Python—RabbitMQ

Posted J_hong

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Python—RabbitMQ相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

RabbitMQ

  RabbitMQ是一个在AMQP基础上完整的,可复用的企业消息系统

安装

  因为RabbitMQ由erlang实现,先安装erlang

#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
#启动/关闭
service rabbitmq-server start/stop

python使用rabbitmq服务,可以使用现成的类库pika

#安装pika
pip install pika    #pip是python的软件管理包,如果没有安装,可以通过apt-get安装

pika源码地址https://pypi.python.org/pypi/pika

操作RabbitMQ

  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
# -*- coding:utf-8 -*-
import pika
#生产者(发)

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host=\'172.16.8.47\')) #连接rabbitmq服务器
channel = connection.channel()  #生成管道
#声明queue,消息将在这个队列中进行传递。如果将消息发送到不存在的队列,rabbitmq将会自动清除这些消息
channel.queue_declare(queue=\'hello\')#如果加上durable=True,服务器异常时,消息不丢失,持久化

#发送消息到上面声明的hello队列
#exchange表示交换器,能精确指定消息应该发送到哪个队列,routing_key: 设置为队列的名称,body: 发送的内容
channel.basic_publish(exchange=\'\',
                      routing_key=\'hello\',
                      body=\'Hello World!\')
print("Sent \'Hello World!\'")
connection.close()  #关闭连接

消费者

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import pika
#消费者(取)
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host=\'172.16.8.47\'))
channel = connection.channel()   #生成管道
channel.queue_declare(queue=\'hello\')

#回调函数
def callback(ch, method, properties, body):
    print("Received %r" % body)

channel.basic_consume(callback,
                      queue=\'hello\',
                      no_ack=True)  #无应答 如果是False,在处理完后应答,如果没应答,说明这次指令没执行完,下次继续发布
                                    #可以防止消息丢失
print(\'Waiting..............\')

#开始接收信息,并进入阻塞状态,队列里有信息才会调用callback进行处理
channel.start_consuming()

1、消息确认

  no-ack = False

去除no_ack=True参数或者设置为False,当工作者完成任务后,会反馈给rabbitmq(消息确认)

即使其中一个工作者退出了,正在执行的任务也不会丢失,RabbitMQ会重新将该任务添加到队列中,分配给其他工作者。

2、消息持久化

  虽然有了消息确认,但是如果rabbitmq自身挂掉的话,那么任务还是会丢失,所以需要将任务持久化存储起来。

用delivery_mode=2来标记任务为持久化存储

#声明持久化存储
channel.queue_declare(queue=\'hello\', durable=True)#队列持久化

channel.basic_publish(exchange=\'\',
                      routing_key=\'hello\',
                      body=\'Hello World!\',
                      #消息持久化
                      properties=pika.BasicProperties(
                          delivery_mode=2, #用delivery_mode=2来标记任务为持久化存储
                      ))

3、消息获取顺序(公平调度)

使用basic_qos设置prefetch_count=1,使得rabbitmq不会在同一时间给工作者分配多个任务,只有工作者完成任务之后,才会再次接收到任务

#声明持久化存储
channel.queue_declare(queue=\'hello\', durable=True)##队列持久化

#回调函数
def callback(ch, method, properties, body):
    print("Received %r" % body)
    time.sleep(10)
    print(\'ok\')
    ch.basic_ack(delivery_tag = method.delivery_tag)

channel.basic_qos(prefetch_count=1)#任务公平调度

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。

发布者

#!/usr/bin/env python
import pika
#发布者

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host=\'172.16.8.47\'))
channel = connection.channel() #生成管道

channel.exchange_declare(exchange=\'change_name\',type=\'fanout\')#type=\'fanout\'表示可以给多个队列发数据

message = "Hello World!"

channel.basic_publish(exchange=\'change_name\',#指定exchange,消息发给exchange,exchange发送给绑定了它的队列
                      routing_key=\'\',
                      body=message)
print("Sent %r" % message)
connection.close()

订阅者

#!/usr/bin/env python
import pika
#订阅者
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host=\'172.16.8.47\'))

channel = connection.channel() #生成管道
channel.exchange_declare(exchange=\'change_name\',type=\'fanout\')

#生成随机queue_name
result = channel.queue_declare(exclusive=True)
queue_name = result.method.queue

channel.queue_bind(exchange=\'change_name\',  #绑定exchange
                   queue=queue_name)
print(\'Waiting........\')

def callback(ch, method, properties, body):
    print("%r" % body)

channel.basic_consume(callback,
                      queue=queue_name,
                      no_ack=True)

channel.start_consuming()

5、关键字发送

  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。

发布者

#!/usr/bin/env python
import pika
#发布者

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host=\'172.16.8.47\'))
channel = connection.channel() #生成管道

channel.exchange_declare(exchange=\'direct_name\',type=\'direct\')#type=\'direct\'指定关键字发送

message = "Hello World!"

channel.basic_publish(exchange=\'direct_name\',#指定exchange,消息发给exchange,exchange发送给绑定了它的队列
                      routing_key=\'lisi\',#指定关键字
                      body=message)
print("Sent %r" % message)
connection.close()

订阅者

#!/usr/bin/env python
import pika
#订阅者
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host=\'172.16.8.47\'))
channel = connection.channel() #生成管道
channel.exchange_declare(exchange=\'direct_name\',type=\'direct\')#type=\'direct\'指定关键字发送

#生成随机queue_name
result = channel.queue_declare(exclusive=True)
queue_name = result.method.queue

channel.queue_bind(exchange=\'direct_name\',  #绑定exchange
                   queue=queue_name,
                   routing_key="zhangsan")
channel.queue_bind(exchange=\'direct_name\',  #绑定exchange
                   queue=queue_name,
                   routing_key="lisi")
print(\'Waiting..........\')

def callback(ch, method, properties, body):
    print("%r" % body)

channel.basic_consume(callback,
                      queue=queue_name,
                      no_ack=True)
channel.start_consuming()

 

更多内容参照:http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/5132791.html

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