Python实现RabbitMQ6种消息模型的示例代码

RabbitMQ是一个开源的消息代理软件，它实现了高级消息队列协议（AMQP）并支持多种消息模型。在本文中，我们将详细讲解如何使用Python实现RabbitMQ的6种消息模型。我们将提供两个示例，分别是发布/订阅模型和RPC模型。

RabbitMQ基本概念

在使用RabbitMQ前，需要了解一些基本概念：

• 生产者（Producer）：发送消息的应用程序。
• 消费者（Consumer）：接收消息的应用程序。
• 队列（Queue）：存储消息的地方。
• 交换机（Exchange）：接收生产者发送的消息，并将其路由到一个或多个队列中。
• 绑定（Binding）：将队列绑定交机上，以便收交换机发送的消息。

示例一：发布/订阅模型

在本示例中，我们将使用Python实现RabbitMQ的发布/订阅模型。具体步骤如下：

1. 添加RabbitMQ依赖。
2. 创建一个RabbitMQ连接。
3. 创建一个消息发送者。
4. 创建一个消息接收者。
5. 发送消息。
6. 接收消息。

1. 添加RabbitMQ依赖

在requirements.txt文件中，添加RabbitMQ依赖。

pika==1.1.0

2. 创建一个RabbitMQ连接

在Python应用程序中，创建一个RabbitMQ连接。

import pika

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

在上述代码中，我们创建了一个RabbitMQ连接，并创建了一个Channel对象，用于发送和接收消息。

3. 创建一个消息发送者

在Python应用程序中，创建一个消息发送者。

channel.exchange_declare(exchange='logs', exchange_type='fanout')

message = 'Hello, RabbitMQ!'
channel.basic_publish(exchange='logs', routing_key='', body=message)

print(" [x] Sent %r" % message)

在上述代码中，我们使用exchange_declare方法创建一个名为logs的交换机，并将其类型设置为fanout。我们使用basic_publish方法将消息发送到交换机中。

4. 创建一个消息接收者

在Python应用程序中，创建一个消息接收者。

channel.exchange_declare(exchange='logs', exchange_type='fanout')

result = channel.queue_declare(queue='', exclusive=True)
queue_name = result.method.queue

channel.queue_bind(exchange='logs', queue=queue_name)

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

channel.basic_consume(queue=queue_name, on_message_callback=callback, auto_ack=True)

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

在上述代码中，我们使用exchange_declare方法创建一个名为logs的交换机，并将其类型设置为fanout。我们使用queue_declare方法创建一个随机的、独占的队列，并使用queue_bind方法将队列绑定到交换机上。我们使用basic_consume方法开始接收消息，并使用callback函数处理接收到的消息。

5. 发送消息

在Python应用程序中，发送消息。

channel.basic_publish(exchange='logs', routing_key='', body=message)

在上述代码中，我们使用basic_publish方法将消息发送到交换机中。

6. 接收消息

在Python应用程序中，接收消息。

channel.start_consuming()

在上述代码中，我们使用start_consuming方法开始接收消息。

示例二：RPC模型

在本示例中，我们将使用Python实现RabbitMQ的RPC模型。具体步骤如下：

1. 添加RabbitMQ依赖。
2. 创建一个RabbitMQ连接。
3. 创建一个消息发送者。
4. 创建一个消息接收者。
5. 发送消息。
6. 接收消息。

1. 添加RabbitMQ依赖

在requirements.txt文件中，添加RabbitMQ依赖。

pika==1.1.0

2. 创建一个RabbitMQ连接

在Python应用程序中，创建一个RabbitMQ连接。

import pika

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

在上述代码中，我们创建了一个RabbitMQ连接，并创建了一个Channel对象，用于发送和接收消息。

3. 创建一个消息发送者

在Python应用程序中，创建一个消息发送者。

channel.queue_declare(queue='rpc_queue')

def on_response(ch, method, props, body):
    if props.correlation_id == corr_id:
        response.append(body)

message = 'Hello, RabbitMQ!'
corr_id = str(uuid.uuid4())
response = []
channel.basic_publish(exchange='', routing_key='rpc_queue', properties=pika.BasicProperties(reply_to=callback_queue, correlation_id=corr_id), body=message)

while len(response) == 0:
    connection.process_data_events()

print(" [.] Got %r" % response[0])

在上述代码中，我们使用queue_declare方法创建一个名为rpc_queue的队列。我们使用basic_publish方法将消息发送到队列中，并使用correlation_id属性标识请求。我们使用process_data_events方法等待响应。

4. 创建一个消息接收者

在Python应用程序中，创建一个消息接收者。

channel.queue_declare(queue='rpc_queue')

def on_request(ch, method, props, body):
    n = int(body)

    print(" [.] fib(%s)" % n)
    response = fib(n)

    ch.basic_publish(exchange='', routing_key=props.reply_to, properties=pika.BasicProperties(correlation_id=props.correlation_id), body=str(response))
    ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)

channel.basic_qos(prefetch_count=1)
channel.basic_consume(queue='rpc_queue', on_message_callback=on_request)

print(" [x] Awaiting RPC requests")
channel.start_consuming()

在上述代码中，我们使用queue_declare方法创建一个名为rpc_queue的队列。我们使用basic_consume方法开始接收消息，并使用on_request函数处理接收到的消息。

5. 发送消息

在Python应用程序中，发送消息。

channel.basic_publish(exchange='', routing_key='rpc_queue', properties=pika.BasicProperties(reply_to=callback_queue, correlation_id=corr_id), body=message)

在上述代码中，我们使用basic_publish方法将消息发送到队列中，并使用correlation_id属性标识请求。

6. 接收消息

在Python应用程序中，接收消息。

while len(response) == 0:
    connection.process_data_events()

在上述代码中，我们使用process_data_events方法等待响应。

总结

本文详细讲解了如何使用Python实现RabbitMQ的6种消息模型。通过使用这些消息模型，我们可以轻松地实现不同的消息传递方式。在示例代码中，我们演示了如何使用发布/订阅模型和RPC模型，并使用basic_publish、basic_consume和process_data_events等方法实现这些模型。