发布于 2017-10-21 13:08:51 | 130 次阅读 | 评论: 0 | 来源: 网友投递

这里有新鲜出炉的Python3 Cookbook中文版,程序狗速度看过来!

Python编程语言

Python 是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言,由Guido van Rossum于1989年底发明,第一个公开发行版发行于1991年。Python语法简洁而清晰,具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言,它能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。


RabbitMQ是一个在AMQP基础上完整的,可复用的企业消息系统。他遵循Mozilla Public License开源协议。下面这篇文章主要给大家介绍了关于利用Python操作消息队列RabbitMQ的方法教程,需要的朋友可以参考下。

前言

RabbitMQ是一个在AMQP基础上完整的,可复用的企业消息系统。他遵循Mozilla Public License开源协议。
MQ全称为Message Queue, 消息队列(MQ)是一种应用程序对应用程序的通信方法。应用程序通过读写出入队列的消息(针对应用程序的数据)来通信,而无需专用连接来链接它们。消 息传递指的是程序之间通过在消息中发送数据进行通信,而不是通过直接调用彼此来通信,直接调用通常是用于诸如远程过程调用的技术。排队指的是应用程序通过 队列来通信。队列的使用除去了接收和发送应用程序同时执行的要求。

应用场景:

RabbitMQ无疑是目前最流行的消息队列之一,对各种语言环境的支持也很丰富,作为一个.NET developer有必要学习和了解这一工具。消息队列的使用场景大概有3种:

     1、系统集成,分布式系统的设计。各种子系统通过消息来对接,这种解决方案也逐步发展成一种架构风格,即“通过消息传递的架构”。

     2、当系统中的同步处理方式严重影响了吞吐量,比如日志记录。假如需要记录系统中所有的用户行为日志,如果通过同步的方式记录日志势必会影响系统的响应速度,当我们将日志消息发送到消息队列,记录日志的子系统就会通过异步的方式去消费日志消息。

     3、系统的高可用性,比如电商的秒杀场景。当某一时刻应用服务器或数据库服务器收到大量请求,将会出现系统宕机。如果能够将请求转发到消息队列,再由服务器去消费这些消息将会使得请求变得平稳,提高系统的可用性。

一、安装环境

首先是在 Linux 上安装 rabbitmq


# 环境为CentOS 7
yum install rabbitmq-server # 安装RabbitMQ
systemctl start rabbitmq-server # 启动
systemctl enable rabbitmq-server # 开机自启
systemctl stop firewall-cmd  # 临时关闭防火墙

然后用 pip 安装 Python3 的开发包


pip3 install pika

安装好软件之后可以访问http://115.xx.xx.xx:15672/来访问自带的 web 页面来查看和管理 RabbitMQ。默认管理员的用户密码都是guest

二、简单的向队列中加入消息


#!/usr/bin/env python3
# coding=utf-8
# @Time : 2017/6/13 19:25
# @Author : Shawn
# @Blog : https://blog.just666.cn
# @Email : shawnbluce@gmail.com
# @purpose : RabbitMQ_Producer
import pika
# 创建连接对象
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='115.xx.xx.xx'))
# 创建频道对象
channel = connection.channel()
# 指定一个队列,如果该队列不存在则创建
channel.queue_declare(queue='test_queue')
# 提交消息
for i in range(10):
 channel.basic_publish(exchange='', routing_key='test_queue', body='hello,world' + str(i))
 print("sent...")
# 关闭连接
connection.close()

三、简单的从队列中获取消息


#!/usr/bin/env python3
# coding=utf-8
# @Time : 2017/6/13 19:40
# @Author : Shawn
# @Blog : https://blog.just666.cn
# @Email : shawnbluce@gmail.com
# @purpose : RabbitMQ_Consumer
import pika
credentials = pika.PlainCredentials('guest', 'guest')
# 连接到RabbitMQ服务器
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('115.xx.xx.xx', 5672, '/', credentials))
channel = connection.channel()
# 指定一个队列,如果该队列不存在则创建
channel.queue_declare(queue='test_queue')
# 定义一个回调函数
def callback(ch, method, properties, body):
 print(body.decode('utf-8'))
# 告诉RabbitMQ使用callback来接收信息
channel.basic_consume(callback, queue='test_queue', no_ack=False)
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。按ctrl+c退出。
channel.start_consuming()

四、万一消费者掉线了

想象这样一种情况:

消费者从消息队列中获取了 n 条数据,正要处理呢结果宕机了,那该怎么办?在 RabbieMQ 中有一个 ACK 可以用来确认消费者处理结束。就有点类似网络中的 ACK,消费者每次从队列中获取了数据之后队列不会立刻将数据移除,而是等待对应的 ACK。消费者获取到数据并处理完成之后会向队列发送一个 ACK 包,通知 RabbitMQ 这堆消息已经处理妥当了,可以删除了,这时候 RabbitMQ 才会将数据从队列中移除。所以这种情况下即使消费者掉线也没有什么问题,数据依旧会在队列中存在,留给其他消费者处理。

在 Python 中这样实现:

消费者有这样一行代码channel.basic_consume(callback, queue='test_queue', no_ack=False) ,其中no_ack=False表示不发送确认包。将其修改为no_ack=True就会在每次处理完之后向 RabbitMQ 发送一个确认包,以确认消息处理完毕。

五、万一 RabbitMQ 宕机了呢

虽然有了 ACK 包,但是万一 RabbitMQ 挂了那数据还是会损失。所以我们可以给 RabbitMQ 设置一个数据持久化存储。RabbitMQ 会将数据持久化存储到磁盘上,保证下次再启动的时候队列还在。

在 Python 中这样实现:

我们声明一个队列是这样的channel.queue_declare(queue='test_queue') ,如果需要持久化一个队列可以这样声明channel.queue_declare(queue='test_queue', durable=True) 。不过这行直接放在代码中是不能执行的,因为以前已经有了一个名为test_queue的队列,RabbitMQ 不允许用不同的方式声明同一个队列,所以可以换一个队列名新建来指定数据持久化存储。不过如果只是这样声明的话,在 RabbitMQ 宕机重启后确实队列还在,不过队列里的数据就没有了。除非我们这样来声明队列channel.basic_publish(exchange='', routing_key="test_queue", body=message, properties=pika.BasicProperties(delivery_mode = 2,))

六、最简单的发布订阅

最简单的发布订阅在 RabbitMQ 中称之为Fanout模式。也就是说订阅者订阅某个频道,然后发布者向这个频道中发布消息,所有订阅者就都能接收到这条消息。不过因为发布者需要使用订阅者创建的随机队列所以需要先启动订阅者才能启动发布者。

发布者代码:


#!/usr/bin/env python3
# coding=utf-8
# @Time : 2017/6/13 20:21
# @Author : Shawn
# @Blog : https://blog.just666.cn
# @Email : shawnbluce@gmail.com
# @purpose : RabbitMQ_Publisher
import pika
# 创建连接对象
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='115.xx.xx.xx'))
# 创建频道对象
channel = connection.channel()
# 定义交换机,exchange表示交换机名称,type表示类型
channel.exchange_declare(exchange='my_fanout',
       type='fanout')
message = 'Hello Python'
# 将消息发送到交换机
channel.basic_publish(exchange='my_fanout', # 指定exchange
      routing_key='', # fanout下不需要配置,配置了也不会生效
      body=message)
connection.close()

订阅者代码:


#!/usr/bin/env python3
# coding=utf-8
# @Time : 2017/6/13 20:20
# @Author : Shawn
# @Blog : https://blog.just666.cn
# @Email : shawnbluce@gmail.com
# @purpose : RabbitMQ_Subscriber
import pika
credentials = pika.PlainCredentials('guest', 'guest')
# 连接到RabbitMQ
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('115.xx.xx.xx', 5672, '/', credentials))
channel = connection.channel()
# 定义交换机,进行exchange声明,exchange表示交换机名称,type表示类型
channel.exchange_declare(exchange='my_fanout',
       type='fanout')
# 随机创建队列
result = channel.queue_declare(exclusive=True) # exclusive=True表示建立临时队列,当consumer关闭后,该队列就会被删除
queue_name = result.method.queue
# 将队列与exchange进行绑定
channel.queue_bind(exchange='my_fanout',
     queue=queue_name)
# 定义回调方法
def callback(ch, method, properties, body):
 print(body.decode('utf-8'))
# 从队列获取信息
channel.basic_consume(callback,
      queue=queue_name,
      no_ack=True)
channel.start_consuming()

总结

以上就是这篇文章的全部内容,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对PHPERZ的支持。



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