django 如何使用rabbitmq

要在Django 中使用 RabbitMQ，首先需要安装 RabbitMQ，并确保在 Django 项目中已经安装了 Celery 库。然后，在 Django 项目的配置文件中，需要配置 Celery 以与 RabbitMQ 进行通信。可以在配置文件中指定 RabbitMQ 的地址、端口号和其他相关信息。

接下来，需要在 Django 项目中创建一个 Celery 任务，并使用 Celery 的装饰器将这个任务标记为异步任务。在这个任务中，可以编写需要使用 RabbitMQ 进行处理的代码逻辑。然后在视图函数或其他适当的地方调用这个 Celery 任务，以便将任务提交到 RabbitMQ 中进行异步处理。

另外，还可以使用 Django 的信号量机制来结合 RabbitMQ 实现消息的发布与订阅。可以在 Django 项目中的模型中定义信号量，然后在信号量发生变化时，将消息发布到 RabbitMQ 中。同时，可以创建一个消费者来订阅这些消息，并在接收到消息时执行相应的操作。

总的来说，使用 Django 和 RabbitMQ 结合可以实现异步任务的处理和消息的发布与订阅。通过配置 Celery 和编写相应的代码逻辑，可以很方便地将 RabbitMQ 集成到 Django 项目中，并发挥异步处理和消息传递的优势。

相关问题

django 使用 rabbitmq

在Django中使用RabbitMQ，可以通过在Django项目中的某个文件中编写RabbitMQ的相关代码来实现。例如，在一个名为`init_mq.py`的文件中，可以使用`django.core.management.base`模块中的`BaseCommand`类创建一个自定义的Django命令，然后在其中处理RabbitMQ的初始化操作。代码示例如下所示。

要在Django中使用RabbitMQ，还需要安装相关的依赖和配置RabbitMQ的连接信息。可以参考一些示例项目，如`django-rabbitmq-celery-docker-example`，该项目演示了如何在Django中使用RabbitMQ和Celery实现dockerized示例pub/sub类型的消息队列。

希望这些信息对您有所帮助！<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [django项目中Rabbitmq的使用，两个项目之间数据传输存储](https://blog.csdn.net/weixin_44706011/article/details/107143561)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [django-rabbitmq-celery-docker-example:django在docker上使用Rabbitmq和celery的示例pubsub消息队列实现](https://download.csdn.net/download/weixin_42100129/18287979)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

django+rabbitmq

在你的Django项目中使用RabbitMQ替代Redis和Celery的步骤如下：

1. 首先，创建一个名为`init_mq.py`的文件，并将以下内容添加到文件中：

from django.core.management.base import BaseCommand
from MyRab.management.untils.Rabbitmqserver import RabbitmqClient

class Command(BaseCommand):
    def handle(self, *args, **options):
        print("init_mq", "开始初始化Rabbitmq队列")
        try:
            RabbitmqClient.connent()
            RabbitmqClient.channel.queue_declare(queue='send_result', durable=True)
            RabbitmqClient.channel.queue_declare(queue='backend', durable=True)
            RabbitmqClient.channel.queue_declare(queue='intelligent', durable=True)
            RabbitmqClient.channel.queue_declare(queue='resume', durable=True)
            print("init_mq", "初始化Rabbitmq队列成功")
        except Exception as e:
            print("init_mq",e,"队列初始化失败")

这个脚本会初始化RabbitMQ队列。

2. 接下来，创建一个名为`intelligentAduit_listener.py`的文件，并将以下内容添加到文件中：

from django.core.management.base import BaseCommand
from YouRab.management.untils.Rabbitmqserver import RabbitmqClient
from YouRab.views import save_student_info, save_class_info

class Command(BaseCommand):
    def handle(self, *args, **options):
        def parse_result_func(ch, method, properties, body):
            res = save_class_info(body)
            ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)
            print("parse_result_func", "开始监听班级信息")

        RabbitmqClient.connent()
        RabbitmqClient.expense("intelligent", parse_result_func)

这个脚本会监听算法端返回的消息，并将结果存入数据库。

3. 在你的Django项目中，运行以下命令初始化RabbitMQ队列：

python manage.py init_mq

4. 运行以下命令启动监听器：

python manage.py intelligentAduit_listener

通过以上步骤，你就可以在Django中使用RabbitMQ来执行耗时任务了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [django中使用RabbitMQ](https://blog.csdn.net/qq_37623764/article/details/105825554)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [django项目中Rabbitmq的使用，两个项目之间数据传输存储](https://blog.csdn.net/weixin_44706011/article/details/107143561)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]