - 获取与当前过滤器关联的主键

过滤器函数

这些函数向当前集添加过滤器。“filter”返回一个副本，“filterInline”作用于该对象。

filter - 添加额外的过滤器，返回过滤器对象的副本（moreFiltered = filtered.filter(key2=val2)）

filterInline - 向当前过滤器对象添加额外的过滤器。

全局获取函数

这些函数在SomeModel.objects上可用，不使用任何过滤器（它们获取特定对象）

get - 通过pk获取单个对象

getMultiple - 通过pk列表获取多个对象

exists - 测试给定pk下是否存在对象

模型函数

实际对象包含包括

save - 保存此对象（如果不存在则创建，否则更新）

delete - 删除此对象

getUpdatedFields - 查看上次获取后的更改

更新索引

随着模型的变化，你可能需要向INDEXED_FIELDS数组中添加字段。如果这是一个已存在的字段，你可以通过以下方式重新索引模型：

MyModel.objects.reindex()

然而，如果你更改了可索引字段的字段类型，你应该使用“reset”方法。

MyModel.objects.reset(MyModel.objects.all())

连接到多个Redis实例

您可能想在多个Redis实例上使用相同的模型。要做到这一点，请在IndexedRedisModel上使用.connectAlt方法。

AltConnectionMyModel = MyModel.connectAlt({'host' : 'althost', 'db' : 4})

“connectAlt”方法接受一个Redis连接参数的字典，并返回一个指向备用Redis的Model的副本。

您可以使用AltConnectionMyModel就像使用MyModel一样。

客户端过滤/方法

在从redis检索了一组对象之后（例如通过调用.all()），您将获得一个已检索对象的IRQueryableList。

这是一个智能列表，它封装了QueryableList（https://github.com/kata198/QueryableList）并允许使用多种更高级的过滤（包含、不区分大小写的比较、分割过滤等）。有关所有可用操作的详细信息，请参阅QueryableList文档。

这些操作将在获取后作用于对象，但有时您需要过滤超出简单的等于或不等于，这是Redis后端的当前限制。

您可以使用链式调用

# 从Redis获取所有field1等于“something”的对象。

# 然后，在客户端，过滤出csvData不为空且以逗号分割包含“someItem”作为元素的对象。

# 然后，仍然在客户端，过滤出（状态为“pending”或“saved”）或lastUpdated小于或等于700秒前的对象。

#（请注意，确保lastUpdated是IRField(..valueType=int)或float，否则您将比较字符串）

myObjects = MyModel.objects.filter(field1='something').all().filter(csvData__isnull=False, csvData__splitcontains=("," , "someItem")).filterOr(status__in=('pending', 'saved'), lastUpdated__lte(time.time() - 700))

IRQueryableList上的其他方法包括

• getModel - 返回与这些对象关联的模型

• delete - 删除此列表中的所有对象。

  注意：这样做更有效率

  MyModel.objects.filter(…).delete()

  而不是这样做

  MyModel.objects.filter(…).all().delete()

  因为后者实际上检索了完整对象，然后删除它们，而前者只删除匹配项。

  然而，有时您可能希望在删除之前在客户端进行额外的过滤，这支持这一点。

• save - 保存此列表中的所有对象。如果是所有现有对象，则仅更新自获取以来已更改的字段。

• reload - 逐个重新加载此列表中的所有对象。这将从Redis获取最新数据并将其应用到项目上。

  此函数的返回将是一个与IRQueryableList相同索引的列表。项目将是KeyError异常（如果项目在Redis端被删除），或包含字段更新字典，键为字段名称，值为（旧值，新值）元组。

• refetch - 再次检索此列表中的所有对象，并返回一个新的IRQueryableList。请注意，这不会再次执行过滤，而是基于每个项目的内部主键检索每个项目。

外键链接

从IndexedRedis 6.0.0版本开始，您可以从另一个模型引用模型实例。这些在SQL世界中类似于“外键”。

两种字段类型提供此功能

IRForeignLinkField - 链接到另一个模型的单个实例。这接受一个值irNull（对于没有链接的对象）、一个对象的主键或一个对象本身。解析始终到对象本身。

IRForeignMultiLinkField - 链接到另一个模型的多个实例。与SQL不同，IndexedRedis可以直接使用字段执行此操作，而无需中间表。这接受一个值irNull（对于没有链接的对象），或包含主键和/或对象的列表。解析是引用对象列表。

分配引用

您可以分配与字段关联的外部模型类型匹配的对象或pk。

因此，如果你在FIELDS中有一个类似条目

IRForeignLinkField( 'other', foreignModel=OtherModel)

则你可以分配一个引用，例如

myOtherModel = OtherModel( … )

myObj.other = myOtherModel # 如果使用IRForeignMultiLinkField，这应该是一个列表。

或者

myOtherModel = OtherModel.objects.filter ( … ).first()

myObj.other = myOtherModel.getPk()

获取引用

默认情况下，当你获取模型时，任何外键关系的主键（们）都会与之一起获取。

外键对象本身是在访问时获取的，所以如果你这样做

myObj = MyModel.objects.filter ( … ).all()[0] # myObj仅获取OtherModel的主键

otherModel = myObj.other # 在这个点上（访问时），会获取整个OtherModel（使用主键）

这是推荐的默认行为，因为对于你可能不需要使用的每个对象，你可以节省一些时间和内存。

此外，如果你的应用程序不使用锁定，并且多个东西可能正在接触引用模型，那么如果你在获取时而不是在获取时获取，意外覆盖或使用过时实例的机会会更小。

然而，如果你想在同一个事务中获取外键链接（以及链接上的任何外键等，即获取所有相关内容），你可以在任何获取函数（如all、first、last、allOnlyFields等）中传递cascadeFetch=True。这将导致在获取时完全解析，而不是在访问时。

移除引用

可以通过将字段值设置为“irNull”来移除IRForeignLinkField的引用。例如：

myObj.other = irNull

将移除引用。

对于IRForeignMultiLinkField，你可以通过将字段设置为“irNull”来移除所有引用。你可以通过将字段值分配给一个列表（从中减去你不想包含的对象/主键）来移除单个引用。

注意：你必须分配这个列表。你不能获取列表，删除一个条目，然后保存对象。你必须这样做

myRefs = myObj.others

myRefs.remove( objToRemove ) # 或者splice，或者del

myObj.others = myRefs # 你必须分配属性。仅更改之前的结果列表将没有任何效果。

myObj.save()

级联

对于几个操作（与获取、保存、检查更改、比较值相关），有两个模式可以考虑。

第一个是非级联。这将导致操作仅处理当前对象，包括对 foreign objects 的引用，但不处理这些对象本身。

第二个是级联。这将导致操作级联，即它们将处理当前对象、任何 foreign objects、任何它们的 foreign objects 等。

对于获取方法（如.all），有一个参数cascadeFetch，默认为False，它将导致所有对象在一个事务中一次性解析，而不是默认的按访问。

对于保存方法（如.save），有一个参数cascadeSave，默认为True，它将导致任何未保存的外键对象也被保存。这意味着如果你通过IRForeignLinkField附加一个未保存的对象，并在父对象上调用.save(cascadeSave=True)，那么两个都将被插入。此外，如果你在引用对象上进行了任何更改，并在.save(cascadeSave=True)上调用，这些更改也将被保存。

如果你显式调用myOBj.save(cascadeSave=False)，那么只有“myObj”会被保存。如果你将引用分配给一个已经保存的外键对象（因此有一个主键），那么这个主键将被链接。如果你将引用分配给一个尚未保存的外键对象，那么你将不会有一个链接。你需要显式先保存子对象。此外，如果子外键对象发生了更改，那么在cascadeSave=False的情况下，它们将不会与“myOBj”一起保存。

对于重载功能，有一个参数，cascadeObjects，默认为True。这将控制是否重新加载具有本地更改的任何外部模型。如果为True，任何具有本地更改的任意级别的外部模型都将被重新加载（并反映在返回值中）。如果为False，则仅检查pk字段。

对于比较函数（hasSameValues、hasUnsavedChanges、getUpdatedFields），有一个参数，cascadeObjects，默认为False，它会导致任何外部链接对象（以及这些对象可能包含的任何链接等）被包含在结果中。

例如，考虑以下内容

myObj = MyModel.objects.first()

myObj2 = myObj

myObj.other.someKey = 'someValue'

当使用cascadeObjects=False调用hasSameValues时，将返回True，因为两个对象在直接引用的对象上具有相同的值。然而，当cascadeObjects=True时，将返回False。

hasUnsavedChanges的情况相同。

当使用cascadeObjects=False调用getUpdatedFields时，将返回一个空字典，因为“other”的pk没有更改。然而，当cascadeObjects=True时，结果中将包含键“other”，映射到值（myObj.other更改前的值，myObj.other更改后的值）。

但请注意，更改外部对象引用本身也被认为是主对象上的更改。所以，例如

myObj = MyModel.objects.first()

myObj2 = myObj

myObj.other = OtherModel.objects.filter(…).first() # 更改“other”指向的位置

在上面的示例中，当使用cascadeObjects=False调用hasSameValues、hasUnsavedChanges和getUpdatedFields时，都会显示“other”发生了变化，因为与“myObj”关联的pk发生了变化。

排序

在获取结果后，您可以通过在IRQueryableList上调用.sort_by来对它们进行排序。

示例

myObjs = MyModel.objects.filter(blah='something').all().sort_by('startDate')

编码

IndexedRedis默认使用系统默认编码（sys.getdefaultencoding），除非它是ascii，在这种情况下将默认使用utf-8。

您可以通过IndexedRedis.setDefaultIREncoding来更改此设置。

要获取当前默认编码，请使用IndexedRedis.getDefaultIREncoding。

要按字段使用不同的编码，请使用IRUnicodeField或IRBytesField，这两个类在构造时都接受一个“encoding”参数，允许您使数据遵循该编码。

更改

请参阅https://raw.githubusercontent.com/kata198/indexedredis/master/Changelog

示例

请参阅https://raw.githubusercontent.com/kata198/indexedredis/master/example.py

还可以查看

https://github.com/kata198/indexedredis/tree/master/tests

以了解各种独立和单元测试，这些测试将展示各种使用模式

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