`kombu`模块简介

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,1000CU*H 3个月
实时数仓Hologres,5000CU*H 100GB 3个月
智能开放搜索 OpenSearch行业算法版,1GB 20LCU 1个月
简介: `kombu`模块简介

1. kombu模块简介

kombu是一个Python库,用于与消息队列进行交互,特别是与AMQP(高级消息队列协议)兼容的队列,如RabbitMQ。它提供了一个高级接口,用于创建连接、生产者、消费者等。

2. 安装kombu

首先,你需要安装kombu库。你可以使用pip来安装:

pip install kombu

3. Python代码示例

下面是一个简单的示例,展示了如何使用kombu发送和接收消息。

发送消息

from kombu import Connection, Exchange, Queue, Producer

# 连接到RabbitMQ服务器(这里假设RabbitMQ在本地运行,使用默认端口和vhost)
with Connection('amqp://guest:guest@localhost:5672//') as conn:
    # 创建一个简单的直接交换器
    exchange = Exchange('direct_exchange', type='direct')

    # 创建一个队列,并绑定到交换器上,使用路由键'my_key'
    queue = Queue('my_queue', exchange, routing_key='my_key')

    # 创建一个生产者对象
    with Producer(conn) as producer:
        # 发送消息到队列
        producer.publish('Hello, Kombu!', exchange=exchange, routing_key='my_key')
        print("Message sent!")

接收消息

from kombu import Connection, Exchange, Queue, Consumer
from kombu.mixins import ConsumerMixin


class MyConsumer(ConsumerMixin):
    def __init__(self, connection, queue):
        self.connection = connection
        self.queue = queue

    def get_consumers(self, Consumer, channel):
        return [Consumer(queues=[self.queue],
                          callbacks=[self.process_task],
                          accept=['pickle', 'json'],  # 接受的序列化格式
                          auto_declare=True)]

    def process_task(self, body, message):
        print(f"Received: {body}")
        message.ack()  # 确认消息已被处理


# 连接到RabbitMQ服务器
with Connection('amqp://guest:guest@localhost:5672//') as conn:
    # 创建队列和交换器(与发送消息时相同)
    exchange = Exchange('direct_exchange', type='direct')
    queue = Queue('my_queue', exchange, routing_key='my_key')

    # 创建消费者对象并运行
    consumer = MyConsumer(conn, queue)
    consumer.run()

4. 代码解释

发送消息部分

  • 连接创建:使用Connection类创建一个到RabbitMQ服务器的连接。这里我们假设RabbitMQ在本地运行,使用默认的用户名、密码、端口和vhost。
  • 交换器和队列:我们定义了一个名为direct_exchange的直接交换器,并创建了一个名为my_queue的队列,该队列绑定到交换器上,使用路由键my_key
  • 生产者:使用Producer类创建一个生产者对象。然后,我们使用publish方法将消息发送到队列。这里我们发送了一个简单的字符串消息'Hello, Kombu!',并指定了交换器和路由键。

接收消息部分

  • 消费者类:我们定义了一个名为MyConsumer的类,它继承自ConsumerMixin。这个类用于处理接收到的消息。
    • __init__方法用于初始化连接和队列。
    • get_consumers方法返回一个消费者列表,这些消费者将监听指定的队列,并在接收到消息时调用process_task方法。
    • process_task方法定义了如何处理接收到的消息。在这个例子中,我们只是简单地打印消息内容,并使用ack方法确认消息已被处理。
  • 运行消费者:我们创建一个MyConsumer对象,并调用其run方法来启动消费者并等待接收消息。

5. 额外说明

  • 序列化:在上面的接收消息示例中,我们指定了消费者接受的序列化格式为picklejson。这意味着发送者可以使用这些格式之一来序列化消息,而消费者将能够相应地反序列化它们。
  • 错误处理:在实际应用中,你可能需要添加
    处理结果:

    1. kombu模块简介

    kombu是一个Python库,用于与消息队列进行交互,特别是与AMQP(高级消息队列协议)兼容的队列,如RabbitMQ。它提供了一个高级接口,用于创建连接、生产者、消费者等。

    2. 安装kombu

    首先,你需要安装kombu库。你可以使用pip来安装:
    ``bash 下面是一个简单的示例,展示了如何使用kombu`发送和接收消息。

    发送消息

    ```python

    连接到RabbitMQ服务器(这里假设RabbitMQ在本地运行,使用默认端口和vhost)

    创建一个简单的直接交换器

    exchange = Exchange('direct_exchange', type='direct')

    创建一个队列,并绑定到交换器上,使用路由键'my_key'

    queue = Queue('my_queue', exchange, routing_key='my_key')

    创建一个生产者对象

    with Producer(conn) as producer_

    发送消息到队列

    producer.publish('Hello, Kombu!', exchange=exchange, routing_key='mykey')
    print("Message sent!")
    ```python
    class MyConsumer(ConsumerMixin)

    def init(self, connection, queue)_
    self.connection = connection
    self.queue = queue
    def getconsumers(self, Consumer, channel)
    return [Consumer(queues=[self.queue],
    callbacks=[self.process_task],
    accept=['pickle', 'json'], # 接受的序列化格式
    auto_declare=True)]
    def processtask(self, body, message)
    print(f"Received_ {body}")
    message.ack() # 确认消息已被处理

    连接到RabbitMQ服务器

    创建队列和交换器(与发送消息时相同)

    exchange = Exchange('direct_exchange', type='direct')
    queue = Queue('my_queue', exchange, routing_key='my_key')

    创建消费者对象并运行

    consumer = MyConsumer(conn, queue)
    consumer.run()

    发送消息部分

  • 连接创建:使用Connection类创建一个到RabbitMQ服务器的连接。这里我们假设RabbitMQ在本地运行,使用默认的用户名、密码、端口和vhost。

    接收消息部分

  • 消费者类:我们定义了一个名为MyConsumer的类,它继承自ConsumerMixin。这个类用于处理接收到的消息。
  • __init__方法用于初始化连接和队列。
  • get_consumers方法返回一个消费者列表,这些消费者将监听指定的队列,并在接收到消息时调用process_task方法。
  • process_task方法定义了如何处理接收到的消息。在这个例子中,我们只是简单地打印消息内容,并使用ack方法确认消息已被处理。

    5. 额外说明

  • 序列化:在上面的接收消息示例中,我们指定了消费者接受的序列化格式为picklejson。这意味着发送者可以使用这些格式之一来序列化消息,而消费者将能够相应地反序列化它们。
相关实践学习
深入解析Docker容器化技术
Docker是一个开源的应用容器引擎,让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中,然后发布到任何流行的Linux机器上,也可以实现虚拟化,容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口。Docker是世界领先的软件容器平台。开发人员利用Docker可以消除协作编码时“在我的机器上可正常工作”的问题。运维人员利用Docker可以在隔离容器中并行运行和管理应用,获得更好的计算密度。企业利用Docker可以构建敏捷的软件交付管道,以更快的速度、更高的安全性和可靠的信誉为Linux和Windows Server应用发布新功能。 在本套课程中,我们将全面的讲解Docker技术栈,从环境安装到容器、镜像操作以及生产环境如何部署开发的微服务应用。本课程由黑马程序员提供。     相关的阿里云产品:容器服务 ACK 容器服务 Kubernetes 版(简称 ACK)提供高性能可伸缩的容器应用管理能力,支持企业级容器化应用的全生命周期管理。整合阿里云虚拟化、存储、网络和安全能力,打造云端最佳容器化应用运行环境。 了解产品详情: https://www.aliyun.com/product/kubernetes
相关文章
|
3月前
|
监控 NoSQL 数据可视化
Django+Celery 进阶:Flower可视化监控与排错
本文介绍了Celery命令行工具与图形监控工具的使用,涵盖查看Worker状态、任务信息及集成至Django项目的方法,同时提供Redis监控与常见问题排错方案。
283 1
|
存储 Oracle 前端开发
MyCat-简介-MyCat 的使用场合及下载 | 学习笔记
快速学习 MyCat-简介-MyCat 的使用场合及下载
MyCat-简介-MyCat 的使用场合及下载 | 学习笔记
|
存储 消息中间件 NoSQL
两万字长文让你彻底掌握 celery
两万字长文让你彻底掌握 celery
4351 0
|
9月前
|
Java API 调度
SpringBoot整合XXL-JOB【01】- 初识XXL-JOB
XXL-JOB 是一个分布式任务调度平台,设计目标为开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展。它解决了分布式环境下定时任务重复执行的问题,无需额外加锁,降低了维护成本。XXL-JOB 由调度中心和执行器两部分组成,前者管理任务,后者执行具体逻辑,使代码结构更清晰。适用于多机部署场景,支持统一管理任务的启停和频率调整。
1323 8
SpringBoot整合XXL-JOB【01】- 初识XXL-JOB
|
12月前
|
JSON 网络协议 网络安全
详解新一代 HTTP 请求库:httpx
详解新一代 HTTP 请求库:httpx
1290 2
|
12月前
|
存储 NoSQL Shell
MongoDB 创建数据库
10月更文挑战第12天
633 4
|
Python
Sublime Text Python 代码提示插件 Anaconda
Sublime Text Python 代码提示插件 Anaconda
278 1
|
机器学习/深度学习 存储 安全
基于YOLOv8深度学习的安全帽目标检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战
基于YOLOv8深度学习的安全帽目标检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战
|
Java 测试技术 持续交付
如何在Java中实现自动化测试和集成测试
如何在Java中实现自动化测试和集成测试
|
机器学习/深度学习 存储 移动开发
贝叶斯优化实战(三)(4)
贝叶斯优化实战(三)
237 0