python+rabbitmq
时间: 2023-08-20 20:05:34 浏览: 106
Python是一种广泛使用的编程语言,而RabbitMQ是一个开源的消息队列中间件。它为应用程序提供了可靠的消息传递机制,使得不同的应用程序之间可以进行异步通信。在Python中,可以使用pika库来与RabbitMQ进行交互。通过pika库,我们可以发送和接收消息,并进行一些常见的队列操作,如声明队列、绑定交换器等。这使得我们可以实现分布式系统、任务队列和事件驱动等应用场景。你还有其他关于Python和RabbitMQ的问题吗?
相关问题
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 ]
celery+rabbitmq
Celery是一个Python分布式任务队列库,而RabbitMQ是一个开源的消息中间件。它们可以结合使用来构建可靠的分布式应用程序。
Celery通过将任务发送到消息队列中,实现了任务的异步处理。任务可以由多个工作进程并行地处理,提高了应用程序的性能和可伸缩性。而RabbitMQ作为消息中间件,负责接收和传递这些任务。
具体来说,当你使用Celery和RabbitMQ时,你需要配置一个RabbitMQ消息代理服务器,并在Celery中设置相应的配置,如消息队列的地址、用户名、密码等。然后你可以定义你的任务函数,并使用Celery提供的装饰器将其转换为可异步执行的任务。
当你调用这些任务时,Celery会将它们发送到RabbitMQ队列中。工作进程会从队列中获取任务并执行,然后将执行结果返回给你。这样就实现了任务的分布式处理。
总而言之,Celery和RabbitMQ的结合可以帮助你构建强大的分布式应用程序,提高应用程序的性能和可扩展性。
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