RbbitMQ(消息队列)

#简单模式
服务端
import pika
#连接
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters( host='localhost'))
连接通道
channel = connection.channel()
声明队列
channel.queue_declare(queue='hello')
发送数据
channel.basic_publish(exchange='',
routing_key='hello',
body='Hello World!') print(" [x] Sent 'Hello World!'")
结束连接
connection.close() # ########################## 客户端 ##########################
#获得连接对象
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
获得连接通道
channel = connection.channel()
#声明队列
channel.queue_declare(queue='hello')
回调函数
def callback(ch, method, properties, body):
print(" [x] Received %r" % body)
#从通道取出数据执行回调函数
channel.basic_consume( callback,
queue='hello', #队列名
no_ack=True) print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
在通道等待数据传递过来
channel.start_consuming()
#############################防止掉线客户端########################################
#no-ack = False,如果消费者遇到情况挂掉了,那么,RabbitMQ会重新将该任务添加到队列中。
回调函数中的ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)
basic_comsume中的no_ack=False import pika
#连接
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
host='10.211.55.4'))
连接通道
channel = connection.channel()
声明队列
channel.queue_declare(queue='hello') def callback(ch, method, properties, body):
print(" [x] Received %r" % body)
import time
time.sleep(10)
print 'ok'
#执行这行代码之后,才把数据销毁
ch.basic_ack(delivery_tag = method.delivery_tag)
获得管道数据执行回调函数
channel.basic_consume(callback,
queue='hello',
no_ack=False) print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
等待
channel.start_consuming() #########################durable :消息不丢失(服务端)########################################3
import pika
连接
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='10.211.55.4'))
连接通道
channel = connection.channel()
声明队列
channel.queue_declare(queue='hello', durable=True)
push数据
channel.basic_publish(exchange='', #交换
routing_key='hello',
body='Hello World!',
基础属性
properties=pika.BasicProperties(
delivery_mode=2, # make message persistent
#让消息持久发送
))
print(" [x] Sent 'Hello World!'")
connection.close() ##################################消息不丢失(客户端)#############################################)#############################################
import pika
连接
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='10.211.55.4'))
通道
channel = connection.channel() 生成队列
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'
#确认
ch.basic_ack(delivery_tag = method.delivery_tag)
基础消耗方法,执行回调
channel.basic_consume(callback,
queue='hello',
no_ack=False) print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
开始消耗
channel.start_consuming()
##################################
(3) 消息获取顺序 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
################################客户端##################################
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'
#确认,
ch.basic_ack(delivery_tag = method.delivery_tag)
#谁来谁取
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() #############exchange模型#############
exchange type = fanout #交换类型 #############服务端########################
import pika
import sys connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
host='localhost'))
channel = connection.channel()
声明交流
channel.exchange_declare(exchange='logs',
type='fanout') message = ' '.join(sys.argv[1:]) or "info: Hello World!"
push数据
channel.basic_publish(exchange='logs', #交流name
routing_key='',
body=message)
print(" [x] Sent %r" % message)
connection.close() ########################客户端##################################################
# 消费者
#!/usr/bin/env python
import pika connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
host='localhost'))
channel = connection.channel()
声明交流
channel.exchange_declare(exchange='logs',
type='fanout') #订阅
声明队列
result = channel.queue_declare(exclusive=True)
#队列名
queue_name = result.method.queue
与队列捆绑
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)
基本消耗
channel.basic_consume(callback,
queue=queue_name,
no_ack=True) #保护数据
#消耗通道
channel.start_consuming() #######################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。
###########################客户端########################################
import pika
import sys connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
host='localhost'))
连接通道
channel = connection.channel()
声明交流
channel.exchange_declare(exchange='direct_logs',
type='direct') #直接
声明队列
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) 就是这个 print(' [*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C') def callback(ch, method, properties, body):
print(" [x] %r:%r" % (method.routing_key, body))
消耗,获取队列信息回调
channel.basic_consume(callback,
queue=queue_name,
no_ack=True)
开始消耗
channel.start_consuming()
#############################
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
##############################模糊查找############################################
import pika
import sys
连接
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
host='localhost'))
管道
channel = connection.channel()
交流
channel.exchange_declare(exchange='topic_logs',
type='topic') 话题
声明队列
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:
与队列捆绑
channel.queue_bind(exchange='topic_logs',
queue=queue_name,
routing_key=binding_key) #查找# 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() ################################ 基于RabbitMQ的RPC###############
一个客户端向服务器发送请求,服务器端处理请求后,将其处理结果保存在一个存储体中。而客户端为了获得处理结果,那么客户在向服务器发送请求时,同时发送一个回调队列地址reply_to。
###################################服务器####
# 建立连接,服务器地址为localhost,可指定ip地址
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
host='localhost')) # 建立会话
channel = connection.channel() # 声明RPC请求队列
channel.queue_declare(queue='rpc_queue') # 数据处理方法
def fib(n):
if n == 0:
return 0
elif n == 1:
return 1
else:
return fib(n-1) + fib(n-2) # 对RPC请求队列中的请求进行处理
def on_request(ch, method, props, body):
n = int(body) print(" [.] fib(%s)" % n) # 调用数据处理方法
response = fib(n) # 将处理结果(响应)发送到回调队列
ch.basic_publish(exchange='',
routing_key=props.reply_to,
properties=pika.BasicProperties(correlation_id = \
props.correlation_id),
body=str(response))
ch.basic_ack(delivery_tag = method.delivery_tag) # 负载均衡,同一时刻发送给该服务器的请求不超过一个
channel.basic_qos(prefetch_count=1) channel.basic_consume(on_request, queue='rpc_queue') print(" [x] Awaiting RPC requests")
channel.start_consuming() ##################################################################
import pika
import uuid class FibonacciRpcClient(object):
def __init__(self):
”“”
客户端启动时,创建回调队列,会开启会话用于发送RPC请求以及接受响应 “”“ # 建立连接,指定服务器的ip地址
self.connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
host='localhost')) # 建立一个会话,每个channel代表一个会话任务
self.channel = self.connection.channel() # 声明回调队列,再次声明的原因是,服务器和客户端可能先后开启,该声明是幂等的,多次声明,但只生效一次
result = self.channel.queue_declare(exclusive=True)
# 将次队列指定为当前客户端的回调队列
self.callback_queue = result.method.queue # 客户端订阅回调队列,当回调队列中有响应时,调用`on_response`方法对响应进行处理;
self.channel.basic_consume(self.on_response, no_ack=True,
queue=self.callback_queue) # 对回调队列中的响应进行处理的函数
def on_response(self, ch, method, props, body):
if self.corr_id == props.correlation_id:
self.response = body # 发出RPC请求
def call(self, n): # 初始化 response
self.response = None #生成correlation_id
self.corr_id = str(uuid.uuid4()) # 发送RPC请求内容到RPC请求队列`rpc_queue`,同时发送的还有`reply_to`和`correlation_id`
self.channel.basic_publish(exchange='',
routing_key='rpc_queue',
properties=pika.BasicProperties(
reply_to = self.callback_queue,
correlation_id = self.corr_id,
),
body=str(n)) while self.response is None:
self.connection.process_data_events()
return int(self.response) # 建立客户端
fibonacci_rpc = FibonacciRpcClient() # 发送RPC请求
print(" [x] Requesting fib(30)")
response = fibonacci_rpc.call(30)
print(" [.] Got %r" % response)

RbbitMQ 的 python 实现方法的更多相关文章

  1. Python swapcase()方法

    首先,要明白Python swapcase() 方法用于对字符串的大小写字母进行转换. 其次,了解swapcase()方法语法:str.swapcase() 返回值:返回大小写字母转换后生成的新字符串 ...

  2. python字符串方法的简单使用

    学习python字符串方法的使用,对书中列举的每种方法都做一个试用,将结果记录,方便以后查询. (1) s.capitalize() ;功能:返回字符串的的副本,并将首字母大写.使用如下: >& ...

  3. Python capitalize()方法

    Python capitalize()方法 capitalize()方法返回字符串的一个副本,只有它的第一个字母大写.对于8位的字符串,这个方法与语言环境相关. 语法 以下是capitalize()方 ...

  4. Python 字符串方法详解

    Python 字符串方法详解 本文最初发表于赖勇浩(恋花蝶)的博客(http://blog.csdn.net/lanphaday),如蒙转载,敬请保留全文完整,切勿去除本声明和作者信息.        ...

  5. Python isdigit()方法

    描述 Python isdigit() 方法检测字符串是否只由数字组成. 语法 isdigit()方法语法: str.isdigit() 参数 无. 返回值 如果字符串只包含数字则返回 True 否则 ...

  6. Python str方法总结

    1.返回第一个字母大写 S.capitalize(...) S.capitalize() -> string 1 2 3 4 >>>a = 'shaw' >>> ...

  7. Python list方法总结

    1. 向列表的尾部添加一个新的元素 append(...) L.append(object) -- append object to end 1 2 3 4 >>> a = ['sa ...

  8. Python 魔术方法指南

    入门 构造和初始化 构造定制类 用于比较的魔术方法 用于数值处理的魔术方法 表现你的类 控制属性访问 创建定制序列 反射 可以调用的对象 会话管理器 创建描述器对象 持久化对象 总结 附录 介绍 此教 ...

  9. Python join()方法

    描述 Python join() 方法用于将序列中的元素以指定的字符连接生成一个新的字符串. 语法 join()方法语法: str.join(sequence) 参数 sequence -- 要连接的 ...

随机推荐

  1. tomcat启动报错:Annotation-specified bean name 'patrolTrailServiceImpl' for bean class [cn.oppo.inventoryService.patrolTrailServiceImpl] con

    注释-为bean类[目录服务patrolTrailServiceImpl]指定的bean名称“patrolTrailServiceImpl”与同名和[目录服务patrolTrailServiceImp ...

  2. C++中explicit关键字的作用 (转)

    explicit用来防止由构造函数定义的隐式转换. 要明白它的作用,首先要了解隐式转换:可以用单个实参来调用的构造函数定义了从形参类型到该类类型的一个隐式转换. 例如: class things { ...

  3. python杂写

    一:用户交互 与用户交互主要使用input,这里需要说明三点: 1:input会等待用户输入 2:会将输入的内容赋值给变量 3:input出的变量都是字符串类型(str) 例子1:注意,因为input ...

  4. Python杂写1

    一:编程及编程语言介绍 编程的目的:人把自己的思想流程表达出来,让计算机按照这种思想去做事,把人给解放出来. 编程语言:简单的说就是一种语言,是人和计算机沟通的语言. 编程:例如Python,利用Py ...

  5. MVC开发中的常见错误-01未能加载文件或程序集“EntityFramework, Version=6.0.0.0, Culture=neutral, PublicKeyToken=b77a5c561934e089”或它的某一个依赖项。

    错误信息:未能加载文件或程序集“EntityFramework, Version=6.0.0.0, Culture=neutral, PublicKeyToken=b77a5c561934e089”或 ...

  6. Python面向对象 三大特性 综合案例+1(视频里的作业)

    class Dog: # 在创建一个小狗实例的时候,给它设置几个属性 def __init__(self, name, age = 1): self.name = name self.age = ag ...

  7. JAVA追加写入文本文件

    public void method1() { FileWriter fw = null; try { //如果文件存在,则追加内容:如果文件不存在,则创建文件 File f=new File(&qu ...

  8. Tomcat使用

    打开Tomcat官网 在浏览器地址栏输入: tomcat.apache.org,按回车 下载Tomcat 把目光移动至网页左边红匡处,点击Tomcat8 网页下移 点击箭头所指的链接 运行Tomcat ...

  9. C++11 中的function和bind、lambda用法

    std::function 1. std::bind绑定一个成员函数 #include <iostream> #include <functional> struct Foo ...

  10. Linux 下压缩与解压.zip和.rar

    )对于.zip linux下提供了zip和unzip程序,zip是压缩程序,unzip是解压程序.它们的参数选项很多,可用命令zip -help和unzip -help查看,这里只做简单介绍,举例说明 ...