十一天 python操作rabbitmq、redis

1.啟動rabbimq、mysql

在“”執行“”裡輸入services.msc，找到rabbimq、mysql啟動即可

2.啟動redis

管理員進入cmd，進入redis所在目錄，執行redis-server.exe redis.windows.conf --maxmemory 200M 啟動redis server

執行redis-cli.exe啟動客戶端

介紹

python連線遠端rabbitmq程式碼：

 import pika
 import sys

 username = 'wt'  #rabbitmq使用者名稱
 pwd = '  #rabbitmq密碼
 user_pwd = pika.PlainCredentials(username, pwd)
 s_conn = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('192.168.1.240', credentials=user_pwd))
 chan = s_conn.channel()
 print('hello')

或者 ：

credentials = pika.PlainCredentials('guest', 'geust')
#這裡可以連線遠端IP，請記得開啟遠端埠
parameters = pika.ConnectionParameters('localhost',5672,'/',credentials)
connection = pika.BlockingConnection(parameters)
channel = connection.channel()

RabbitMQ 是一個訊息中介軟體，它的主要功能非常簡單: 接收和轉發訊息。你可以認為 RabbitMQ 就是一個郵局，當你將郵件投遞到郵箱後你非常確認郵遞員會將你郵件最終投遞到你的接收者。通過這個比喻，MQ就是一個郵箱、郵局和郵遞員 RabbitMQ與郵局的最大不同點是 MQ不處理紙張，而是儲存和轉發二進位制資料(訊息)

RabbitMQ有一些基本術語： Producer（生產者）：一個程式/應用傳送訊息就是一個producer, 以下我們簡稱為 "P"

Queue（佇列）：queue就是一個"郵箱"的簡稱，它存在於RabbitMQ內部。雖然訊息在RabbitMQ和你的應用之間傳輸，但他們只能儲存在一個佇列(queue)裡面。佇列是不受任何限制的約束，你可以想存多少就存多少 - 它本質上是一個無限的緩衝區。

Consumer（消費者）：類似一個接收者, 一個 Consumer 是一個等待接收訊息的程式，以下我們簡稱 “C"

注意：一個Producer、Consuer和中介軟體（MQ)不一定必須在同一臺機器上，現實使用也是這樣

Hello World

(使用官方推薦的 pika python 客戶端）

“hello world”這裡並不複雜-- 我們傳送一個訊息、接收訊息然後輸出到螢幕，為了演示這個我們需要兩個程式，一個傳送、一個接收並列印我們的設計如下圖：

我們這裡講的RabbitMQ採用的是AMQP 0.9.1 ,一個開放的、通用的訊息協議，在不同的語言中有很多的不同的RabbitMQ客戶端，我們下面使用的是pika，這個是RabbitMQ小組推薦的python客戶端

Sending：

我們的第一個程式是send.py 用來發送訊息到佇列，第一件事就是要建立一個RabbitMQ的連線到Server端

import pika
s_connec = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('loaclhost'))
chan = s_connec.channel()

我們現在就建立了連線了，由於我們中介軟體在本機所以這裡的設定的是“localhost",如果我們想連線到一個不同的伺服器，只需要簡單的將”localhost" 改為伺服器的主機名或IP地址.

下一步，在傳送訊息之前我們要確定接收佇列存在，如果我們傳送一個訊息到一個不存在的目的地，RabbitMQ將丟棄這條訊息，我們先建立一個訊息傳送的目的佇列，這裡命名為 "hello"

chan.queue_declare(queue='hello')

到這點我們就可以傳送一個訊息了，我們的第一個訊息將正式包含一個字串“hello world"，將這個訊息傳送到 ”hello“佇列在RabbitMQ中，一個訊息不能直接傳送到一個佇列中，通常需要通過一個交換（exchange），我們在後面的部分將詳細講解 exchange ，現在所有我們需要知道的是如何利用一個空字串標識預設的exchange。這個一個特殊的exchange -- 它使我們能夠確切地指定訊息應該到哪個佇列去。這裡需要在 routing_key 引數中指定傳送的佇列名：

chan.basic_publish(exchange="",
routing_key='hello',
body="hello world")
print(" [x] Sent 'Hello World!'")

在我們退出應用程式之前，我們需要確認網路緩衝區已經flush而且訊息已經確認傳送到了RabbitMQ中，我們可以使用下面的程式碼來關閉連線

s_connec.close()

Receiving

我們的第二個程式 receive.py 將從佇列中接收訊息並輸出到螢幕同樣我們的第一步也是連線到RabbitMQ伺服器，程式碼和服務端的一樣：

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
host='localhost'))
channel = connection.channel()

下一步和之前一樣也需要確認佇列是否存在，使用 queue_declare 建立一個佇列。你可能會問為什麼還需要在建立一次佇列，我們在上面的程式碼中已經建立了一次了。因為我們不能確認佇列是否已經存在了，如果我們的服務端還未啟動，佇列也就沒有建立，這個時候客戶端啟動了，就找不到佇列。為了避免這個問題就需要在客戶端和服務端均建立一下，這樣就能保證無論是服務端還是客戶端先啟動佇列都存在

channel.queue_declare(queue='hello')

可以在伺服器上通過執行以下命令檢視佇列資訊
$ sudo rabbitmqctl list_queues

從佇列接收訊息要更復雜一些，它需要為佇列訂閱一個 callback 函式來進行接收。當我們接收一個訊息後，這個 callback 函式將會被 pika函式庫自動呼叫，在我們的這個例項裡面這個函式將用來列印接收的訊息內容到螢幕

def callback(ch, method, properties, body):
print(" [x] Received %r" % body)

下一步我們需要告訴RabbitMQ這個特殊的 callback 函式需要從我們的hello佇列接收訊息

channel.basic_consume(callback,
queue='hello',
no_ack=True)

no_ack 引數將在後面的部分講解

最終，我們執行永不停止的迴圈來等待資料和呼叫callbacks進行資料處理

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

完整程式碼：

Producer： send.py

import pika
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
channel = connection.channel()
channel.queue_declare(queue='hello')
channel.basic_publish(exchange='',
routing_key='hello',
body='Hello World!')
print(" [x] Sent 'Hello World!'")
connection.close()

Consumer：receive.py

import pika
def callback(ch, method, properties, body):
print(" [x] Received %r" % body)
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
channel = connection.channel()
channel.queue_declare(queue='hello')
channel.basic_consume(callback,
queue='hello',
no_ack=True)
print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
channel.start_consuming()

二、python系列之 RabbitMQ - work queues

本節我們建立一個工作佇列( work queue )用來在多個workers之間分發訊息

工作佇列(又名：任務佇列)的主要思想是避免在資源密集型的任務處理中不得不等待它的完成，相反，我們安排這個任務稍後完成。我們把這任務作為一個訊息封裝起來併發送到一個佇列中，一個後臺工作程序將這個任務取出並最終執行這個任務，當你執行多個任務時，多個消費者將共享這些任務。

這個概念在網頁應用中對於在HTTP短連線請求中處理複雜任務時尤其有用。

預備

前面的部分我們傳送了一個訊息內容“hello world", 現在我們要傳送複雜任務的字串。我們沒有真實世界的任務，比如重新調整一個圖片大小或者渲染一個PDF檔案，我們通過time.sleep()函式假裝訊息接收後任務非常繁忙，需要消耗一定的時間，我們通過字串中小數點的個數來描述任務的複雜性，每個點代表“work"要耗費1秒,例如：假設一個任務描述 "Hello..." 將要耗費3秒鐘。

我們修改之前的 send.py 程式碼，允許通過命令列來發送任意訊息。這個程式將要處理任務到工作佇列。我們命名為 new_task.py

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