Python 操作 Rabbit MQ 路由 (六)
一、路由(Routing)：
本章打算新增加一个功能，使它可以达到仅订阅消息的一个子集。
举个栗子，我们需要把验证的错误日志信息写入日志文件(存储到磁盘)，但同时仍然把所有的日志信息输出到控制台中。
二、绑定(Bindings)：
绑定(Binding)是指交换机(Exchange)和队列(Queue)的关系;
绑定的时候可以带上一个额外的routing_key参数。为了避免与basic_publish的参数混淆，我们把它叫做绑定键(Binding Key)。
channel.queue_bind(exchange=exchange_name,
queue=queue_name,
routing_key='fe_cow')
注意：
- 绑定键的意义取决于交换机的类型，上一篇使用的
扇形交换机会忽略这个值。
三、直连交换机(Direct Exchange)：
打算扩展上一篇的功能，使其基于日志的严重程度进行消息过滤。比如把一些比较严重的错误日志写入磁盘，以免将警告或信息日志上浪费磁盘空间，仅记录比较严重的错误。
上一篇我们使用的扇形交换机，没有足够的灵活性，仅能做广播的需求；
直连交换机的路由算法很简单易懂，交换机将会对绑定键和路由键进行精准匹配，从而确定消息该分发到哪个队列；
图解：
详解：可以看到type=direct，指定交换机的类型为直连交换机，它和两个队列都进行了绑定。第一个队列(Q1)使用orange作为绑定键，第二个队列(Q2)有两个绑定键，一个是black作为绑定键，另一个是green绑定键。
简单理解：当路由键为orange的消息发布到交换机，就会被路由到队列Q1中，路由键为black或green的消息发布到交换机，就会被路由到队列Q2中，其他的所有消息都将被丢弃。
四、多个绑定：
图解：
详解：多个队列使用相同的绑定键是合法的。这样一来，直连交换机就和扇形交换机的行为一样，会将消息广播到所有匹配的队列(Q1和Q2)。
五、发送日志：
将发送消息到一个直连的交换机，把日志级别作为路由键，这样接收日志的脚本可根据严重的级别来选择它想要处理的日志，我们假设severity的值是info、warning、error中的一个。
创建直连交换机：
# 交换机名为:direct_logs 类型为:直连交换机
channel.exchange_declare(exchange='direct_logs', type='direct')
发送消息：
# 交换机名称为:direct_logs
channel.basic_publish(exchange='direct_logs', routing_key=severity, body=message)
六、订阅：
处理接收消息的方式跟之前不一样，将会为每个严重级别分别创建一个新的绑定。
# 表示与消费者断开连接, 队列立即删除
result = channel.queue_declare(queue='', exclusive=True)
# 生成队列的名字
queue_name = result.method.queue
for severity in severities:
channel.queue_bind(exchange='direct_logs',
queue=queue_name,
routing_key=severity)
七、整理本节代码：
图解：
1.以下是send.py代码：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
import pika
import sys
severity = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else 'info'
message = ' '.join(sys.argv[2:]) or "Hello World!"
# 创建一个实例 本地访问IP地址可以为 localhost 后面5672是端口地址(可>以不用指定, 因为默认就是5672)
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost', 5672))
# 声明一个管道, 在管道里发送消息
channel = connection.channel()
# 指定交换机的类型为direct: 执行交换机 交换机名称: direct_logs
channel.exchange_declare(exchange='direct_logs', exchange_type='direct')
# 投递消息
channel.basic_publish(exchange='direct_logs',
routing_key=severity,
body=message
)
print "[x] sent {}".format(severity, message)
# 队列关闭
connection.close()
2.以下是receive.py代码：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
import pika
import sys
# 创建实例
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
# 声明管道
channel = connection.channel()
# 指定交换机名为 direct_logs 交换机类型为:direct
channel.exchange_declare(exchange='direct_logs', exchange_type='direct')
# 表示与消费者断开连接, 队列立即删除
result = channel.queue_declare(queue='', exclusive=True)
# 生成队列的名字
queue_name = result.method.queue
severities = sys.argv[1:]
if not severities:
print >> sys.stderr, "Usage: %s [info] [warning] [error]" % \
(sys.argv[0],)
sys.exit(1)
for severitie in severities:
# 绑定交换机和队列 这里注意的是绑定键, 就是根据按照指定严重级别进行记录日志
channel.queue_bind(exchange='direct_logs', queue=queue_name, routing_key=severitie)
def callback(ch, method, properties, body):
print '[X] Received{}'.format(body,)
# 消费消息
channel.basic_consume(queue=queue_name, # 从指定的消息队列中接收消息
on_message_callback=callback, # 如果收到消息, 就调用callback函数来处理
)
print('=======正在等待消息========')
channel.start_consuming() # 开始消费消息
3.仅希望保存warning和error级别日志到磁盘中，需要打开控制台并输入：
python receive.py warning error > logs_from_rabbit.log
4.希望所有日志都输出到屏幕中，打开一个新的终端，输入：
python receive.py info warning error
5.要触发一个error级别的日志，需要输入：
python send.py error '发送一个error级别的错误'
# 可以看到步骤3的控制台, 会出现:
=======正在等待消息========
[X] Received发送一个error级别的错误
简单理解：通过绑定键的名称，来进行由哪个队列进行处理
