Python操作rabbitMQ的示例代碼
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(yīng)用之間提供可靠的消息傳輸。在易用性,擴(kuò)展性,高可用性上表現(xiàn)優(yōu)秀。使用消息中間件利于應(yīng)用之間的解耦,生產(chǎn)者(客戶端)無需知道消費者(服務(wù)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。

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(guān)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(wù)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(yīng)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(rèn)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(wù),消費者1去隊列中獲取 偶數(shù) 序列的任務(wù)。
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(guān)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(guān)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(guān)鍵字發(fā)送,即:隊列綁定關(guān)鍵字,發(fā)送者將數(shù)據(jù)根據(jù)關(guān)鍵字發(fā)送到消息exchange,exchange根據(jù) 關(guān)鍵字 判定應(yīng)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(guān)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(guān)鍵字“進(jìn)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(wù)器發(fā)送請求,服務(wù)器端處理請求后,將其處理結(jié)果保存在一個存儲體中。而客戶端為了獲得處理結(jié)果,那么客戶在向服務(wù)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(guān)聯(lián)標(biāo)識
一個客戶端可能會發(fā)送多個請求給服務(wù)器,當(dāng)服務(wù)器處理完后,客戶端無法辨別在回調(diào)隊列中的響應(yīng)具體和那個請求時對應(yīng)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(yīng)屬于哪個請求。
客戶端發(fā)送請求:
某個應(yīng)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(wù)端工作流:
等待接受客戶端發(fā)來RPC請求,當(dāng)請求出現(xiàn)的時候,服務(wù)器從RPC請求隊列中取出請求,然后處理后,將響應(yīng)發(fā)送到reply_to指定的回調(diào)隊列中
客戶端接受處理結(jié)果:
客戶端等待回調(diào)隊列中出現(xiàn)響應(yīng),當(dāng)響應(yīng)出現(xiàn)時,它會根據(jù)響應(yīng)中correlation_id字段的值,將其返回給對應(yīng)的應(yīng)用
服務(wù)者
import pika
# 建立連接,服務(wù)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(jìn)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(jié)果(響應(yīng))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(fù)載均衡,同一時刻發(fā)送給該服務(wù)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(yīng)
"""
# 建立連接,指定服務(wù)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(wù)
self.channel = self.connection.channel()
# 聲明回調(diào)隊列,再次聲明的原因是,服務(wù)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(dāng)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(dāng)回調(diào)隊列中有響應(yīng)時,調(diào)用`on_response`方法對響應(yīng)進(jìn)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(yīng)進(jìn)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(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。
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