本文目錄一覽:
- 1、rabbitmq rpc python怎麼用
- 2、如何利用python查看rabbitmq隊列長度
- 3、Python 非同步任務隊列Celery 使用
- 4、python 設么業務開發需要用到rabbitmq
- 5、python怎麼實現rabbitmq的confirm模式
- 6、如何用Python語言計算雞兔同籠問題?
rabbitmq rpc python怎麼用
首先,客戶機調用進程發送一個有進程參數的調用消息到服務端的消息隊列里,然後等待應答信息。
在伺服器端,進程保持睡眠狀態直到調用信息到達為止。
當一個調用信息到達,伺服器獲得進程參數,計算結果,發送答覆信息,然後等待下一個調用信息,最後,客戶端調用進程接收答覆信息,獲得進程結果,然後調用執行繼續進行。
如何利用python查看rabbitmq隊列長度
在linux中,程序的載入,涉及到兩個工具,linker 和loader。Linker主要涉及動態鏈接庫的使用,loader主要涉及軟體的載入。 exec執行一個程序 elf為現在非常流行的可執行文件的格式,它為程序運行劃分了兩個段,一個段是可以執行的代碼段
Python 非同步任務隊列Celery 使用
在 Python 中定義 Celery 的時候,我們要引入 Broker,中文翻譯過來就是「中間人」的意思。在工頭(生產者)提出任務的時候,把所有的任務放到 Broker 裡面,在 Broker 的另外一頭,一群碼農(消費者)等著取出一個個任務準備著手做。這種模式註定了整個系統會是個開環系統,工頭對於碼農們把任務做的怎樣是不知情的。所以我們要引入 Backend 來保存每次任務的結果。這個 Backend 也是存儲任務的信息用的,只不過這裡存的是那些任務的返回結果。我們可以選擇只讓錯誤執行的任務返回結果到 Backend,這樣我們取回結果,便可以知道有多少任務執行失敗了。
其實現架構如下圖所示:
可以看到,Celery 主要包含以下幾個模塊:
celery可以通過pip自動安裝。
broker 可選擇使用RabbitMQ/redis,backend可選擇使用RabbitMQ/redis/MongoDB。RabbitMQ/redis/mongoDB的安裝請參考對應的官方文檔。
——————————rabbitmq相關———————————————————-
官網安裝方法:
啟動管理插件:sbin/rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management 啟動rabbitmq:sbin/rabbitmq-server -detached
rabbitmq已經啟動,可以打開頁面來看看 地址:
用戶名密碼都是guest 。進入可以看到具體頁面。 關於rabbitmq的配置,網上很多 自己去搜以下就ok了。
——————————rabbitmq相關——————————————————–
項目結構如下:
使用前,需要三個方面:celery配置,celery實例,需執行的任務函數,如下:
Celery 的配置比較多,可以在 官方配置文檔: 查詢每個配置項的含義。
當然,要保證上述非同步任務and下述定時任務都能正常執行,就需要先啟動celery worker,啟動命令行如下:
需 啟動beat ,執行定時任務時, Celery會通過celery beat進程來完成。Celery beat會保持運行, 一旦到了某一定時任務需要執行時, Celery beat便將其加入到queue中. 不像worker進程, Celery beat只需要一個即可。而且為了避免有重複的任務被發送出去,所以Celery beat僅能有一個。
命令行啟動:
如果你想將celery worker/beat要放到後台運行,推薦可以扔給supervisor。
supervisor.conf如下:
python 設么業務開發需要用到rabbitmq
rabbitmq是以分散式消息隊列;所謂消息隊列,就是生產者把數據push進消息隊列,消費者把數據pull出來消費。所以消息隊列最好的用處就是實現非同步,解決高並發或者生產者和消費者能力不均衡。比如生產者生產的能力大於消費者,如果沒有消息隊列當作中間件,可以想像生產者或出現很多連接失敗或者卡頓了。當有了中介件,我們可以把啟很多消費者,執行消息隊列的請求再把結果寫入另外一個隊列中,讓生產者去結果。同樣解決高並發也是類似的原理
python怎麼實現rabbitmq的confirm模式
一、通過Python模擬收發消息
1、在各個節點上安裝epel源
# yum install epel* -y11
2、安裝python庫
# yum –enablerepo=epel -y install python2-pika11
3、在rabbitmq-server節點上
1)、創建用戶
# rabbitmqctl add_user wuyeliang password 11
2)、創建虛擬主機
# rabbitmqctl add_vhost /my_vhost11
3)、賦予許可權
# rabbitmqctl set_permissions -p /my_vhost wuyeliang “.*” “.*” “.*” 11
4、在rabbitmq節點上模擬發消息,代碼如下
# vi send_msg.py
#!/usr/bin/env python
import pika
credentials = pika.PlainCredentials(‘wuyeliang’, ‘password’) #注意用戶名及密碼
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節點上模擬收消息,代碼如下
# 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語言計算雞兔同籠問題?
# 這是一個解決雞兔同籠問題的程序
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(“現在雞兔同籠, 已知雞兔一共有{}個頭,一共有{}只腳,問雞兔各有多少只?一共三次回答的機會”.format(heads, feet))
# 一共有三次機會
for i in range(3):
A = input(“請你輸入 雞 有多少只,並回車確認:”)
B = input(“請你輸入 兔 有多少只,並回車確認:”)
if int(A) == chicken and int(B) == rabbit:
print(“恭喜你答對了!”)
break
else:
print(“很遺憾你答錯了,請重新回答, 你還有{}次機會”.format(2 – i))
if i == 2:
print(“很遺憾, 你已經用完了所有機會.正確的是:雞{}只,兔有{}只”.format(chicken, rabbit))
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