Python操作rabbitMQ的示例代碼

更新時間：2019年03月19日 10:18:26 作者：Warm and new

這篇文章主要介紹了Python操作rabbitMQ的示例代碼，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧

引入

RabbitMQ 是一個由 Erlang 語言開發(fā)的 AMQP 的開源實現(xiàn)。

rabbitMQ是一款基于AMQP協(xié)議的消息中間件，它能夠在應用之間提供可靠的消息傳輸。在易用性，擴展性，高可用性上表現(xiàn)優(yōu)秀。使用消息中間件利于應用之間的解耦，生產(chǎn)者（客戶端）無需知道消費者（服務端）的存在。而且兩端可以使用不同的語言編寫，大大提供了靈活性。

中文文檔

安裝

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

# 啟動/停止
  service rabbitmq-server start/stop

rabbitMQ工作模型

簡單模式

生產(chǎn)者

import pika
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()

消費者

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()

相關參數(shù)

1，no-ack ＝ False

如果消費者遇到情況(its channel is closed, connection is closed, or TCP connection is lost)掛掉了，那么，RabbitMQ會重新將該任務添加到隊列中。

回調(diào)函數(shù)中的 ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)
basic_comsume中的no_ack=False

接收消息端應該這么寫：


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()

2，durable ：消息不丟失

生產(chǎn)者

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()

3，消息獲取順序

默認消息隊列里的數(shù)據(jù)是按照順序被消費者拿走，例如：消費者1 去隊列中獲取奇數(shù) 序列的任務，消費者1去隊列中獲取偶數(shù) 序列的任務。

channel.basic_qos(prefetch_count=1) 表示誰來誰取，不再按照奇偶數(shù)排列

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()

exchange模型

1，發(fā)布訂閱

發(fā)布訂閱和簡單的消息隊列區(qū)別在于，發(fā)布訂閱會將消息發(fā)送給所有的訂閱者，而消息隊列中的數(shù)據(jù)被消費一次便消失。所以，RabbitMQ實現(xiàn)發(fā)布和訂閱時，會為每一個訂閱者創(chuàng)建一個隊列，而發(fā)布者發(fā)布消息時，會將消息放置在所有相關隊列中。

exchange type = fanout

生產(chǎn)者

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()

消費者

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()

2，關鍵字發(fā)送

之前事例，發(fā)送消息時明確指定某個隊列并向其中發(fā)送消息，RabbitMQ還支持根據(jù)關鍵字發(fā)送，即：隊列綁定關鍵字，發(fā)送者將數(shù)據(jù)根據(jù)關鍵字發(fā)送到消息exchange，exchange根據(jù) 關鍵字判定應該將數(shù)據(jù)發(fā)送至指定隊列。

exchange type = direct

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()

3，模糊匹配

exchange type = topic

發(fā)送者路由值隊列中
old.boy.python old.* -- 不匹配
old.boy.python old.# -- 匹配

在topic類型下，可以讓隊列綁定幾個模糊的關鍵字，之后發(fā)送者將數(shù)據(jù)發(fā)送到exchange，exchange將傳入”路由值“和 ”關鍵字“進行匹配，匹配成功，則將數(shù)據(jù)發(fā)送到指定隊列。

# 表示可以匹配 0 個或多個單詞
* 表示只能匹配一個單詞

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()

基于rabbitMQ的RPC

Callback queue 回調(diào)隊列

一個客戶端向服務器發(fā)送請求，服務器端處理請求后，將其處理結果保存在一個存儲體中。而客戶端為了獲得處理結果，那么客戶在向服務器發(fā)送請求時，同時發(fā)送一個回調(diào)隊列地址 reply_to 。

Correlation id 關聯(lián)標識

一個客戶端可能會發(fā)送多個請求給服務器，當服務器處理完后，客戶端無法辨別在回調(diào)隊列中的響應具體和那個請求時對應的。為了處理這種情況，客戶端在發(fā)送每個請求時，同時會附帶一個獨有 correlation_id 屬性，這樣客戶端在回調(diào)隊列中根據(jù) correlation_id 字段的值就可以分辨此響應屬于哪個請求。

客戶端發(fā)送請求：

某個應用將請求信息交給客戶端，然后客戶端發(fā)送RPC請求，在發(fā)送RPC請求到RPC請求隊列時，客戶端至少發(fā)送帶有reply_to以及correlation_id兩個屬性的信息

服務端工作流：

等待接受客戶端發(fā)來RPC請求，當請求出現(xiàn)的時候，服務器從RPC請求隊列中取出請求，然后處理后，將響應發(fā)送到reply_to指定的回調(diào)隊列中

客戶端接受處理結果：

客戶端等待回調(diào)隊列中出現(xiàn)響應，當響應出現(xiàn)時，它會根據(jù)響應中correlation_id字段的值，將其返回給對應的應用

服務者

import pika

# 建立連接，服務器地址為localhost，可指定ip地址
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
    host='localhost'))

# 建立會話
channel = connection.channel()

# 聲明RPC請求隊列
channel.queue_declare(queue='rpc_queue')

# 數(shù)據(jù)處理方法
def fib(n):
  if n == 0:
    return 0
  elif n == 1:
    return 1
  else:
    return fib(n-1) + fib(n-2)

# 對RPC請求隊列中的請求進行處理
def on_request(ch, method, props, body):
  n = int(body)

  print(" [.] fib(%s)" % n)

  # 調(diào)用數(shù)據(jù)處理方法
  response = fib(n)

  # 將處理結果(響應)發(fā)送到回調(diào)隊列
  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)

# 負載均衡，同一時刻發(fā)送給該服務器的請求不超過一個
channel.basic_qos(prefetch_count=1)

channel.basic_consume(on_request, queue='rpc_queue')

print(" [x] Awaiting RPC requests")
channel.start_consuming()

客戶端

import pika
import uuid

class FibonacciRpcClient(object):
  def __init__(self):
    """
    客戶端啟動時，創(chuàng)建回調(diào)隊列，會開啟會話用于發(fā)送RPC請求以及接受響應
    """
    # 建立連接，指定服務器的ip地址
    self.connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
        host='localhost'))
        
    # 建立一個會話，每個channel代表一個會話任務
    self.channel = self.connection.channel()
    
    # 聲明回調(diào)隊列，再次聲明的原因是，服務器和客戶端可能先后開啟，該聲明是冪等的，多次聲明，但只生效一次
    result = self.channel.queue_declare(exclusive=True)
    # 將次隊列指定為當前客戶端的回調(diào)隊列
    self.callback_queue = result.method.queue
    
    # 客戶端訂閱回調(diào)隊列，當回調(diào)隊列中有響應時，調(diào)用`on_response`方法對響應進行處理; 
    self.channel.basic_consume(self.on_response, no_ack=True,
                  queue=self.callback_queue)


  # 對回調(diào)隊列中的響應進行處理的函數(shù)
  def on_response(self, ch, method, props, body):
    if self.corr_id == props.correlation_id:
      self.response = body


  # 發(fā)出RPC請求
  def call(self, n):
  
    # 初始化 response
    self.response = None
    
    #生成correlation_id 
    self.corr_id = str(uuid.uuid4())
    
    # 發(fā)送RPC請求內(nèi)容到RPC請求隊列`rpc_queue`，同時發(fā)送的還有`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)

# 建立客戶端
fibonacci_rpc = FibonacciRpcClient()

# 發(fā)送RPC請求
print(" [x] Requesting fib(30)")
response = fibonacci_rpc.call(30)
print(" [.] Got %r" % response)

以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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