Redis OM for Python 实战：用 Flask 构建 Redis 文档型 API

在日常开发中，我们使用 Redis 时常常会遇到这样的场景：需要存储复杂的结构化数据（比如用户信息、商品详情），还要支持灵活的查询（按年龄筛选、按技能搜索）。直接用 Redis 的基础命令处理 JSON 数据不仅繁琐，查询起来更是头疼。而 Redis OM for Python 的出现，正好解决了这些问题 —— 它让我们能用 Python 类轻松建模，用简洁的代码实现 CRUD 和复杂查询。今天我们就结合 Flask 框架，手把手教你用 Redis OM Python 构建一个文档型 API。

一、Redis OM Python 是什么？

Redis OM Python 是 Redis 官方推出的客户端工具，专为简化 Redis 中的文档数据管理而生。它基于 Pydantic 框架提供数据建模能力，能自动处理：

• 唯一 ID 生成（使用 ULID，比 UUID 更友好）
• Redis 键名的自动生成（无需手动拼接键名）
• JSON 格式的存储与解析
• 索引创建与复杂查询（支持条件组合、范围查询、全文搜索等）

简单说，有了它，我们可以像操作 ORM 一样操作 Redis，无需再手写复杂的 Redis 命令。

二、环境准备与快速启动

在开始之前，我们需要准备好开发环境，一步步搭建起基础框架。

2.1 环境要求

• git：用于克隆示例代码
• Python 3.9+：运行应用
• Redis Stack：提供 JSON 和搜索功能（或安装了 JSON、Search 模块的 Redis）
• curl/Postman：测试 API
• （可选）Redis Insight：可视化查看 Redis 数据

2.2 步骤 1：获取源码并启动 Redis

首先克隆示例仓库，然后启动 Redis Stack（用 Docker 最方便）：

bash

# 克隆仓库
git clone https://github.com/redis-developer/redis-om-python-flask-skeleton-app.git
cd redis-om-python-flask-skeleton-app

# 用Docker启动Redis Stack（包含JSON和搜索功能）
docker-compose up -d

如果用 Redis Cloud，需要配置环境变量（替换为你的 Redis 信息）：

bash

export REDIS_OM_URL=redis://default:@:

2.3 步骤 2：配置 Python 环境

创建虚拟环境并安装依赖（Flask、Redis OM 等）：

bash

# 创建虚拟环境
python3 -m venv venv
# 激活环境（Windows用venv\Scripts\activate）
. ./venv/bin/activate
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

2.4 步骤 3：启动 Flask 应用

以开发模式启动，修改代码后自动重启：

bash

# 设置开发模式
export FLASK_ENV=development
# 启动应用
flask run

此时访问http://127.0.0.1:5000/，能看到主页说明启动成功。

2.5 步骤 4：加载示例数据

运行数据加载脚本，批量添加测试数据到 Redis：

bash

python dataloader.py

输出会显示每个新增用户的 ULID（类似01FX8RMR7NRS45PBT3XP9KNAZH），后续查询会用到这些 ID。

三、核心：用 Redis OM 构建数据模型

Redis OM 的核心是数据建模 —— 通过 Python 类定义数据结构，自动映射到 Redis 的 JSON 文档。我们以Person模型为例，看看如何定义。

3.1 模型定义：Person 与嵌入式 Address

在person.py中，我们定义两个类：Person（主模型）和Address（嵌入式模型）：

python

from pydantic import Field
from typing import List, Optional
from redis_om import JsonModel, EmbeddedJsonModel, NotFoundError

# 嵌入式地址模型（作为Person的字段）
class Address(EmbeddedJsonModel):
    # 街道号码（必选，索引）
    street_number: int = Field(index=True)
    # 单元号（可选，不索引）
    unit: Optional[str] = Field(index=False)
    # 街道名称（必选，索引）
    street_name: str = Field(index=True)
    # 城市（必选，索引）
    city: str = Field(index=True)
    # 州/省（必选，索引）
    state: str = Field(index=True)
    # 邮编（必选，索引）
    postal_code: str = Field(index=True)
    # 国家（必选，索引，默认英国）
    country: str = Field(index=True, default="United Kingdom")

# 人员主模型
class Person(JsonModel):
    # 名（必选，索引）
    first_name: str = Field(index=True)
    # 姓（必选，索引）
    last_name: str = Field(index=True)
    # 年龄（必选，正整数，索引）
    age: int = Field(index=True)
    # 地址（必选，嵌入式模型）
    address: Address
    # 个人陈述（必选，支持全文搜索）
    personal_statement: str = Field(index=True, full_text_search=True)
    # 技能列表（必选，字符串数组，索引）
    skills: List[str] = Field(index=True)

关键说明：

• 继承关系：Person继承JsonModel（表示作为独立 JSON 文档存储），Address继承EmbeddedJsonModel（表示嵌入到其他模型中，不单独存储）。
• 字段参数：
  • index=True：为字段创建索引，支持查询。
  • full_text_search=True：开启全文搜索（如personal_statement）。
  • Optional：标记可选字段（如unit），需配合index=False。
  • default：设置默认值（如country默认 "United Kingdom"）。
• 自动 ID：Redis OM 自动生成 ULID 作为主键（pk属性），格式如01FX8SSSDN7PT9T3N0JZZA758G。

四、CRUD 操作实战：从 API 到 Redis 存储

有了模型，我们就能通过简单的代码实现增删改查。下面结合 Flask API 和 curl 命令，逐个演示。

4.1 创建（Create）：新增人员数据

代码实现（Flask 路由）：

python

# app.py
from flask import Flask, request, jsonify
from person import Person, NotFoundError

app = Flask(__name__)

@app.route("/person/new", methods=["POST"])
def create_person():
    # 从请求JSON初始化Person实例
    new_person = Person(**request.json)
    # 保存到Redis
    new_person.save()
    # 返回生成的ULID
    return new_person.pk

测试（curl 命令）：

bash

curl --location --request POST 'http://127.0.0.1:5000/person/new' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
    "first_name": "Joanne",
    "last_name": "Peel",
    "age": 36,
    "personal_statement": "Music is my life, I love gigging and playing with my band.",
    "address": {
      "street_number": 56,
      "unit": "4A",
      "street_name": "The Rushes",
      "city": "Birmingham",
      "state": "West Midlands",
      "postal_code": "B91 6HG",
      "country": "United Kingdom"
    },
    "skills": ["synths", "vocals", "guitar"]
}'

存储格式：

数据在 Redis 中以 JSON 文档存储，键名格式为:person.Person:。用redis-cli查看：

bash

redis-cli
127.0.0.1:6379> json.get :person.Person:01FX8SSSDN7PT9T3N0JZZA758G

返回的 JSON 包含所有字段，包括嵌入式address的详细信息。

4.2 读取（Read）：灵活查询数据

Redis OM 的find方法支持多种查询条件，满足不同场景需求。

4.2.1 按 ID 查询

python

@app.route("/person/byid/", methods=["GET"])
def find_by_id(id):
    try:
        # 通过ID获取实例，转换为字典返回
        person = Person.get(id)
        return person.dict()
    except NotFoundError:
        return jsonify({"error": "Not found"}), 404

测试：

bash

curl --location --request GET 'http://localhost:5000/person/byid/01FX8SSSDN7PT9T3N0JZZA758G'

4.2.2 按姓名查询（多条件组合）

python

@app.route("/people/byname//", methods=["GET"])
def find_by_name(first, last):
    # 条件：first_name == first 且 last_name == last
    people = Person.find(
        (Person.first_name == first) & 
        (Person.last_name == last)
    ).all()
    return jsonify({"results": [p.dict() for p in people]})

测试（查询 Kareem Khan）：

bash

curl --location --request GET 'http://127.0.0.1:5000/people/byname/Kareem/Khan'

4.2.3 按年龄范围查询（带排序）

python

@app.route("/people/byage//", methods=["GET"])
def find_in_age_range(min_age, max_age):
    # 条件：age >= min_age 且 age <= max_age，按age排序
    people = Person.find(
        (Person.age >= int(min_age)) & 
        (Person.age <= int(max_age))
    ).sort_by("age").all()
    return jsonify({"results": [p.dict() for p in people]})

测试（30-47 岁）：

bash

curl --location --request GET 'http://127.0.0.1:5000/people/byage/30/47'

4.2.4 按城市和技能查询（数组包含）

python

@app.route("/people/byskill//", methods=["GET"])
def find_matching_skill(skill, city):
    # 条件：skills包含skill 且 address.city == city
    # << 表示“包含”（数组查询）
    people = Person.find(
        (Person.skills << skill) & 
        (Person.address.city == city)
    ).all()
    return jsonify({"results": [p.dict() for p in people]})

测试（Sheffield 的吉他手）：

bash

curl --location --request GET 'http://127.0.0.1:5000/people/byskill/guitar/Sheffield'

4.2.5 全文搜索个人陈述

python

@app.route("/people/bystatement/", methods=["GET"])
def find_matching_statements(term):
    # % 表示全文搜索（匹配包含term的内容）
    people = Person.find(Person.personal_statement % term).all()
    return jsonify({"results": [p.dict() for p in people]})

测试（搜索含 “play” 的陈述）：

bash

curl --location --request GET 'http://127.0.0.1:5000/people/bystatement/play'

注意：全文搜索会匹配近义词（如 “play”“plays”“playing”），非常适合自由文本查询。

4.3 更新（Update）：修改已有数据

python

@app.route("/person//age/", methods=["POST"])
def update_age(id, new_age):
    try:
        # 获取实例，修改字段后保存
        person = Person.get(id)
        person.age = int(new_age)
        person.save()
        return "ok"
    except NotFoundError:
        return "Not found", 404

测试（更新 Kareem 的年龄为 28）：

bash

curl --location --request POST 'http://127.0.0.1:5000/person/01FX8RMR7T60ANQTS4P9NKPKX8/age/28'

4.4 删除（Delete）：移除数据

python

@app.route("/person//delete", methods=["POST"])
def delete_person(id):
    # 直接删除ID对应的记录
    Person.delete(id)
    return "ok"

测试（删除 ID 为 01FX8RMR8545RWW4DYCE5MSZA1 的记录）：

bash

curl --location --request POST 'http://127.0.0.1:5000/person/01FX8RMR8545RWW4DYCE5MSZA1/delete'

4.5 高级：设置数据过期时间

通过Person.db()获取 Redis 连接，调用expire设置 TTL（生存时间）：

python

@app.route("/person//expire/", methods=["POST"])
def expire_by_id(id, seconds):
    try:
        person = Person.get(id)
        # 对实例的键设置过期时间（秒）
        Person.db().expire(person.key(), int(seconds))
        return "ok"
    except NotFoundError:
        return "Not found", 404

测试（600 秒后过期）：

bash

curl --location --request POST 'http://localhost:5000/person/01FX8RMR82D091TC37B45RCWY3/expire/600'

用redis-cli验证 TTL：

bash

127.0.0.1:6379> ttl :person.Person:01FX8RMR82D091TC37B45RCWY3

五、常见问题排查

• Flask 启动失败：检查 Redis 是否启动（Docker 容器是否运行），Redis Cloud 的REDIS_OM_URL是否正确。
• 数据加载失败：确保 Flask 应用已启动，dataloader.py依赖的接口正常。
• 查询无结果：检查条件是否正确（如姓名区分大小写），索引是否设置（index=True）。

总结

Redis OM for Python 让 Redis 的文档型数据管理变得简单：用 Python 类定义模型，用直观的 API 实现 CRUD 和复杂查询，无需手动拼接 Redis 命令。无论是构建小型 API 还是复杂的文档型应用，它都能大幅提升开发效率。

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