python---RabbitMQ
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。
RabbitMQ安装
Linux安装，环境centos6.6
1 安装配置epel源
2 $ rpm -ivh http://dl.fedoraproject.org/pub/epel/6/i386/epel-release-6-8.noarch.rpm
3
4 机子给配上163的源了，所以直接
5 $ yum install epel-release
6
7 因为RabbitMQ是由erlang实现的，所以要安装erlang
8 $ yum -y install erlang
9
10 安装RabbitMQ
11 $ yum -y install rabbitmq-server
12
13 启动RabbitMQ
14 $ /etc/init.d/rabbitmq-serverstart/stop
安装Python API
1 pip3 install pika
2 or
3 easy_install pika
基于queue的生产消费者模型
1 #!/usr/bin/env python3
2 #coding:utf8
3 import queue
4 import threading
5 message = queue.Queue(10)
6 def producer(i):
7 '''生产腿堡放入队列'''
8 while True:
9 message.put(i)
10 print("%s放入队列%s" % (threading.current_thread().name, i))
11 def consumer(i):
12 '''消费者,从队列中取腿堡吃'''
13 while True:
14 msg = message.get()
15 print("%s从队列总取出%s" % (threading.current_thread().name, msg))
16
17 if __name__ == '__main__':
18
19 for i in range(12): # 生产者的线程腿堡
20 t = threading.Thread(target=producer, args=(i,))
21 t.start()
22 for i in range(10): # 消费者的线程吃腿堡
23 t = threading.Thread(target=consumer, args=(i,))
24 t.start()
RabbitMQ 使用
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。
详细请见官方文档：http://www.rabbitmq.com/getstarted.html
最基本的生产消费者模型
[*]生产者代码
1 #!/usr/bin/env python 3
2 import pika
3 #########生产者 #########
4 #链接rabbit服务器（localhost是本机，如果是其他服务器请修改为ip地址）
5 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
6 #创建频道
7 channel = connection.channel()
8 #创建一个队列名叫test
9 channel.queue_declare(queue='test')
10
11 # channel.basic_publish向队列中发送信息
12 # exchange -- 它使我们能够确切地指定消息应该到哪个队列去。
13 # routing_key 指定向哪个队列中发送消息
14 # body是要插入的内容, 字符串格式
15
16 while True:# 循环向队列中发送信息，quit退出程序
17 inp = input(">>>").strip()
18 if inp == 'quit':
19 break
20 channel.basic_publish(exchange='',
21 routing_key='test',
22 body=inp)
23 print("生产者向队列发送信息%s" % inp)
24
25 #缓冲区已经flush而且消息已经确认发送到了RabbitMQ中，关闭链接
26 connection.close()
27
28 # 输出结果
29 >>>python
30 生产者向队列发送信息python
31 >>>quit
[*]消费者代码
1 #!/usr/bin/env python 3
2 import pika
3 ######### 消费者 #########
4 # 链接rabbit
5 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
6 # 创建频道
7 channel = connection.channel()
8 # 如果生产者没有运行创建队列，那么消费者也许就找不到队列了。为了避免这个问题，所有消费者也创建这个队列，如果队列已经存在，则这条无效
9 channel.queue_declare(queue='test')
10 #接收消息需要使用callback这个函数来接收，他会被pika库来调用,接受到的数据都是字节类型的
11 def callback(ch, method, properties, body):
12 """
13 ch : 代表 channel
14 method ：队列名
15 properties : 连接rabbitmq时设置的属性
16 body : 从队列中取到的内容，获取到的数据时字节类型
17 """
18 print(" Received %r" % body)
19 # channel.basic_consume 表示从队列中取数据，如果拿到数据 那么将执行callback函数，callback是回调函数
20 # no_ack=True 表示消费完这个消息以后不主动把完成状态通知rabbitmq
21 channel.basic_consume(callback,
22 queue='test',
23 no_ack=True)
24 print('
[*] 等待信息. To exit press CTRL+C')
25 #永远循环等待数据处理和callback处理的数据，start_consuming方法会阻塞循环执行
26 channel.start_consuming()
27
28 # 输出结果，一直等待处理队列中的消息，不知终止，除非人为ctrl+c
29
[*]等待消息，To exit press CTRL+C
30 Received b'python'
备注说明：
生产者和消费者都连接到RabbitMQ Server 上，都会创建一个同名的queue，生产者向队里中发送一条信息，消费者从队列中获取信息则完成通信。
如果生产者先启动，则会先发送信息到队列中，消费者启动会直接会在队列中取到生产者发送的信息内容。
如果消费者先启动，则会阻塞住，一直等待生产者向队列发送信息。
生产者发送一条信息后就结束了任务，而消费者一直在等待获取新的信息。
acknowledgment 消息不丢失的方法
no_ack = False , 如果消费者遇到情况（its channel is closed, connection is closed, or TCP connection is lost）挂掉了，那么，RabbitMQ会重新将该任务添加到队列中。在消费者端做设定条件。
[*]生产者，代码同上，未改变
[*]消费者代码
1 import pika
2 import time
3 # 链接rabbit
4 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
5 # 创建频道
6 channel = connection.channel()
7 # 如果生产者没有运行创建队列，那么消费者创建队列，如果队列已存在，创建队列操作会被忽略
8 channel.queue_declare(queue='hello')
9 # 回调函数
10 def callback(ch, method, properties, body):
11 print(" Received %r" % body)
12 time.sleep(10)
13 print('ok' )
14 ch.basic_ack(delivery_tag = method.delivery_tag) # 当上面消息处理完成后，通知rabbitmq，消息处理完成，不要在发送了
15
16 channel.basic_consume(callback,
17 queue='hello',
18 no_ack=False)# 表示消费完这个消息后，主动通知rabbitmq完成状态，如果不通知，rabbitmq会把这条消息重新放回队列中，避免丢失
19
20 print('
[*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
21 channel.start_consuming()
当生产者生成一条数据，被消费者接收，消费者中断后如果不超过10秒，连接的时候数据还在。当超过10秒后，重新连接，数据将消失。消费者等待连接。
durable 消息不丢失（消息持久化）
这个queue_declare 需要在 生产者（product）和消费者（consumer）代码中都进行设置。
[*]生产者代码
1 #!/usr/bin/env python
2 import pika
3 # 链接rabbit服务器
4 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
5 # 创建频道
6 channel = connection.channel()
7 # 创建队列，使用durable方法
8 channel.queue_declare(queue='test', durable=True)
9 # 如果想让队列实现持久化那么加上durable=True
10 channel.basic_publish(exchange='',
11 routing_key='test',
12 body='Hello World!',
13 properties=pika.BasicProperties(
14 delivery_mode=2,
15 # 标记我们的消息为持久化的 - 通过设置 delivery_mode 属性为 2，在生产者端持久化
16 ))
17 # 这个exchange参数就是这个exchange的名字. 空字符串标识默认的或者匿名的exchange：如果存在routing_key, 消息路由到routing_key指定的队列中。
18 print(" 开始队列'")
19 connection.close()
[*]消费者代码
1 #!/usr/bin/env python
2 # -*- coding:utf-8 -*-
3 import pika
4 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
5 # 创建频道
6 channel = connection.channel()
7 # 创建队列，使用durable方法,durable=True 开启持久化
8 channel.queue_declare(queue='test', durable=True)
9
10
11 def callback(ch, method, properties, body):
12 print(" Received %r" % body)
13 import time
14 time.sleep(10)
15 print('ok')
16 ch.basic_ack(delivery_tag = method.delivery_tag)
17
18 channel.basic_consume(callback,
19 queue='hello',
20 no_ack=False)
21
22 print('
[*] 等待队列. To exit press CTRL+C')
23 channel.start_consuming()
备注：标记消息为持久化的并不能完全保证消息不会丢失，尽管告诉RabbitMQ保存消息到磁盘，当RabbitMQ接收到消息还没有保存的时候仍然有一个短暂的时间窗口，RabbitMQ不会对每个消息都执行同步fsync(2)，可能只是保存到缓存cache还没有写入到磁盘中，这个持久化保证不是很强，但这比我们简单的任务queue要好得多，如果你想要很稳定的消息不丢失，可以使用publisher confirms。
消息顺序获取
默认消息队列里的数据是按照顺序被消费者拿走，例如，消费者1去队列中获取奇数序列任务（分别取任务1,3,5,7），消费者2去队列中获取偶数序列任务（分别取任务2,4,6,8）。如果消费者1处理的任务速度很快，当他完成1,3任务后，消费者2可能2任务还没有处理完，但是消费者1会继续按照排序去取第5个任务而不是第4个任务，完成第五个任务，在执行第七个任务。为了改变这种默认的取任务排序，需要改变参数channel.basic_qos(prefetch_count=1)表示谁来谁取，不在按照奇偶数排列。
[*]生产者代码
1 #!/usr/bin/env python3
2 # -*- coding:utf-8 -*-
3 import pika
4 import sys
5
6 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
7 channel = connection.channel()
8 # 设置队列为持久化的队列
9 channel.queue_declare(queue='task_queue', durable=True)
10 message = ' '.join(sys.argv) or "Hello World!"
11 channel.basic_publish(exchange='',
12 routing_key='task_queue',
13 body=message,
14 properties=pika.BasicProperties(
15 delivery_mode = 2, # 设置消息为持久化的
16 ))
17 print(" Sent %r" % message)
18 connection.close()
[*]消费者代码
1 #!/usr/bin/env python 3
2 # -*- coding:utf-8 -*-
3 import pika
4 import time
5 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
6 channel = connection.channel()
7 channel.queue_declare(queue='task_queue',durable=True)# 设置队列持久化
8
9 def callback(ch, method, properties, body):
10 print(" Received %r" % body)
11 time.sleep(10)
12 print('ok')
13 ch.basic_ack(delivery_tag = method.delivery_tag)
14
15 channel.basic_qos(prefetch_count=1) # 表示谁来谁取，不在按照奇偶数排序
16
17 channel.basic_consume(callback,
18 queue='task_queue',
19 no_ack=False)
20
21 print('
[*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
22 channel.start_consuming()
发布订阅
exchange类型可用 ： direct, topic, headers 和 fanout。
[*]fanout : 所有bind到此exchange的queue都可以接受消息
[*]direct : 通过routingkey和exchange决定的那个唯一的queue可以接受消息
[*]topic : 所有符合routingkey（一个表达式）的routingkey所bind的queue
当我们向队列里发送消息时，其实并不是自己直接放入队列中的，而是先交给exchange,然后由exchange放入指定的队列中。想象下当我们要将一条消息发送到多个队列中的时候，如果没有exchange，我们需要发送多条到不同的队列中，但是如果有了exchange，它会先和目标队列建立一种绑定关系，当我们把一条消息发送到exchange中的时候，exchange会根据之前和队列的绑定关系，将这条消息发送到所有与它有绑定关系的队里中。
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了。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，二发布者发布消息时，会将消息放置在所有相关队列中。发布订阅本质上就是发布端将消息发送给了exchange，exchange将消息发送给与它绑定关系的所有队列。
exchange type = fanout 和exchange绑定关系的所有队列都会收到信息
[*]发布者代码
1 #!/usr/bin/env python3
2 import pika
3 import sys
4
5 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
6 channel = connection.channel()
7
8 channel.exchange_declare(exchange='logs', type='fanout') # 创建了一个exchange名字叫logs，type=fanout。有了exchange，我们就不需要去创建队列了
9
10 message = ' '.join(sys.argv) or "info: Hello World!"
11 channel.basic_publish(exchange='logs', routing_key='', body=message) # 指定了exchange后，就不需要指定队列了，所有routing_key=''
12
13 print(" Sent %r" % message)
14 connection.close()
[*]订阅者代码
1 #!/usr/bin/env python3
2 import pika
3
4 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
5 channel = connection.channel()
6
7 channel.exchange_declare(exchange='logs', type='fanout')# 创建exchange
8
9 result = channel.queue_declare(exclusive=True) # 不指定queue名字，随机生成一个唯一的queue,队列断开后自动删除临时队列
10 queue_name = result.method.queue # 队列名采用服务端分配的临时队列
11
12 channel.queue_bind(exchange='logs', queue=queue_name)# 将临时队列和exchange绑定
13
14 print('
[*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C')
15
16 def callback(ch, method, properties, body): # 回调方法
17 print(" %r" % body)
18
19 channel.basic_consume(callback, queue=queue_name, no_ack=True)# 消息接收
20
21 channel.start_consuming() # 保持一直监听的状态
关键字发送
exchange type = direct
之前的示例中，发送消息时明确指定某个队列并向其中发送消息，RabbitMQ还支持根据关键字发送，即：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根据关键字判定应将数据发送至指定队列。
[*]生产者代码
1 #!/usr/bin/env python3
2 #coding:utf8
3 #######################生产者#################
4 import pika
5 import sys
6 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
7 channel = connection.channel()
8 channel.exchange_declare(exchange='direct_logs', type='direct')
9
10 severity = sys.argv if len(sys.argv) > 1 else 'info'
11 message = ' '.join(sys.argv) or 'Hello World!'
12 channel.basic_publish(exchange='direct_logs',
13 routing_key=severity,
14 body=message)
15 print(" Sent %r:%r" % (severity, message))
16 connection.close()
[*]消费者代码
1 #!/usr/bin/env python3
2 #coding:utf8
3 import pika
4 import sys
5 ############消费者####
6 # 连接
7 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
8 channel = connection.channel()
9 channel.exchange_declare(exchange='direct_logs', type='direct')
10 result = channel.queue_declare(exclusive=True)
11 queue_name = result.method.queue
12
13 # serverites 是一个列表，存放关键字，关键字是通过sys.argv获取的
14 severities = sys.argv
15 if not severities:
16 sys.stderr.write("Usage: %s \n" % sys.argv)
17 sys.exit(1)
18 # 循环绑定关键字和exchange
19 for severity in severities:
20 channel.queue_bind(exchange='direct_logs',
21 queue=queue_name,
22 routing_key=severity)
23
24 print('
[*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C')
25
26 def callback(ch, method, properties, body):
27 print(" %r:%r" % (method.routing_key, body))
28
29 channel.basic_consume(callback,
30 queue=queue_name,
31 no_ack=True)
32 channel.start_consuming()
模糊匹配
exchange type = topic
在topic类型下，可以让队列绑定几个模糊的关键字，之后发送者将数据发送到 exchange， exchange将传入“路由值”和“关键字”进行匹配，匹配成功，则将数据发送到指定队列。
[*]# 表示可以匹配 0 个或 多个 单词
[*]* 表示可以匹配到 1个单词
发送者路由值 队列中
www.163.python www.*-- 不匹配
www.163.python www.#-- 匹配
[*]消费者代码
1 #!/usr/bin/env python3
2 #coding:utf8
3 import pika
4 import sys
5
6 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
7 channel = connection.channel()
8
9 channel.exchange_declare(exchange='topic_logs',type='topic')
10
11 result = channel.queue_declare(exclusive=True)
12 queue_name = result.method.queue
13
14 binding_keys = sys.argv
15 if not binding_keys:
16 sys.stderr.write("Usage: %s ...\n" % sys.argv)
17 sys.exit(1)
18
19 for binding_key in binding_keys:
20 channel.queue_bind(exchange='topic_logs',
21 queue=queue_name,
22 routing_key=binding_key)
23
24 print('
[*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C')
25
26 def callback(ch, method, properties, body):
27 print(" %r:%r" % (method.routing_key, body))
28
29 channel.basic_consume(callback,
30 queue=queue_name,
31 no_ack=True)
32
33 channel.start_consuming()
[*]生产者代码
1 #!/usr/bin/env python3
2 #coding:utf8
3 import pika
4 import sys
5
6 connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
7 channel = connection.channel()
8
9 channel.exchange_declare(exchange='topic_logs', type='topic')
10
11 routing_key = sys.argv if len(sys.argv) > 1 else 'anonymous.info'
12 message = ' '.join(sys.argv) or 'Hello World!'
13 channel.basic_publish(exchange='topic_logs',
14 routing_key=routing_key,
15 body=message)
16 print(" Sent %r:%r" % (routing_key, message))
17 connection.close()
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