RabbitMQ是一个在AMQP基础上完整的,可服用的企业消息系统。他遵循Mozilla Public License开源协议。

MQ全称为Message Queue,消息队列(MQ)是一种应用程序对应用程序的通信方法。

应用程序通过读写出入队列的消息(针对应用程序的数据)来通信,而无需专用连接来链接它们。

消息传递指的是程序之间通过在消息中发送数据进行通信,而不是通过直接调用彼此来通信,直接调用通常是用于诸如远程过程调用的技术。

队列的使用除去了接收和发送应用程序同时执行的要求。

RabbitMQ安装

安装配置epel源
$ rpm -ivh http://dl.fedoraproject.org/pub/epel/6/i386/epel-release-6-8.noarch.rpm 安装erlang
$ yum -y install erlang 安装RabbitMQ
$ yum -y install rabbitmq-server

注意:service rabbitmq-server start/stop

安装API

pip install pika
or
easy_install pika
or
源码 https://pypi.python.org/pypi/pika

使用API操作RabbitMQ

基于Queue实现生产者消费者模型

 #!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import Queue
import threading message = Queue.Queue(10) def producer(i):
while True:
message.put(i) def consumer(i):
while True:
msg = message.get() for i in range(12):
t = threading.Thread(target=producer, args=(i,))
t.start() for i in range(10):
t = threading.Thread(target=consumer, args=(i,))
t.start()

基于Queue

对于RabbitMQ来说,生产和消费不再针对内存里的一个Queue对象,而是某台服务器上的RabbitMQ Server实现的消息队列。

生产者:

 #!/usr/bin/env python
import pika # ######################### 生产者 ######################### connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
host='localhost'))
channel = connection.channel() channel.queue_declare(queue='hello') channel.basic_publish(exchange='',
routing_key='hello',
body='Hello World!')
print(" [x] Sent 'Hello World!'")
connection.close()

消费者:

 #!/usr/bin/env python
import pika # ########################## 消费者 ########################## connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
host='localhost'))
channel = connection.channel() channel.queue_declare(queue='hello') def callback(ch, method, properties, body):
print(" [x] Received %r" % body) channel.basic_consume(callback,
queue='hello',
no_ack=True) print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
channel.start_consuming()

1.acknowledgment消息不丢失

no-ack = False,如果消费者遇到情况(its channel is closed, connection is closed, or TCP connection is lost)挂掉了,那么,RabbitMQ会重新将该任务添加到队列中。

import pika

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
host='10.211.55.4'))
channel = connection.channel() channel.queue_declare(queue='hello') def callback(ch, method, properties, body):
print(" [x] Received %r" % body)
import time
time.sleep(10)
print 'ok'
ch.basic_ack(delivery_tag = method.delivery_tag) channel.basic_consume(callback,
queue='hello',
no_ack=False) print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
channel.start_consuming()

消费者

2.durable消息不丢失

#!/usr/bin/env python
import pika connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='10.211.55.4'))
channel = connection.channel() # make message persistent
channel.queue_declare(queue='hello', durable=True) channel.basic_publish(exchange='',
routing_key='hello',
body='Hello World!',
properties=pika.BasicProperties(
delivery_mode=2, # make message persistent
))
print(" [x] Sent 'Hello World!'")
connection.close()

生产者

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import pika connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='10.211.55.4'))
channel = connection.channel() # make message persistent
channel.queue_declare(queue='hello', durable=True) def callback(ch, method, properties, body):
print(" [x] Received %r" % body)
import time
time.sleep(10)
print 'ok'
ch.basic_ack(delivery_tag = method.delivery_tag) channel.basic_consume(callback,
queue='hello',
no_ack=False) print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
channel.start_consuming()

消费者

3.消费获取顺序

默认消息队列里的数据是按照顺序被消费者拿走,例如:消费者1 去队列中获取 奇数 序列的任务,消费者1去队列中获取 偶数 序列的任务。

channel.basic_qos(prefetch_count=1) 表示谁来谁取,不再按照奇偶数排列

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import pika connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='10.211.55.4'))
channel = connection.channel() # make message persistent
channel.queue_declare(queue='hello') def callback(ch, method, properties, body):
print(" [x] Received %r" % body)
import time
time.sleep(10)
print 'ok'
ch.basic_ack(delivery_tag = method.delivery_tag) channel.basic_qos(prefetch_count=1) channel.basic_consume(callback,
queue='hello',
no_ack=False) print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
channel.start_consuming()

消费者

4.发布订阅

发布订阅和简单的消息队列区别在于,发布订阅会将消息发送给所有的订阅者,而消息队列中的数据被消费一次便消失。

所以,RabbitMQ实现发布和订阅时,会为每一个订阅者创建一个队列,而发布者发布消息时,会将消息放置在所有相关队列中。

exchange type = fanout

#!/usr/bin/env python
import pika
import sys connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
host='localhost'))
channel = connection.channel() channel.exchange_declare(exchange='logs',
type='fanout') message = ' '.join(sys.argv[1:]) or "info: Hello World!"
channel.basic_publish(exchange='logs',
routing_key='',
body=message)
print(" [x] Sent %r" % message)
connection.close()

发布者

#!/usr/bin/env python
import pika connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
host='localhost'))
channel = connection.channel() channel.exchange_declare(exchange='logs',
type='fanout') result = channel.queue_declare(exclusive=True)
queue_name = result.method.queue channel.queue_bind(exchange='logs',
queue=queue_name) print(' [*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C') def callback(ch, method, properties, body):
print(" [x] %r" % body) channel.basic_consume(callback,
queue=queue_name,
no_ack=True) channel.start_consuming()

订阅者

5.关键字发送

exchange type = direct

之前事例,发送消息时明确指定某个队列并向其中发送消息,RabbitMQ还支持根据关键字发送,即:队列绑定关键字,发送者将数据根据关键字发送到消息exchange,exchange根据 关键字 判定应该将数据发送至指定队列。

 #!/usr/bin/env python
import pika
import sys connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
host='localhost'))
channel = connection.channel() channel.exchange_declare(exchange='direct_logs',
type='direct') result = channel.queue_declare(exclusive=True)
queue_name = result.method.queue severities = sys.argv[1:]
if not severities:
sys.stderr.write("Usage: %s [info] [warning] [error]\n" % sys.argv[0])
sys.exit(1) for severity in severities:
channel.queue_bind(exchange='direct_logs',
queue=queue_name,
routing_key=severity) print(' [*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C') def callback(ch, method, properties, body):
print(" [x] %r:%r" % (method.routing_key, body)) channel.basic_consume(callback,
queue=queue_name,
no_ack=True) channel.start_consuming()

消费者

 #!/usr/bin/env python
import pika
import sys connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
host='localhost'))
channel = connection.channel() channel.exchange_declare(exchange='direct_logs',
type='direct') severity = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else 'info'
message = ' '.join(sys.argv[2:]) or 'Hello World!'
channel.basic_publish(exchange='direct_logs',
routing_key=severity,
body=message)
print(" [x] Sent %r:%r" % (severity, message))
connection.close()

生产者

6.模糊匹配

exchange type = topic

在topic类型下,可以让队列绑定几个模糊的关键字,之后发送者将数据发送到exchange,exchange将传入”路由值“和 ”关键字“进行匹配,匹配成功,则将数据发送到指定队列。

  • # 表示可以匹配 0 个 或 多个 单词
  • *  表示只能匹配 一个 单词
 发送者路由值              队列中
old.boy.python old.* -- 不匹配
old.boy.python old.# -- 匹配
 #!/usr/bin/env python
import pika
import sys connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
host='localhost'))
channel = connection.channel() channel.exchange_declare(exchange='topic_logs',
type='topic') result = channel.queue_declare(exclusive=True)
queue_name = result.method.queue binding_keys = sys.argv[1:]
if not binding_keys:
sys.stderr.write("Usage: %s [binding_key]...\n" % sys.argv[0])
sys.exit(1) for binding_key in binding_keys:
channel.queue_bind(exchange='topic_logs',
queue=queue_name,
routing_key=binding_key) print(' [*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C') def callback(ch, method, properties, body):
print(" [x] %r:%r" % (method.routing_key, body)) channel.basic_consume(callback,
queue=queue_name,
no_ack=True) channel.start_consuming()

消费者

 #!/usr/bin/env python
import pika
import sys connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
host='localhost'))
channel = connection.channel() channel.exchange_declare(exchange='topic_logs',
type='topic') routing_key = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else 'anonymous.info'
message = ' '.join(sys.argv[2:]) or 'Hello World!'
channel.basic_publish(exchange='topic_logs',
routing_key=routing_key,
body=message)
print(" [x] Sent %r:%r" % (routing_key, message))
connection.close()

生产者

 sudo rabbitmqctl add_user alex 123
# 设置用户为administrator角色
sudo rabbitmqctl set_user_tags alex administrator
# 设置权限
sudo rabbitmqctl set_permissions -p "/" alex '.''.''.' # 然后重启rabbiMQ服务
sudo /etc/init.d/rabbitmq-server restart # 然后可以使用刚才的用户远程连接rabbitmq server了。 ------------------------------
credentials = pika.PlainCredentials("alex","") connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('192.168.14.47',credentials=credentials))

注意事项

python操作——RabbitMQ的更多相关文章

  1. Python操作RabbitMQ

    RabbitMQ介绍 RabbitMQ是一个由erlang开发的AMQP(Advanced Message Queue )的开源实现的产品,RabbitMQ是一个消息代理,从“生产者”接收消息并传递消 ...

  2. Python之路【第九篇】:Python操作 RabbitMQ、Redis、Memcache、SQLAlchemy

    Python之路[第九篇]:Python操作 RabbitMQ.Redis.Memcache.SQLAlchemy   Memcached Memcached 是一个高性能的分布式内存对象缓存系统,用 ...

  3. python - 操作RabbitMQ

    python - 操作RabbitMQ     介绍 RabbitMQ是一个在AMQP基础上完整的,可复用的企业消息系统.他遵循Mozilla Public License开源协议.MQ全称为Mess ...

  4. 文成小盆友python-num12 Redis发布与订阅补充,python操作rabbitMQ

    本篇主要内容: redis发布与订阅补充 python操作rabbitMQ 一,redis 发布与订阅补充 如下一个简单的监控模型,通过这个模式所有的收听者都能收听到一份数据. 用代码来实现一个red ...

  5. Python之路第十二天,高级(4)-Python操作rabbitMQ

    rabbitMQ RabbitMQ是一个在AMQP基础上完整的,可复用的企业消息系统.他遵循Mozilla Public License开源协议. MQ全称为Message Queue, 消息队列(M ...

  6. python操作RabbitMQ(不错)

    一.rabbitmq RabbitMQ是一个在AMQP基础上完整的,可复用的企业消息系统.他遵循Mozilla Public License开源协议. MQ全称为Message Queue, 消息队列 ...

  7. Python菜鸟之路:Python基础-Python操作RabbitMQ

    RabbitMQ简介 rabbitmq中文翻译的话,主要还是mq字母上:Message Queue,即消息队列的意思.rabbitmq服务类似于mysql.apache服务,只是提供的功能不一样.ra ...

  8. Python操作 RabbitMQ、Redis、Memcache

    Python操作 RabbitMQ.Redis.Memcache Memcached Memcached 是一个高性能的分布式内存对象缓存系统,用于动态Web应用以减轻数据库负载.它通过在内存中缓存数 ...

  9. Python 【第六章】:Python操作 RabbitMQ、Redis、Memcache、SQLAlchemy

    Memcached Memcached 是一个高性能的分布式内存对象缓存系统,用于动态Web应用以减轻数据库负载.它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数,从而提高动态.数据库驱动网站的速度 ...

  10. Python操作 RabbitMQ、Redis、Memcache、SQLAlchemy

    Memcached Memcached 是一个高性能的分布式内存对象缓存系统,用于动态Web应用以减轻数据库负载.它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数,从而提高动态.数据库驱动网站的速度 ...

随机推荐

  1. Django中ORM介绍和字段参数

    Object Relational Mapping(ORM) ORM介绍 ORM概念 对象关系映射(Object Relational Mapping,简称ORM)模式是一种为了解决面向对象与关系数据 ...

  2. Mac显示和隐藏隐藏文件

    显示:defaults write com.apple.finder AppleShowAllFiles -bool true 隐藏:defaults write com.apple.finder A ...

  3. hud项目lcd调试过程的一些见解

    1.帧缓冲(FrameBuffer)设备驱动帧缓冲设备为标准的字符型设备,在Linux中主设备号29,定义在/include/uapi/linux/major.h中的FB_MAJOR,次设备号定义帧缓 ...

  4. CodeIgniter 框架在Apache服务器下去掉index.php 总结

    最近一段时间一直研究CI框架,但是对CI框架的跳转链接一直需要加index.php前缀,经过CI论坛的各种解决方案,最后总结记录一下自己实际操作去掉index.php的过程. 1.要修改Apache ...

  5. Unity3D游戏开发之游戏读/存档功能在Unity3D中的实现

    喜欢我的博客请记住我的名字:秦元培,我的博客地址是:http://qinyuanpei.com 转载请注明出处,本文作者:秦元培, 本文出处:http://blog.csdn.net/qinyuanp ...

  6. Alluxio部署(local模式)

    下载(pre-build for Hadoop 2.7) http://www.alluxio.org/download` 解压 tar -xvf alluxio-1.3.0-hadoop2.7-bi ...

  7. Nginx区分PC或手机访问不同网站

    近几年来,随着手机和pad的普及,越来越多的用户选择使用移动客户端访问网站,而为了获取更好的用户体验,就需要针对不同的设备显示出最合适的匹配,这样就是近年来流行的“响应式web设计”. 响应式web设 ...

  8. python 数学操作符

    优先级从高到低 print("2 ** 3 = %d" % 2 ** 3) 2 ** 3 = 8print("7 % 2 = {}".format(7 % 2) ...

  9. 【BZOJ1912】[Apio2010]patrol 巡逻 树形DP

    [BZOJ1912][Apio2010]patrol 巡逻 Description Input 第一行包含两个整数 n, K(1 ≤ K ≤ 2).接下来 n – 1行,每行两个整数 a, b, 表示 ...

  10. 自制的几个jquery插件

    1.颜色插件,比用css方便些 //1.插件编写 ;(function ($) { $.fn.extend({ "color":function(value){ return th ...