发布于 2016-07-31 05:57:55 | 162 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是一个基于消息队列的服务器程序,Python可以通过Pika库来驱动它,这里我们将来看一个Python通过RabbitMQ服务器实现交换机功能的实例教程:

快速回顾一下RabbitMQ服务器的安装:


sudo apt-get install rabbitmq-server

Python使用RabbitMQ需要Pika库:


sudo pip install pika

好了,接下来我们先看交换机的工作原理:消息发送端先将消息发送给交换机,交换机再将消息发送到绑定的消息队列,而后每个接收端都能从各自的消息队列里接收到信息。

下面用send.py和receive.py来模拟实现交换机的功能。send.py表示发送端,receive.py表示接收端。

receive.py:


#!/usr/bin/env python
#coding=utf8
import pika
 
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
        'localhost'))
channel = connection.channel()
 
#定义交换机
channel.exchange_declare(exchange='messages', type='fanout')
 
#随机生成队列,并绑定到交换机上
result = channel.queue_declare(exclusive=True)
queue_name = result.method.queue
channel.queue_bind(exchange='messages', queue=queue_name)
 
def callback(ch, method, properties, body):
  print " [x] Received %r" % (body,)
 
channel.basic_consume(callback, queue=queue_name, no_ack=True)
 
print ' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C'
channel.start_consuming()

上例代码中,queue_declare的参数exclusive=True表示当接收端退出时,销毁临时产生的队列,这样就不会占用资源。运行这个程序,然后使用rabbitmqctl list_exchanges命令来查看交换机信息:

其中红色框就是上例定义的交换机了。再使用rabbitmqctl list_queues查看下消息队列情况:

其中红色框就是随机产生的消息队列了。

send.py:


#!/usr/bin/env python
#coding=utf8
import pika
 
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
        'localhost'))
channel = connection.channel()
 
#定义交换机
channel.exchange_declare(exchange='messages', type='fanout')
 
#将消息发送到交换机
channel.basic_publish(exchange='messages', routing_key='', body='Hello World!')
print " [x] Sent 'Hello World!'"
connection.close()

上例代码中, basic_publish方法的参数exchange被设定为相应交换机,因为是要广播出去,发送到所有队列,所以routing_key就不需要设定了。

exchange如果为空,表示是使用匿名的交换机,在上面交换机信息的图片中可以看到有amq.*这样的交换机,就是系统默认的交换机了。routing_key在使用匿名交换机的时候才需要指定,表示发送到哪个队列的意思。第一篇的例子演示了这个功能。

打开另外一个终端,执行send.py,可以观察到receive.py接收到了消息。如果有多个终端执行receive.py,那么每个receive.py都会接收到消息。



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