PY3 基础 day11（continue0）

epoll linux libevent.so

gevent       libevent.so

selectors

top3

twisted

send端：

import pika
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()  #声明一个管道
# 声明queue
channel.queue_declare(queue='hello')
# n RabbitMQ a message can never be sent directly to the queue, it always needs to go through an exchange.
channel.basic_publish(exchange='',
                      routing_key='hello', #queue名字
                      body='Hello World!')
print(" [x] Sent 'Hello World!'")

connection.close()

receive端：

import pika
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
    'localhost'))
channel = connection.channel()
# You may ask why we declare the queue again ‒ we have already declared it in our previous code.
# We could avoid that if we were sure that the queue already exists. For example if send.py program
# was run before. But we're not yet sure which program to run first. In such cases it's a good
# practice to repeat declaring the queue in both programs.
#声明queue
channel.queue_declare(queue='hello')
def callback(ch, method, properties, body):  #回调函数
    print("-->",ch,method,properties)
    print(" [x] Received %r" % body)
channel.basic_consume(callback,  #消费消息   如果收到消息，就调用callBACK函数来处理消息
                      queue='hello',
                      no_ack=True)
print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
channel.start_consuming()

消息持久化　

channel.queue_declare(queue='task_queue', durable=True)

消息公平分发

生产者端

Publish\Subscribe(消息发布\订阅)　

消费者:::

import pika
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
    host='localhost'))
channel = connection.channel()
channel.exchange_declare(exchange='logs',type='fanout')
result = channel.queue_declare(exclusive=True)  # 不指定queue名字,rabbit会随机分配一个名字,
# exclusive=True会在使用此queue的消费者断开后,自动将queue删除
queue_name = result.method.queue
channel.queue_bind(exchange='logs',
                   queue=queue_name)
print(' [*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C')
def callback(ch, method, properties, body):
    print(" [x] %r" % body)
channel.basic_consume(callback,
                      queue=queue_name,
                      no_ack=True)
channel.start_consuming()

生产者：

import pika
import sys
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
    host='localhost'))
channel = connection.channel()
channel.exchange_declare(exchange='logs',
                         type='fanout')
message = ' '.join(sys.argv[1:]) or "info: Hello World!"
channel.basic_publish(exchange='logs',
                      routing_key='',
                      body=message)
print(" [x] Sent %r" % message)
connection.close()

有选择的接收消息(exchange type=direct)

public.py

#!/usr/bin/env python
import pika
import sys
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
    host='localhost'))
channel = connection.channel()
channel.exchange_declare(exchange='direct_logs',
                         type='direct')
severity = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else 'info'
message = ' '.join(sys.argv[2:]) or 'Hello World!'
channel.basic_publish(exchange='direct_logs',
                      routing_key=severity,
                      body=message)
print(" [x] Sent %r:%r" % (severity, message))

connection.close()

consumer

import pika
import sys
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
    host='localhost'))
channel = connection.channel()
channel.exchange_declare(exchange='direct_logs',
                         type='direct')
result = channel.queue_declare(exclusive=True)
queue_name = result.method.queue
severities = sys.argv[1:]
if not severities:
    sys.stderr.write("Usage: %s [info] [warning] [error]\n" % sys.argv[0])
    sys.exit(1)
for severity in severities:
    channel.queue_bind(exchange='direct_logs',
                       queue=queue_name,
                       routing_key=severity)
print(' [*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C')
def callback(ch, method, properties, body):
    print(" [x] %r:%r" % (method.routing_key, body))
channel.basic_consume(callback,
                      queue=queue_name,
                      no_ack=True)
channel.start_consuming()

更细致的消息过滤

topic_pubilc.py

import pika
import sys
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
    host='localhost'))
channel = connection.channel()
channel.exchange_declare(exchange='topic_logs',
                         type='topic')
routing_key = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else 'anonymous.info'
message = ' '.join(sys.argv[2:]) or 'Hello World!'
channel.basic_publish(exchange='topic_logs',
                      routing_key=routing_key,
                      body=message)
print(" [x] Sent %r:%r" % (routing_key, message))
connection.close()

topic.cosumer.py

import pika
import sys
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
    host='localhost'))
channel = connection.channel()
channel.exchange_declare(exchange='topic_logs',
                         type='topic')
result = channel.queue_declare(exclusive=True)
queue_name = result.method.queue
binding_keys = sys.argv[1:]
if not binding_keys:
    sys.stderr.write("Usage: %s [binding_key]...\n" % sys.argv[0])
    sys.exit(1)
for binding_key in binding_keys:
    channel.queue_bind(exchange='topic_logs',
                       queue=queue_name,
                       routing_key=binding_key)
print(' [*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C')
def callback(ch, method, properties, body):
    print(" [x] %r:%r" % (method.routing_key, body))
channel.basic_consume(callback,
                      queue=queue_name,
                      no_ack=True)
channel.start_consuming()

To receive all the logs run:

python receive_logs_topic.py "#"

To receive all logs from the facility "kern":

python receive_logs_topic.py "kern.*"

Or if you want to hear only about "critical" logs:

python receive_logs_topic.py "*.critical"

You can create multiple bindings:

python receive_logs_topic.py "kern.*" "*.critical"

And to emit a log with a routing key "kern.critical" type:

python emit_log_topic.py "kern.critical" "A critical kernel error"

缓存数据库介绍

redis

安装Redis环境

要在 Ubuntu 上安装 Redis，打开终端，然后输入以下命令：

$sudo apt-get update
$sudo apt-get install redis-server

这将在您的计算机上安装Redis

启动 Redis

$redis-server

查看 redis 是否还在运行

$redis-cli

这将打开一个 Redis 提示符，如下图所示：

redis 127.0.0.1:6379>

在上面的提示信息中：127.0.0.1 是本机的IP地址，6379是 Redis 服务器运行的端口。现在输入 PING 命令，如下图所示：

redis 127.0.0.1:6379> ping
PONG

这说明现在你已经成功地在计算机上安装了 Redis。

Python操作Redis

Redis API使用

redis-py 的API的使用可以分类为：

• 连接方式
• 连接池
• 操作
  • String 操作
  • Hash 操作
  • List 操作
  • Set 操作
  • Sort Set 操作
• 管道
• 发布订阅

1. String操作

set(name, value, ex=None, px=None, nx=False, xx=False)

1 2 3 4 5 6

在Redis中设置值，默认，不存在则创建，存在则修改 参数：       ex，过期时间（秒）       px，过期时间（毫秒）       nx，如果设置为True，则只有name不存在时，当前set操作才执行       xx，如果设置为True，则只有name存在时，岗前set操作才执行

setnx(name, value)

1	设置值，只有name不存在时，执行设置操作（添加）

setex(name, value, time)

1 2 3

# 设置值 # 参数：      # time，过期时间（数字秒 或 timedelta对象）

mset(*args, **kwargs)

1 2 3 4 5

批量设置值 如：      mset(k1= 'v1' , k2= 'v2' )      或      mget({ 'k1' :  'v1' ,  'k2' :  'v2' })

get(name)

1

获取值

mget(keys, *args)

1 2 3 4 5

批量获取 如：      mget( 'ylr' ,  'wupeiqi' )      或      r.mget([ 'ylr' ,  'wupeiqi' ])

getset(name, value)

1	设置新值并获取原来的值

getrange(key, start, end)

1 2 3 4 5 6

# 获取子序列（根据字节获取，非字符） # 参数：      # name，Redis 的 name      # start，起始位置（字节）      # end，结束位置（字节） # 如： "武沛齐" ，0-3表示 "武"

setrange(name, offset, value)

1 2 3 4

# 修改字符串内容，从指定字符串索引开始向后替换（新值太长时，则向后添加） # 参数：      # offset，字符串的索引，字节（一个汉字三个字节）      # value，要设置的值

psetex(name, time_ms, value)

1 2 3

# 设置值 # 参数：      # time_ms，过期时间（数字毫秒 或 timedelta对象）

setbit(name, offset, value)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27

# 对name对应值的二进制表示的位进行操作   # 参数：      # name，redis的name      # offset，位的索引（将值变换成二进制后再进行索引）      # value，值只能是 1 或 0   # 注：如果在Redis中有一个对应： n1 = "foo"，          那么字符串foo的二进制表示为： 01100110  01101111  01101111      所以，如果执行 setbit( 'n1' ,  7 ,  1 )，则就会将第 7 位设置为 1 ，          那么最终二进制则变成  01100111  01101111  01101111 ，即： "goo"   # 扩展，转换二进制表示：        # source = "武沛齐"      source  =  "foo"        for  i  in  source:          num  =  ord (i)          print  bin (num).replace( 'b' ,'')        特别的，如果source是汉字  "武沛齐" 怎么办？      答：对于utf - 8 ，每一个汉字占  3  个字节，那么  "武沛齐"  则有  9 个字节         对于汉字， for 循环时候会按照 字节 迭代，那么在迭代时，将每一个字节转换 十进制数，然后再将十进制数转换成二进制          11100110  10101101  10100110  11100110  10110010  10011011  11101001  10111101  10010000          - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -  - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -  - - - - - - - - - - - - - - - - -

getbit(name, offset)

1	# 获取name对应的值的二进制表示中的某位的值 （0或1）

bitcount(key, start=None, end=None)

1 2 3 4 5

# 获取name对应的值的二进制表示中 1 的个数 # 参数：      # key，Redis的name      # start，位起始位置      # end，位结束位置

strlen(name)

1	# 返回name对应值的字节长度（一个汉字3个字节）

incr(self, name, amount=1)

1 2 3 4 5 6 7

# 自增 name对应的值，当name不存在时，则创建name＝amount，否则，则自增。   # 参数：      # name,Redis的name      # amount,自增数（必须是整数）   # 注：同incrby

incrbyfloat(self, name, amount=1.0)

1 2 3 4 5

# 自增 name对应的值，当name不存在时，则创建name＝amount，否则，则自增。   # 参数：      # name,Redis的name      # amount,自增数（浮点型）

decr(self, name, amount=1)

1 2 3 4 5

# 自减 name对应的值，当name不存在时，则创建name＝amount，否则，则自减。   # 参数：      # name,Redis的name      # amount,自减数（整数）

append(key, value)

1 2 3 4 5

# 在redis name对应的值后面追加内容   # 参数：      key, redis的name      value, 要追加的字符串

　rpc  client.py

import pika
import uuid
class FibonacciRpcClient(object):
    def __init__(self):
        self.connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
            host='localhost'))
        self.channel = self.connection.channel()
        result = self.channel.queue_declare(exclusive=True)
        self.callback_queue = result.method.queue
        self.channel.basic_consume(self.on_response, #只要已收到消息就调用on_response
                                   no_ack=True,
                                   queue=self.callback_queue)
    def on_response(self, ch, method, props, body):
        if self.corr_id == props.correlation_id:
            self.response = body
    def call(self, n):
        self.response = None
        self.corr_id = str(uuid.uuid4())
        self.channel.basic_publish(exchange='',
                                   routing_key='rpc_queue',
                                   properties=pika.BasicProperties(
                                       reply_to=self.callback_queue,
                                       correlation_id=self.corr_id,
                                   ),
                                   body=str(n))
        while self.response is None:
            self.connection.process_data_events()  #非阻塞版的start_consuming
        return int(self.response)
fibonacci_rpc = FibonacciRpcClient()
print(" [x] Requesting fib(30)")
response = fibonacci_rpc.call(30)
print(" [.] Got %r" % response)

rpc_server

　

import pika
import time
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
    host='localhost'))
channel = connection.channel()
channel.queue_declare(queue='rpc_queue')
def fib(n):
    if n == 0:
        return 0
    elif n == 1:
        return 1
    else:
        return fib(n - 1) + fib(n - 2)
def on_request(ch, method, props, body):
    n = int(body)
    print(" [.] fib(%s)" % n)
    response = fib(n)
    ch.basic_publish(exchange='',
                     routing_key=props.reply_to,
                     properties=pika.BasicProperties(correlation_id= \
                                                     props.correlation_id),
                     body=str(response))
    ch.basic_ack(delivery_tag=method.delivery_tag)
channel.basic_qos(prefetch_count=1)
channel.basic_consume(on_request, queue='rpc_queue')
print(" [x] Awaiting RPC requests")
channel.start_consuming()

2. Hash操作

hset(name, key, value)

1 2 3 4 5 6 7 8 9

# name对应的hash中设置一个键值对（不存在，则创建；否则，修改）   # 参数：      # name，redis的name      # key，name对应的hash中的key      # value，name对应的hash中的value   # 注：      # hsetnx(name, key, value),当name对应的hash中不存在当前key时则创建（相当于添加）

hmset(name, mapping)

1 2 3 4 5 6 7 8

# 在name对应的hash中批量设置键值对   # 参数：      # name，redis的name      # mapping，字典，如：{'k1':'v1', 'k2': 'v2'}   # 如：      # r.hmset('xx', {'k1':'v1', 'k2': 'v2'})

hget(name,key)

1	# 在name对应的hash中获取根据key获取value

hmget(name, keys, *args)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

# 在name对应的hash中获取多个key的值   # 参数：      # name，reids对应的name      # keys，要获取key集合，如：['k1', 'k2', 'k3']      # *args，要获取的key，如：k1,k2,k3   # 如：      # r.mget('xx', ['k1', 'k2'])      # 或      # print r.hmget('xx', 'k1', 'k2')

hgetall(name)

1	获取name对应 hash 的所有键值

hlen(name)

1	# 获取name对应的hash中键值对的个数

hkeys(name)

1	# 获取name对应的hash中所有的key的值

hvals(name)

1	# 获取name对应的hash中所有的value的值

hexists(name, key)

1	# 检查name对应的hash是否存在当前传入的key

hdel(name,*keys)

1	# 将name对应的hash中指定key的键值对删除

hincrby(name, key, amount=1)

1 2 3 4 5

# 自增name对应的hash中的指定key的值，不存在则创建key=amount # 参数：      # name，redis中的name      # key， hash对应的key      # amount，自增数（整数）

hincrbyfloat(name, key, amount=1.0)

1 2 3 4 5 6 7 8

# 自增name对应的hash中的指定key的值，不存在则创建key=amount   # 参数：      # name，redis中的name      # key， hash对应的key      # amount，自增数（浮点数）   # 自增name对应的hash中的指定key的值，不存在则创建key=amount

3. list

lpush(name,values)

1 2 3 4 5 6 7 8

# 在name对应的list中添加元素，每个新的元素都添加到列表的最左边   # 如：      # r.lpush('oo', 11,22,33)      # 保存顺序为: 33,22,11   # 扩展：      # rpush(name, values) 表示从右向左操作

lpushx(name,value)

1 2 3 4

# 在name对应的list中添加元素，只有name已经存在时，值添加到列表的最左边   # 更多：      # rpushx(name, value) 表示从右向左操作

llen(name)

1	# name对应的list元素的个数

linsert(name, where, refvalue, value))

1 2 3 4 5 6 7

# 在name对应的列表的某一个值前或后插入一个新值   # 参数：      # name，redis的name      # where，BEFORE或AFTER      # refvalue，标杆值，即：在它前后插入数据      # value，要插入的数据

r.lset(name, index, value)

1 2 3 4 5 6

# 对name对应的list中的某一个索引位置重新赋值   # 参数：      # name，redis的name      # index，list的索引位置      # value，要设置的值

r.lrem(name, value, num)

1 2 3 4 5 6 7 8

# 在name对应的list中删除指定的值   # 参数：      # name，redis的name      # value，要删除的值      # num，  num=0，删除列表中所有的指定值；             # num=2,从前到后，删除2个；             # num=-2,从后向前，删除2个

lpop(name)

1 2 3 4

# 在name对应的列表的左侧获取第一个元素并在列表中移除，返回值则是第一个元素   # 更多：      # rpop(name) 表示从右向左操作

lindex(name, index)

1	在name对应的列表中根据索引获取列表元素

lrange(name, start, end)

1 2 3 4 5

# 在name对应的列表分片获取数据 # 参数：      # name，redis的name      # start，索引的起始位置      # end，索引结束位置

ltrim(name, start, end)

1 2 3 4 5

# 在name对应的列表中移除没有在start-end索引之间的值 # 参数：      # name，redis的name      # start，索引的起始位置      # end，索引结束位置

rpoplpush(src, dst)

1 2 3 4

# 从一个列表取出最右边的元素，同时将其添加至另一个列表的最左边 # 参数：      # src，要取数据的列表的name      # dst，要添加数据的列表的name

blpop(keys, timeout)

1 2 3 4 5 6 7 8

# 将多个列表排列，按照从左到右去pop对应列表的元素   # 参数：      # keys，redis的name的集合      # timeout，超时时间，当元素所有列表的元素获取完之后，阻塞等待列表内有数据的时间（秒）, 0 表示永远阻塞   # 更多：      # r.brpop(keys, timeout)，从右向左获取数据

brpoplpush(src, dst, timeout=0)

1 2 3 4 5 6

# 从一个列表的右侧移除一个元素并将其添加到另一个列表的左侧   # 参数：      # src，取出并要移除元素的列表对应的name      # dst，要插入元素的列表对应的name      # timeout，当src对应的列表中没有数据时，阻塞等待其有数据的超时时间（秒），0 表示永远阻塞

4.set集合操作

Set操作，Set集合就是不允许重复的列表

sadd(name,values)

1	# name对应的集合中添加元素

scard(name)

1	获取name对应的集合中元素个数

sdiff(keys, *args)

1	在第一个name对应的集合中且不在其他name对应的集合的元素集合

sdiffstore(dest, keys, *args)

1	# 获取第一个name对应的集合中且不在其他name对应的集合，再将其新加入到dest对应的集合中

sinter(keys, *args)

1	# 获取多一个name对应集合的并集

sinterstore(dest, keys, *args)

1	# 获取多一个name对应集合的并集，再讲其加入到dest对应的集合中

sismember(name, value)

1	# 检查value是否是name对应的集合的成员

smembers(name)

1	# 获取name对应的集合的所有成员

smove(src, dst, value)

1	# 将某个成员从一个集合中移动到另外一个集合

spop(name)

1	# 从集合的右侧（尾部）移除一个成员，并将其返回

srandmember(name, numbers)

1	# 从name对应的集合中随机获取 numbers 个元素

srem(name, values)

1	# 在name对应的集合中删除某些值

sunion(keys, *args)

1	# 获取多一个name对应的集合的并集

sunionstore(dest,keys, *args)

1	# 获取多一个name对应的集合的并集，并将结果保存到dest对应的集合中

sscan(name, cursor=0, match=None, count=None)
sscan_iter(name, match=None, count=None)

1	# 同字符串的操作，用于增量迭代分批获取元素，避免内存消耗太大

有序集合，在集合的基础上，为每元素排序；元素的排序需要根据另外一个值来进行比较，所以，对于有序集合，每一个元素有两个值，即：值和分数，分数专门用来做排序。

zadd(name, *args, **kwargs)

1 2 3 4 5

# 在name对应的有序集合中添加元素 # 如：       # zadd('zz', 'n1', 1, 'n2', 2)       # 或       # zadd('zz', n1=11, n2=22)

zcard(name)

1	# 获取name对应的有序集合元素的数量

zcount(name, min, max)

1	# 获取name对应的有序集合中分数 在 [min,max] 之间的个数

zincrby(name, value, amount)

1	# 自增name对应的有序集合的 name 对应的分数

r.zrange( name, start, end, desc=False, withscores=False, score_cast_func=float)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18

# 按照索引范围获取name对应的有序集合的元素   # 参数：      # name，redis的name      # start，有序集合索引起始位置（非分数）      # end，有序集合索引结束位置（非分数）      # desc，排序规则，默认按照分数从小到大排序      # withscores，是否获取元素的分数，默认只获取元素的值      # score_cast_func，对分数进行数据转换的函数   # 更多：      # 从大到小排序      # zrevrange(name, start, end, withscores=False, score_cast_func=float)        # 按照分数范围获取name对应的有序集合的元素      # zrangebyscore(name, min, max, start=None, num=None, withscores=False, score_cast_func=float)      # 从大到小排序      # zrevrangebyscore(name, max, min, start=None, num=None, withscores=False, score_cast_func=float)

zrank(name, value)

1 2 3 4

# 获取某个值在 name对应的有序集合中的排行（从 0 开始）   # 更多：      # zrevrank(name, value)，从大到小排序

zrem(name, values)

1 2 3

# 删除name对应的有序集合中值是values的成员   # 如：zrem('zz', ['s1', 's2'])

zremrangebyrank(name, min, max)

1	# 根据排行范围删除

zremrangebyscore(name, min, max)

zscore(name, value)

1	# 获取name对应有序集合中 value 对应的分数

zinterstore(dest, keys, aggregate=None)

1 2	# 获取两个有序集合的交集，如果遇到相同值不同分数，则按照aggregate进行操作 # aggregate的值为:  SUM  MIN  MAX

zunionstore(dest, keys, aggregate=None)

1 2	# 获取两个有序集合的并集，如果遇到相同值不同分数，则按照aggregate进行操作 # aggregate的值为:  SUM  MIN  MAX

zscan(name, cursor=0, match=None, count=None, score_cast_func=float)
zscan_iter(name, match=None, count=None,score_cast_func=float)

1	# 同字符串相似，相较于字符串新增score_cast_func，用来对分数进行操作

其他常用操作

delete(*names)

1	# 根据删除redis中的任意数据类型

exists(name)

1	# 检测redis的name是否存在

keys(pattern='*')

1 2 3 4 5 6 7

# 根据模型获取redis的name   # 更多：      # KEYS * 匹配数据库中所有 key 。      # KEYS h?llo 匹配 hello ， hallo 和 hxllo 等。      # KEYS h*llo 匹配 hllo 和 heeeeello 等。      # KEYS h[ae]llo 匹配 hello 和 hallo ，但不匹配 hillo

expire(name ,time)

1	# 为某个redis的某个name设置超时时间

rename(src, dst)

1	# 对redis的name重命名为

move(name, db))

1	# 将redis的某个值移动到指定的db下

randomkey()

1	# 随机获取一个redis的name（不删除）

type(name)

1	# 获取name对应值的类型

scan(cursor=0, match=None, count=None)
scan_iter(match=None, count=None)

1	# 同字符串操作，用于增量迭代获取key