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. HDU 4925 Apple Tree (瞎搞)

    找到规律,各一个种一棵树.或者施肥.先施肥,先种树一样. Apple Tree Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 2621 ...

  2. Nginx https加密以及nginx日志配置与管理

    Nginx https加密以及nginx日志配置与管理 使用Nginx的优点Nginx作为WEB服务器,Nginx处理静态文件.索引文件.自动索引的效率非常高.Nginx作为代理服务器,Nginx可以 ...

  3. C++在线编译器

    主要有3个,且它们都支持C++11 http://gcc.godbolt.org/ http://coliru.stacked-crooked.com/ http://ideone.com/ 第一个网 ...

  4. STL 源代码剖析 算法 stl_algo.h -- rotate

    本文为senlie原创,转载请保留此地址:http://blog.csdn.net/zhengsenlie rotate --------------------------------------- ...

  5. hdu5802 Windows 10 贪心

    Windows 10 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others)Total ...

  6. 2017 Wuhan University Programming Contest (Online Round) B Color 树形dp求染色方法数

    /** 题目:Color 链接:https://oj.ejq.me/problem/23 题意:给定一颗树,将树上的点最多染成m种颜色,有些节点不可以染成某些颜色.相邻节点颜色不同.求染色方法数. 思 ...

  7. 通信协议之广播---recvfrom 放回客户端的ip地址第一次全为0.0.0.0

    遇到一个很恶心的问题. while(1) { recvfrom(sockfd, readbuff, UDP_CMD_BUFF_LENGTH - 1, 0, (struct sockaddr *)&am ...

  8. Working with JSON in C# & VB

    Introduction Whilst JSON is a compact and easy to read cross-language storage and data exchange form ...

  9. hdu 4587(割点的应用)

    题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4587 思路:题目的意思很简单,就是删除任意2个节点以及关联的边,求图的最大连通分量数.我们知道删除割点 ...

  10. poj 2516(拆点+最小权匹配)

    题目链接:http://poj.org/problem?id=2516 思路:考虑某种货物,由于某个订货商可能接受来自不同地区的货物,而某一地区的货物也可能送给不同的订货商,显然不能直接进行匹配,必须 ...