本文目录一览：
- 1、rabbitmq rpc python怎么用
- 2、如何利用python查看rabbitmq队列长度
- 3、Python 异步任务队列Celery 使用
- 4、python 设么业务开发需要用到rabbitmq
- 5、python怎么实现rabbitmq的confirm模式
- 6、如何用Python语言计算鸡兔同笼问题？
rabbitmq rpc python怎么用
首先，客户机调用进程发送一个有进程参数的调用消息到服务端的消息队列里，然后等待应答信息。
在服务器端，进程保持睡眠状态直到调用信息到达为止。
当一个调用信息到达，服务器获得进程参数，计算结果，发送答复信息，然后等待下一个调用信息，最后，客户端调用进程接收答复信息，获得进程结果，然后调用执行继续进行。
如何利用python查看rabbitmq队列长度
在linux中，程序的加载，涉及到两个工具，linker 和loader。Linker主要涉及动态链接库的使用，loader主要涉及软件的加载。 exec执行一个程序 elf为现在非常流行的可执行文件的格式，它为程序运行划分了两个段，一个段是可以执行的代码段
Python 异步任务队列Celery 使用
在 Python 中定义 Celery 的时候，我们要引入 Broker，中文翻译过来就是“中间人”的意思。在工头(生产者)提出任务的时候，把所有的任务放到 Broker 里面，在 Broker 的另外一头，一群码农(消费者)等着取出一个个任务准备着手做。这种模式注定了整个系统会是个开环系统，工头对于码农们把任务做的怎样是不知情的。所以我们要引入 Backend 来保存每次任务的结果。这个 Backend 也是存储任务的信息用的，只不过这里存的是那些任务的返回结果。我们可以选择只让错误执行的任务返回结果到 Backend，这样我们取回结果，便可以知道有多少任务执行失败了。
其实现架构如下图所示：
可以看到，Celery 主要包含以下几个模块：
celery可以通过pip自动安装。
broker 可选择使用RabbitMQ/redis，backend可选择使用RabbitMQ/redis/MongoDB。RabbitMQ/redis/mongoDB的安装请参考对应的官方文档。
——————————rabbitmq相关———————————————————-
官网安装方法：
启动管理插件：sbin/rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management 启动rabbitmq：sbin/rabbitmq-server -detached
rabbitmq已经启动，可以打开页面来看看 地址：
用户名密码都是guest 。进入可以看到具体页面。 关于rabbitmq的配置，网上很多 自己去搜以下就ok了。
——————————rabbitmq相关——————————————————–
项目结构如下：
使用前，需要三个方面：celery配置，celery实例，需执行的任务函数，如下：
Celery 的配置比较多，可以在 官方配置文档： 查询每个配置项的含义。
当然，要保证上述异步任务and下述定时任务都能正常执行，就需要先启动celery worker，启动命令行如下:
需 启动beat ，执行定时任务时, Celery会通过celery beat进程来完成。Celery beat会保持运行, 一旦到了某一定时任务需要执行时, Celery beat便将其加入到queue中. 不像worker进程, Celery beat只需要一个即可。而且为了避免有重复的任务被发送出去，所以Celery beat仅能有一个。
命令行启动：
如果你想将celery worker/beat要放到后台运行，推荐可以扔给supervisor。
supervisor.conf如下：
python 设么业务开发需要用到rabbitmq
rabbitmq是以分布式消息队列；所谓消息队列，就是生产者把数据push进消息队列，消费者把数据pull出来消费。所以消息队列最好的用处就是实现异步，解决高并发或者生产者和消费者能力不均衡。比如生产者生产的能力大于消费者，如果没有消息队列当作中间件，可以想象生产者或出现很多连接失败或者卡顿了。当有了中介件，我们可以把启很多消费者，执行消息队列的请求再把结果写入另外一个队列中，让生产者去结果。同样解决高并发也是类似的原理
python怎么实现rabbitmq的confirm模式
一、通过Python模拟收发消息
1、在各个节点上安装epel源
# yum install epel* -y11
2、安装python库
# yum –enablerepo=epel -y install python2-pika11
3、在rabbitmq-server节点上
1）、创建用户
# rabbitmqctl add_user wuyeliang password 11
2）、创建虚拟主机
# rabbitmqctl add_vhost /my_vhost11
3）、赋予权限
# rabbitmqctl set_permissions -p /my_vhost wuyeliang “.*” “.*” “.*” 11
4、在rabbitmq节点上模拟发消息，代码如下
# vi send_msg.py
#!/usr/bin/env python
import pika
credentials = pika.PlainCredentials(‘wuyeliang’, ‘password’) #注意用户名及密码
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
‘localhost’,
5672,
‘/my_vhost’,
credentials))
channel = connection.channel()
channel.queue_declare(queue=’Hello_World’)
channel.basic_publish(exchange=”,
routing_key=’Hello_World’,
body=’Hello RabbitMQ World!’)
print(” [x] Sent ‘Hello_World'”)
connection.close()1234567891011121314151612345678910111213141516
4、在client节点上模拟收消息，代码如下
# vi receive_msg.py
#!/usr/bin/env python
import signal
import pika
signal.signal(signal.SIGPIPE, signal.SIG_DFL)
signal.signal(signal.SIGINT, signal.SIG_DFL)
credentials = pika.PlainCredentials(‘wuyeliang’, ‘password’)
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
‘dlp.srv.world’,
5672,
‘/my_vhost’,
credentials))
channel = connection.channel()
channel.queue_declare(queue=’Hello_World’)
def callback(ch, method, properties, body):
print(” [x] Received %r” % body)
channel.basic_consume(callback,
queue=’Hello_World’,
no_ack=True)
print(‘ [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C’)
channel.start_consuming()123456789101112131415161718192021123456789101112131415161718192021
如何用Python语言计算鸡兔同笼问题？
# 这是一个解决鸡兔同笼问题的程序
import random
chicken = random.randint(1, 20)
rabbit = random.randint(1, 20)
A = 0
B = 0
heads = rabbit + chicken
feet = rabbit * 4 + chicken * 2
print(“现在鸡兔同笼, 已知鸡兔一共有{}个头,一共有{}只脚,问鸡兔各有多少只?一共三次回答的机会”.format(heads, feet))
# 一共有三次机会
for i in range(3):
A = input(“请你输入 鸡 有多少只,并回车确认:”)
B = input(“请你输入 兔 有多少只,并回车确认:”)
if int(A) == chicken and int(B) == rabbit:
print(“恭喜你答对了!”)
break
else:
print(“很遗憾你答错了,请重新回答, 你还有{}次机会”.format(2 – i))
if i == 2:
print(“很遗憾, 你已经用完了所有机会.正确的是:鸡{}只,兔有{}只”.format(chicken, rabbit))
原创文章，作者：H36E5，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/127906.html
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