RabbitMQ---订阅模型-Direct

在RabbitMQ中,Direct Exchange是一种点对点的模式,它将消息路由到那些binding key与routing key完全匹配的队列中。

以下是一个使用Python和pika库实现的基于Direct Exchange的生产者和消费者的示例代码:

生产者(发送消息):




import pika
 
# 连接到RabbitMQ服务器
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
 
# 声明Direct Exchange
channel.exchange_declare(exchange='direct_logs', exchange_type='direct')
 
# 发送消息
severity = 'info'
message = 'Hello World!'
channel.basic_publish(exchange='direct_logs',
                      routing_key=severity,
                      body=message)
 
print(f" [x] Sent '{message}'")
 
# 关闭连接
connection.close()

消费者(接收消息):




import pika
 
# 连接到RabbitMQ服务器
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
 
# 声明Direct Exchange
channel.exchange_declare(exchange='direct_logs', exchange_type='direct')
 
# 声明一个临时队列
result = channel.queue_declare(exclusive=True)
queue_name = result.method.queue
 
# 根据需求绑定对应的routing key
severities = ['info', 'warning', 'error']
for severity in severities:
    channel.queue_bind(exchange='direct_logs',
                       queue=queue_name,
                       routing_key=severity)
 
# 定义一个回调函数来处理消息
def callback(ch, method, properties, body):
    print(f" [x] Received {body}")
 
# 开始监听队列
channel.basic_consume(queue=queue_name, on_message_callback=callback, auto_ack=True)
print(f" [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C")
channel.start_consuming()

在这个例子中,我们创建了一个名为direct_logs的Direct Exchange,并且定义了三个消费者(对应于infowarningerror三个routing key)来监听队列。生产者发送消息时,它将消息发送到direct_logs Exchange,并通过指定的routing key(例如infowarningerror)来决定消息流向哪个队列。消费者将接收到它所绑定的routing key的消息。

mq
最后修改于:2024年08月08日 09:09

评论已关闭

推荐阅读

DDPG 模型解析,附Pytorch完整代码
2024年11月24日
DQN 模型解析,附Pytorch完整代码
2024年11月24日
AIGC实战——Transformer模型
2024年12月01日
Socket TCP 和 UDP 编程基础(Python)
2024年11月30日
python , tcp , udp
如何使用 ChatGPT 进行学术润色?你需要这些指令
2024年12月01日
AI
最新 Python 调用 OpenAi 详细教程实现问答、图像合成、图像理解、语音合成、语音识别(详细教程)
2024年11月24日
ChatGPT 和 DALL·E 2 配合生成故事绘本
2024年12月01日
omegaconf,一个超强的 Python 库!
2024年11月24日
【视觉AIGC识别】误差特征、人脸伪造检测、其他类型假图检测
2024年12月01日
[超级详细]如何在深度学习训练模型过程中使用 GPU 加速
2024年11月29日
Python 物理引擎pymunk最完整教程
2024年11月27日
MediaPipe 人体姿态与手指关键点检测教程
2024年11月27日
深入了解 Taipy:Python 打造 Web 应用的全面教程
2024年11月26日
基于Transformer的时间序列预测模型
2024年11月25日
Python在金融大数据分析中的AI应用(股价分析、量化交易)实战
2024年11月25日
AIGC Gradio系列学习教程之Components
2024年12月01日
Python3 `asyncio` — 异步 I/O,事件循环和并发工具
2024年11月30日
llama-factory SFT系列教程:大模型在自定义数据集 LoRA 训练与部署
2024年12月01日
Python 多线程和多进程用法
2024年11月24日
Python socket详解,全网最全教程
2024年11月27日