Python rabbitMQ

实现的效果：可以使自己的Queue队列让别人使用，通过socket数据互通

基础代码实现：

#  ————————生产者——————————
import pika

#  创建连接
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host = 'locahost'))
#  创建频道
channel = connection.channel()
#  创建队列
channel.queue_declare(queue = 'hello')  

channel.basic_publish(exchange='',
routing_key='hello',     #  队列名
body='Hello World!')     #  内容

print("[X]Sent 'Hello World!'")
connection.close()

#  ————————消费者——————————
import pika

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host = 'locahost'))

channel = connection.channel()

channel.queue_declare(queue = 'hello')

def callback(ch,method,properties,body):
    print("[x]Received %r" % body)
    import time
    time.sleep(3)
    print('ok')
    ch.basic_ack(delivery_tag = method.delivery_tag)         #  告诉队列处理完了
    
channel.basic_consume(callback,
queue = 'hello',
no_ack = True)    

print('[*]Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
channel.start_consuming()

 

1、acknowledgment 消息不会丢失
　　no_ack = False # 如果消费者遇到情况，不能完成处理，那么rabbitMQ会重新把该任务添加到队列中，避免数据丢失

2、durable（持久化保存） 消息不丢失

#  在创建队列时注明需要持久化保存
channel.queue_declare(queue='hello',durable = True)  

　　可以和ack一起用，这样就是双重保障

3、取数据时候是按顺序取的，如果有的处理速度比较慢，继续按顺序取的话，就浪费时间了，所以rabbitMQ是跳着取自己需要的信息的

　　假如A、B、C都需要处理两条信息，A取1，B取2，C取3，如果A处理比较快，它会跳过2，3，直接取4号信息

　　但是也可以设置，谁先处理完，谁先去，如果A处理速度比较快，它可能会把2，3，4，5，6号信息全取走处理，配置如下

channel/basic_qos(prefetch_count=1)

4、往队列存放数据是 exchange 帮我们做的，因为如果我们想往多个队列发送数据，就需要多个连接，如果我们把数据放到exchange，只需连接exchange就会帮我们把数据发送给我们想发送的多个队列

　　1、exchange类型——fanout（发布订阅）

　　　　所有于exchange连接的队列都会收到消息，给所有队列

import pika 

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host = 'locahost'))
channel = connection.channel()
#  把exchange 类型设置为fanout
channel.exchange_declare(exchange= 'logs',type = 'fanout')

#  给队列随机取名
result = channel.queue_declare(exclusive=True)
queue_name = result.method.queue
#  绑定信息
channel.queue_bind(exchange='logs',queue=queue_name)

print('[*]Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
def callback(ch,method,properties,body):
    print("[x] %r" % body)
    
#  生产者——————————（不管是生产者还是消费者都需要设定类型）
channel.basic_publish(exchange='logs',routing_key='',body='内容')
connection.close()

#  消费者——————————(需要取名、绑定信息和定义函数)
channel.basic_consume(callback,queue=queue_name,no_ack=True)
channel.start_consuming()

　　2、exchange类型——（关键字）

　　　　给队列设定关键字，一个关键字可以匹配多个队列，当发送方发送时，可以带上关键字，exchange会识别并发送

               

channel.exchange_declare(exchange= 'logs_direct',type = 'direct')
#  生产者——发送的时候指定关键字
channel.basic_publish(exchange='logs_direct',routing_key='关键字',body='内容')
#  消费者——把队列和关键字绑定起来
channel.queue_bind(exchange='logs_direct',queue_name='队列名',routing_key='关键字')

　　3、exchange类型——topic   关键字匹配之模糊匹配~~~

          

　　　　假设关键字是abcd，那么发送方可以把 ab.#或abc.*......等等最为关键字进行模糊匹配

　　　　#  表示可以匹配0个或多个单词

　　　　*   表示只能匹配一个单纯