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python使用pika庫調用rabbitmq交換機模式詳解

 更新時間：2022年08月31日 16:12:14   作者：IT之一小佬  
這篇文章主要介紹了python使用pika庫調用rabbitmq交換機模式詳解，文章圍繞主題展開詳細的內容介紹，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴可以參考一下

前言：

交換機模式主要包括：交換機之發(fā)布訂閱、交換機之關鍵字和交換機之通配符。

1、交換機之發(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，而消息隊列中的數據被消費一次便消失。所以，RabbitMQ實現發(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。

生產者模式：

示例代碼：

import pika
# 1.連接rabbit
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('192.168.124.104'))
channel = connection.channel()
 
# 2.聲明一個名為logs類型的fanout的交換機
channel.exchange_declare(exchange='logs', exchange_type='fanout')  # 發(fā)布訂閱模式參數
 
# 3.向logs交換機中插入數據："Hello world"
message = 'info:Hello World!'
channel.basic_publish(exchange='logs',
                      routing_key='',
                      body=message,
                      properties=pika.BasicProperties(
                          delivery_mode=2,  # make message persistent
                      )
                      )
print(" [x] Sent 'Hello World!'")

運行結果：

消費者模式：

示例代碼：

import pika
 
# 1.連接rabbit
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('192.168.124.104'))
channel = connection.channel()
 
# 2.聲明一個名為logs類型的fanout的交換機
channel.exchange_declare(exchange='logs', exchange_type='fanout')
 
# 3.創(chuàng)建隊列
result = channel.queue_declare("", exclusive=True)  # 隨機生成一個隊列名
queue_name = result.method.queue
print(queue_name)
 
# 4.將指定隊列綁定到交換機上
channel.queue_bind(exchange='logs', queue=queue_name)
 
# 5.確定回調函數
def callback(ch, method, properties, body):
    print(" [x] Received %r" % body)
    ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)

# 6.確定監(jiān)聽隊列參數
channel.basic_consume(queue=queue_name,  # 指定隊列
                      auto_ack=False,  # 手動應答方式
                      on_message_callback=callback)
print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
# 7.正式監(jiān)聽
channel.start_consuming()

運行結果：【將程序重復執(zhí)行三次，三個消費者都收到了同樣的消息】

2、交換機之關鍵字

生產者模式：

示例代碼：  【將info分別改為warning、error運行】

import pika
 
# 1.連接rabbit
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('192.168.124.104'))
channel = connection.channel()
 
# 2.聲明一個名為logs類型的direct的交換機
channel.exchange_declare(exchange='logs2', exchange_type='direct')  # 發(fā)布訂閱模式參數
 
# 3.向logs交換機中插入數據："Hello world"
message = 'info:Hello World!'
channel.basic_publish(exchange='logs2',
                      routing_key='info',  # info信息
                      body=message,
                      properties=pika.BasicProperties(
                          delivery_mode=2,  # make message persistent
                      )
                      )
print(" [x] Sent 'Hello World!'")

運行結果：

消費者模式：

示例代碼1：

import pika
 
# 1.連接rabbit
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('192.168.124.104'))
channel = connection.channel()
 
# 2.聲明一個名為logs類型的direct的交換機
channel.exchange_declare(exchange='logs2', exchange_type='direct')
 
# 3.創(chuàng)建隊列
result = channel.queue_declare("", exclusive=True)  # 隨機生成一個隊列名
queue_name = result.method.queue
print(queue_name)
 
# 4.將指定隊列綁定到交換機上
channel.queue_bind(exchange='logs2', queue=queue_name, routing_key='info')
channel.queue_bind(exchange='logs2', queue=queue_name, routing_key='waring')
channel.queue_bind(exchange='logs2', queue=queue_name, routing_key='error')
 
# # 使用for循環(huán)將指定隊列綁定到交換機上
# for key in ['info', 'waring', 'error']:
#     channel.queue_bind(exchange='logs2', queue=queue_name, routing_key=key)
 
# 5.確定回調函數
def callback(ch, method, properties, body):
    print(" [x] Received %r" % body)
    ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)
 
# 6.確定監(jiān)聽隊列參數
channel.basic_consume(queue=queue_name,  # 指定隊列
                      auto_ack=False,  # 手動應答方式
                      on_message_callback=callback)
print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
# 7.正式監(jiān)聽
channel.start_consuming()

運行結果：

示例代碼2：

import pika
 
# 1.連接rabbit
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('192.168.124.104'))
channel = connection.channel()
 
# 2.聲明一個名為logs類型的direct的交換機
channel.exchange_declare(exchange='logs2', exchange_type='direct')
 
# 3.創(chuàng)建隊列
result = channel.queue_declare("", exclusive=True)  # 隨機生成一個隊列名
queue_name = result.method.queue
print(queue_name)
 
# 4.將指定隊列綁定到交換機上
channel.queue_bind(exchange='logs2', queue=queue_name, routing_key='info')
 
# # 使用for循環(huán)將指定隊列綁定到交換機上
# for key in ['info', 'waring', 'error']:
#     channel.queue_bind(exchange='logs2', queue=queue_name, routing_key=key)
# 5.確定回調函數
def callback(ch, method, properties, body):
    print(" [x] Received %r" % body)
    ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)

# 6.確定監(jiān)聽隊列參數
channel.basic_consume(queue=queue_name,  # 指定隊列
                      auto_ack=False,  # 手動應答方式
                      on_message_callback=callback)
print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
# 7.正式監(jiān)聽
channel.start_consuming()

運行結果：

示例代碼3：

import pika
 
# 1.連接rabbit
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('192.168.124.104'))
channel = connection.channel()
 
# 2.聲明一個名為logs類型的direct的交換機
channel.exchange_declare(exchange='logs2', exchange_type='direct')
 
# 3.創(chuàng)建隊列
result = channel.queue_declare("", exclusive=True)  # 隨機生成一個隊列名
queue_name = result.method.queue
print(queue_name)
 
# 4.將指定隊列綁定到交換機上
channel.queue_bind(exchange='logs2', queue=queue_name, routing_key='error')
 
# # 使用for循環(huán)將指定隊列綁定到交換機上
# for key in ['info', 'waring', 'error']:
#     channel.queue_bind(exchange='logs2', queue=queue_name, routing_key=key)
 
# 5.確定回調函數
def callback(ch, method, properties, body):
    print(" [x] Received %r" % body)
    ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)
 
# 6.確定監(jiān)聽隊列參數
channel.basic_consume(queue=queue_name,  # 指定隊列
                      auto_ack=False,  # 手動應答方式
                      on_message_callback=callback)
print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
# 7.正式監(jiān)聽
channel.start_consuming()

運行結果：

3、交換機之通配符

通配符交換機”與之前的路由模式相比，它將信息的傳輸類型的key更加細化，以“key1.key2.keyN....”的模式來指定信息傳輸的key的大類型和大類型下面的小類型，讓消費者可以更加精細的確認自己想要獲取的信息類型。而在消費者一段，不用精確的指定具體到哪一個大類型下的小類型的key，而是可以使用類似正則表達式(但與正則表達式規(guī)則完全不同)的通配符在指定一定范圍或符合某一個字符串匹配規(guī)則的key，來獲取想要的信息。

“通配符交換機”（Topic Exchange）將路由鍵和某模式進行匹配。此時隊列需要綁定在一個模式上。符號“#”匹配一個或多個詞，符號“*”僅匹配一個詞。因此“audit.#”能夠匹配到“audit.irs.corporate”，但是“audit.*”只會匹配到“audit.irs”。（這里與一般的正則表達式的“*”和“#”剛好相反，這里我們需要注意一下。）

生產者模式：

示例代碼：  【分別將routing_key改為usa.news、news.usa和usa.weather執(zhí)行一遍】

import pika
 
# 1.連接rabbit
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('192.168.124.104'))
channel = connection.channel()
 
# 2.聲明一個名為logs類型的topic的交換機
channel.exchange_declare(exchange='logs3', exchange_type='topic')  # 發(fā)布訂閱模式參數
 
# 3.向logs交換機中插入數據："Hello world"
message = 'usa.news---------'
channel.basic_publish(exchange='logs3',
                      routing_key='usa.news',  # usa.news
                      body=message,
                      properties=pika.BasicProperties(
                          delivery_mode=2,  # make message persistent
                      )
                      )
print(" [x] Sent 'Hello World!'")

運行結果：

消費者模式：

示例代碼1：

import pika
 
# 1.連接rabbit
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('192.168.124.104'))
channel = connection.channel()
 
# 2.聲明一個名為logs類型的topic的交換機
channel.exchange_declare(exchange='logs3', exchange_type='topic')
 
# 3.創(chuàng)建隊列
result = channel.queue_declare("", exclusive=True)  # 隨機生成一個隊列名
queue_name = result.method.queue
print(queue_name)
 
# 4.將指定隊列綁定到交換機上
channel.queue_bind(exchange='logs3', queue=queue_name, routing_key='news.#')
 
# # 使用for循環(huán)將指定隊列綁定到交換機上
# for key in ['info.#', 'waring.#', 'error.#']:
#     channel.queue_bind(exchange='logs2', queue=queue_name, routing_key=key)
# 5.確定回調函數
def callback(ch, method, properties, body):
    print(" [x] Received %r" % body)
    ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)
 
 
# 6.確定監(jiān)聽隊列參數
channel.basic_consume(queue=queue_name,  # 指定隊列
                      auto_ack=False,  # 手動應答方式
                      on_message_callback=callback)
 
print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
# 7.正式監(jiān)聽
channel.start_consuming()

運行結果：

示例代碼2：

import pika
 
# 1.連接rabbit
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('192.168.124.104'))
channel = connection.channel()
 
# 2.聲明一個名為logs類型的topic的交換機
channel.exchange_declare(exchange='logs3', exchange_type='topic')
 
# 3.創(chuàng)建隊列
result = channel.queue_declare("", exclusive=True)  # 隨機生成一個隊列名
queue_name = result.method.queue
print(queue_name)
 
# 4.將指定隊列綁定到交換機上
channel.queue_bind(exchange='logs3', queue=queue_name, routing_key='#.news')
 
# # 使用for循環(huán)將指定隊列綁定到交換機上
# for key in ['info.#', 'waring.#', 'error.#']:
#     channel.queue_bind(exchange='logs2', queue=queue_name, routing_key=key)

# 5.確定回調函數
def callback(ch, method, properties, body):
    print(" [x] Received %r" % body)
    ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)
# 6.確定監(jiān)聽隊列參數
channel.basic_consume(queue=queue_name,  # 指定隊列
                      auto_ack=False,  # 手動應答方式
                      on_message_callback=callback)
print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
# 7.正式監(jiān)聽
channel.start_consuming()

運行結果：

示例代碼3：

import pika
 
# 1.連接rabbit
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('192.168.124.104'))
channel = connection.channel()
 
# 2.聲明一個名為logs類型的topic的交換機
channel.exchange_declare(exchange='logs3', exchange_type='topic')
 
# 3.創(chuàng)建隊列
result = channel.queue_declare("", exclusive=True)  # 隨機生成一個隊列名
queue_name = result.method.queue
print(queue_name)
 
# 4.將指定隊列綁定到交換機上
channel.queue_bind(exchange='logs3', queue=queue_name, routing_key='#.weather')
 
# # 使用for循環(huán)將指定隊列綁定到交換機上
# for key in ['info.#', 'waring.#', 'error.#']:
#     channel.queue_bind(exchange='logs2', queue=queue_name, routing_key=key)

# 5.確定回調函數
def callback(ch, method, properties, body):
    print(" [x] Received %r" % body)
    ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)
 
 
# 6.確定監(jiān)聽隊列參數
channel.basic_consume(queue=queue_name,  # 指定隊列
                      auto_ack=False,  # 手動應答方式
                      on_message_callback=callback)
print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
# 7.正式監(jiān)聽
channel.start_consuming()

運行結果：

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