Python中如何使用rabbitMQ
python实现RabbitMQ同步跟异步消费模型
python实现RabbitMQ同步跟异步消费模型1，消息推送类1 import pika234# 同步消息推送类5 class RabbitPublisher(object):67# 传⼊RabbitMQ的ip，⽤户名，密码，实例化⼀个管道8 def __init__(self, host, user, password):9 self.host = host10 er = user11 self.password = password12 self.connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host=self.host, credentials=pika.PlainCredentials(er, self.password)))13 self.channel = self.connection.channel()1415# 发送消息在队列中16 def send(self, queue_name, body):17 self.channel.queue_declare(queue=queue_name, durable=True) # 声明⼀个持久化队列18 self.channel.basic_publish(exchange='',19 routing_key=queue_name, # 队列名字20 body=body, # 消息内容21 properties=pika.BasicProperties(22 delivery_mode=2, # 消息持久化23 ))2425# 清除指定队列的所有的消息26 def purge(self, queue_name):27 self.channel.queue_purge(queue_name)2829# 删除指定队列30 def delete(self, queue_name, if_unused=False, if_empty=False):31 self.channel.queue_delete(queue_name, if_unused=if_unused, if_empty=if_empty)3233# 断开连接34 def stop(self):35 self.connection.close()View Code2.消息消费类（1）同步消息消费在同步消息消费的时候可能会出现pika库断开的情况，原因是因为pika客户端没有及时发送⼼跳，连接就被server端断开了。
python之消息队列
python之消息队列引⾔你是否遇到过两个（多个）系统间需要通过定时任务来同步某些数据？你是否在为异构系统的不同进程间相互调⽤、通讯的问题⽽苦恼、挣扎？如果是，那么恭喜你，消息服务让你可以很轻松地解决这些问题。
消息服务擅长于解决多系统、异构系统间的数据交换（消息通知/通讯）问题，你也可以把它⽤于系统间服务的相互调⽤（RPC）。
本⽂将要介绍的RabbitMQ就是当前最主流的消息之⼀。
RabbitMQ简介RabbitMQ是⼀个由erlang开发的AMQP（Advanced Message Queue ）的开源实现。
AMQP 的出现其实也是应了⼴⼤⼈民群众的需求，虽然在同步消息通讯的世界⾥有很多公开标准（如 COBAR的 IIOP ，或者是 SOAP 等），但是在异步消息处理中却不是这样，只有⼤企业有⼀些商业实现（如微软的 MSMQ ，IBM 的 Websphere MQ 等），因此，在 2006 年的 6 ⽉，Cisco 、Redhat、iMatix 等联合制定了 AMQP 的公开标准。
RabbitMQ是由RabbitMQ Technologies Ltd开发并且提供商业⽀持的。
该公司在2010年4⽉被SpringSource（VMWare的⼀个部门）收购。
在2013年5⽉被并⼊Pivotal。
其实VMWare，Pivotal和EMC本质上是⼀家的。
不同的是VMWare是独⽴上市⼦公司，⽽Pivotal是整合了EMC的某些资源，现在并没有上市。
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。
python 远程执行方法
python 远程执行方法
Python有几种远程执行的方法，可以根据具体的需求和场景选择合适的方法。
以下是一些常见的远程执行Python代码的方法：
1. SSH远程执行，通过SSH协议连接到远程主机，并在远程主机上执行Python代码。
可以使用paramiko库来实现SSH远程执行Python代码，也可以使用Fabric等工具来简化远程执行的过程。
2. 使用RPC框架，可以使用像Pyro4、XML-RPC或gRPC这样的远程过程调用框架，在远程主机上启动一个Python服务，然后在本地通过网络调用远程主机上的Python函数或方法。
3. 使用消息队列，通过消息队列（如RabbitMQ、ZeroMQ或Kafka）来实现远程执行Python代码。
可以将要执行的Python代码作为消息发送到远程主机，然后在远程主机上执行并返回结果。
4. 使用Web服务，可以在远程主机上搭建一个基于HTTP或其他协议的Web服务，然后通过HTTP请求将要执行的Python代码发送到远程主机，得到执行结果后再返回给本地。
5. 使用分布式计算框架，像Apache Spark、Dask或PyTorch 这样的分布式计算框架可以用来在集群上执行Python代码，可以将要执行的代码提交到集群上进行分布式计算。
以上是一些常见的远程执行Python代码的方法，每种方法都有其适用的场景和优缺点，可以根据具体的需求选择合适的方法来实现远程执行。
Python数据转发
Python数据转发Python作为一种高级编程语言，具有强大的数据处理和分析能力，因此在数据转发方面也有很大的应用价值。
本文将介绍Python数据转发的几种常见方法及其具体应用。
一、Socket实现数据转发Socket是网络编程中常用的模块，通过Socket可以实现不同主机之间的数据通信。
在Python中，可以使用Socket模块轻松实现数据转发。
下面是一个简单的示例代码：```pythonimport socketdef data_forwarding():# 创建一个服务器Socketserver_socket = socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)# 绑定服务器地址和端口号server_address = ('localhost', 8888)server_socket.bind(server_address)# 监听客户端连接server_socket.listen(5)while True:# 等待客户端连接client_socket, client_address = server_socket.accept()# 接收客户端数据data = client_socket.recv(1024)# 将数据转发给目标服务器target_socket = socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)target_address = ('target_server', 8888) # 目标服务器地址和端口号target_socket.connect(target_address)target_socket.send(data)# 接收目标服务器返回的数据response = target_socket.recv(1024)# 将数据返回给客户端client_socket.send(response)# 关闭连接client_socket.close()target_socket.close()```上述代码通过创建一个服务器Socket，并绑定地址和端口号，实现了客户端的连接监听。
rabbitmq 使用手册
rabbitmq 使用手册RabbitMQ 是一个开源的消息代理软件，它实现了高效的消息传递机制，可以在分布式系统中进行消息的发布和订阅。
下面是 RabbitMQ 的使用手册的详细精确说明：1. 安装 RabbitMQ：首先，你需要下载并安装 RabbitMQ。
你可以从RabbitMQ 官方网站上下载适合你操作系统的安装包，并按照官方文档中的说明进行安装。
2. 启动 RabbitMQ 服务器：安装完成后，你可以启动 RabbitMQ 服务器。
在大多数操作系统中，你可以通过命令行执行以下命令来启动RabbitMQ：```rabbitmq-server```如果一切正常，你将会看到 RabbitMQ 服务器成功启动的日志信息。
3. 创建和管理队列：RabbitMQ 使用队列来存储消息。
你可以使用 RabbitMQ 的管理界面或者命令行工具来创建和管理队列。
以下是一些常用的队列操作命令：- 创建队列：```rabbitmqadmin declare queue name=<queue_name>```- 查看队列列表：```rabbitmqadmin list queues```- 删除队列：```rabbitmqadmin delete queue name=<queue_name>```4. 发布和消费消息：使用 RabbitMQ，你可以将消息发布到队列中，并从队列中消费消息。
以下是一些常用的消息操作命令：- 发布消息：```rabbitmqadmin publish routing_key=<routing_key>payload=<message>```- 消费消息：```rabbitmqadmin get queue=<queue_name>```- 确认消息已被消费：```rabbitmqadmin ack delivery_tag=<delivery_tag> ```5. 设置消息交换机和绑定：RabbitMQ 使用消息交换机来将消息路由到队列。
详解PythonCelery和RabbitMQ实战教程
详解PythonCelery和RabbitMQ实战教程前⾔是⼀个异步任务队列。
它可以⽤于需要异步运⾏的任何内容。
RabbitMQ是Celery⼴泛使⽤的消息代理。
在本这篇⽂章中，我将使⽤RabbitMQ来介绍Celery的基本概念，然后为⼀个⼩型演⽰项⽬设置Celery 。
最后，设置⼀个Celery Web控制台来监视我的任务基本概念 来！看图说话：BrokerBroker(RabbitMQ)负责创建任务队列，根据⼀些路由规则将任务分派到任务队列，然后将任务从任务队列交付给workerConsumer (Celery Workers)Consumer是执⾏任务的⼀个或多个Celery workers。
可以根据⽤例启动许多workersResult Backend后端⽤于存储任务的结果。
但是，它不是必需的元素，如果不在设置中包含它，就⽆法访问任务的结果安装Celery ⾸先，需要安装好Celery，可以使⽤：pip install celery选择⼀个Broker：RabbitMQ 为什么我们需要broker呢?这是因为Celery本⾝并不构造消息队列，所以它需要⼀个额外的消息传输来完成这项⼯作。
这⾥可以将Celery看作消息代理的包装器实际上，也可以从⼏个不同的代理中进⾏选择，⽐如RabbitMQ、Redis或数据库(例如Django数据库)在这⾥使⽤RabbitMQ作为代理，因为它功能完整、稳定，Celery推荐使⽤它。
由于演⽰我的环境是在Mac OS中，安装RabbitMQ使⽤Homebrew即可：brew install rabbitmq#如果是Ubuntu的话使⽤apt-get安装启动RabbitMQ 程序将在/usr/local/sbin中安装RabbitMQ，虽然有些系统可能会有所不同。
可以将此路径添加到环境变量路径，以便以后⽅便地使⽤。
例如，打开shell启动⽂件~/.bash_profile添加：PATH=$PATH:/usr/local/sbin现在，可以使⽤rabbitmq-server命令启动我们的RabbitMQ服务器。
rabbitmq的使用方法
rabbitmq的使用方法RabbitMQ是一个开源的消息代理软件，用于实现异步消息传递。
以下是使用RabbitMQ的一些基本方法：1. 安装和配置：首先，你需要从RabbitMQ的官网下载并安装RabbitMQ 服务器。
安装完成后，你可以通过浏览器访问RabbitMQ的管理界面，进行基本的配置。
2. 创建队列：在RabbitMQ中，消息被存储在队列中。
你可以使用RabbitMQ的管理界面或者通过编程的方式创建队列。
例如，使用Python 的pika库，你可以这样创建一个队列：```pythonimport pikaconnection = (('localhost'))channel = ()_declare(queue='hello')()```3. 发送消息：一旦你创建了队列，你就可以开始发送消息到这个队列。
同样使用pika库，你可以这样发送消息：```pythonimport pikaconnection = (('localhost'))channel = ()_publish(exchange='', routing_key='hello', body='Hello World!') ()```4. 接收消息：要接收消息，你需要创建一个消费者来从队列中获取消息。
消费者可以是任何能够处理RabbitMQ消息的应用程序。
例如，你可以创建一个Python消费者来接收消息：```pythonimport pikaconnection = (('localhost'))channel = ()_declare(queue='hello')def callback(ch, method, properties, body):print(f" [x] Received {body}")_consume(queue='hello', on_message_callback=callback,auto_ack=True)print(' [] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')_consuming()```5. 确认消息处理：在RabbitMQ中，你可以选择自动确认（auto_ack）或手动确认（manual_ack）消息处理。
Python中的分布式计算和集群部署技巧
Python中的分布式计算和集群部署技巧随着数据的不断增长和计算任务的复杂性的提高，分布式计算和集群部署技巧在Python应用程序中的重要性也越来越显著。
本文将介绍一些在Python中实现分布式计算和集群部署的技巧，以帮助开发者更好地应对大规模数据处理和高并发计算的挑战。
1. 使用消息队列消息队列是实现分布式计算的重要工具之一。
它将任务划分为多个子任务，并将它们放入队列中。
然后，多个工作节点从队列中获取任务并执行。
Python中有多个消息队列系统可供选择，如RabbitMQ、Apache Kafka和Redis。
这些队列系统都有Python的客户端库，方便开发者使用。
通过使用消息队列，开发者可以有效地利用计算资源，提高计算任务的并发能力。
2. 利用分布式计算框架在Python中，有许多成熟的分布式计算框架可供选择，如Apache Spark、PyTorch和TensorFlow等。
这些框架提供了高级的抽象，使开发者能够轻松地实现分布式计算。
通过这些框架，开发者可以编写并行化的代码，从而更有效地处理大规模数据和高计算量的任务。
例如，Apache Spark是一个用于大数据处理的开源框架，它提供了丰富的API 和处理方式。
在Spark中，开发者可以使用Python编写分布式计算任务代码，并利用Spark的集群资源来处理这些任务。
这种分布式计算方式能够显著减少计算时间，提高应用程序的处理能力。
类似的，PyTorch和TensorFlow也提供了分布式计算的功能，使得机器学习和深度学习任务可以充分利用集群资源并加快训练速度。
3. 使用容器化技术部署集群在集群部署方面，容器化技术成为了热门选择，特别是Docker。
Docker可以将应用程序及其依赖打包成一个独立的容器，使得应用程序可以在不同的环境中运行，而不受底层系统的限制。
使用Docker，开发者可以方便地部署和扩展Python应用程序，并在集群中高效地运行。
rabbitmq中创建队列的方法
rabbitmq中创建队列的方法RabbitMQ是一种消息队列软件，用于处理大量的消息和任务。
在RabbitMQ中创建队列是非常重要的一步，因为它是消息传递的主要路径之一。
本文将介绍在RabbitMQ中创建队列的方法。
在RabbitMQ中创建队列的方法有两种：一种是使用AMQP协议的基本方法，另一种是使用RabbitMQ提供的管理界面。
1. 使用AMQP协议的基本方法使用AMQP协议的基本方法是通过客户端连接到RabbitMQ服务器，然后使用AMQP协议中定义的方法创建队列。
以下是使用Python语言创建队列的示例代码：``` pythonimport pika# 连接RabbitMQ服务器connection =pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))channel = connection.channel()# 创建队列channel.queue_declare(queue='hello')# 发送消息channel.basic_publish(exchange='', routing_key='hello', body='Hello World!')# 关闭连接connection.close()```在上面的代码中，我们使用pika库连接到RabbitMQ服务器，并使用channel.queue_declare()方法创建了一个名为“hello”的队列。
然后，我们使用channel.basic_publish()方法向队列发送了一条消息。
2. 使用RabbitMQ提供的管理界面RabbitMQ提供了一个管理界面，可以通过Web浏览器访问。
在管理界面中，您可以轻松地创建、管理和监控队列。
以下是使用RabbitMQ提供的管理界面创建队列的步骤：1. 打开Web浏览器，输入RabbitMQ服务器的地址和端口，登录管理界面。
rabbitmq使用手册
rabbitmq使用手册RabbitMQ是一种开源的消息队列中间件，采用AMQP协议，被广泛应用于构建可靠、高效的分布式系统。
本手册将详细介绍RabbitMQ 的安装、配置、使用和常见问题解决方案，帮助读者快速上手使用RabbitMQ。
第一章安装与配置1.1 环境准备在开始安装RabbitMQ之前，需要确保系统满足以下要求：操作系统（例如Linux、Windows）、Erlang运行时环境以及RabbitMQ软件包。
1.2 安装RabbitMQ按照文档提供的方式，在所选的操作系统上安装RabbitMQ。
安装过程中需注意版本兼容性和安全配置。
1.3 配置RabbitMQ在安装完成后，需要对RabbitMQ进行适当的配置。
主要包括网络配置、认证与授权、虚拟主机、交换机和队列的创建等。
第二章消息发布与订阅2.1 消息生产者通过使用RabbitMQ的API，开发者可以编写生产者代码将消息发布到RabbitMQ的交换机上。
这里需要注意消息的序列化和指定交换机名称。
2.2 消息消费者RabbitMQ的消费者通过订阅交换机的队列来接收消息，可以使用RabbitMQ的API编写消费者代码，并实现消息的处理逻辑。
2.3 消息确认机制RabbitMQ提供了消息的确认机制，确保消息在传输过程中的可靠性。
开发者可以选择隐式确认或显式确认来保证消息的消费状态。
第三章消息路由与过滤3.1 路由模式RabbitMQ支持多种路由模式，如直接路由、主题路由和广播路由。
开发者可以根据实际需求选择最适合的路由模式。
3.2 消息过滤通过使用RabbitMQ的消息过滤功能，可以根据消息的属性进行过滤，只有满足条件的消息才会被消费者接收。
第四章高级特性与扩展4.1 持久化使用RabbitMQ的持久化机制，可以确保消息在服务器重启后依然存在，防止消息丢失。
4.2 集群与高可用通过搭建RabbitMQ集群，可以提高系统的可用性和扩展性。
在集群中，消息将自动在节点之间进行复制。
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目录
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1 RabbitMQ简介
2 “Hello World”初识
3 “Work queues”工作队列 4 “Publish/Subscribe”发布/订阅 545 “RPC”远程调用
Hello World 模型设计 发送 接收
目录
1 RabbitMQ简介 2 “Hello World”初识
3 “Work queues”工作队列
• MQ特点
• MQ是消费-生产者模型的一个典型的代表，一端往消息队列中不断写入消息，而另一端则可以读取 或者订阅队列中的消息。MQ和JMS类似，但不同的是JMS是SUN JAVA消息中间件服务的一个标 准和API定义，而MQ则是遵循了AMQP协议的具体实现和产品。
• 使用场景
• 在项目中，将一些无需即时返回且耗时的操作提取出来，进行了异步处理，而这种异步处理的方式 大大的节省了服务器的请求响应时间，从而提高了系统的吞吐量。
4 “Publish/Subscribe”发布/订阅 545 “RPC”远程调用
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Work queues工作队列 模型设计
目录
1 RabbitMQ简介 2 “Hello World”初识 43 “Work queues”工作队列
4 “Publish/Subscribe”发布/订阅
545 “RPC”远程调用
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发布/订阅 模型设计
目录
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1 RabbitMQ简介 2 “Hello World”初识 43 “Work queues”工作队列 54 “Publish/Subscribe”发布/订阅
5 “RPC”远程调用
发布/订阅 模型设计
梦 境
Python中如何使用rabbitMQ
2017.1
Hale Waihona Puke 目录11 RabbitMQ简介
2 “Hello World”初识 3 “Work queues”工作队列 4 “Publish/Subscribe”发布/订阅 545 “RPC”远程调用
RabbitMQ简介
• RabbitMQ是一个在AMQP基础上完成的，可复用的企业消息系统。他遵循Mozilla Public License开 源协议。