当前位置: 首页 > news >正文

Python 中的 Kombu 类库

Kombu 是一个用于 Python 的消息队列库,提供了高效、灵活的消息传递机制。它是 Celery 的核心组件之一,但也可以单独使用。Kombu 支持多种消息代理(如 RabbitMQ、Redis、Amazon SQS 等),并提供了消息生产者和消费者的功能。安装命令 pip install kombu redis

一.主要功能

1.消息队列

提供可靠的消息传递和队列机制,允许将消息从生产者发送到消费者。

2.消息代理支持

支持多种消息代理,如 RabbitMQ、Redis、Amazon SQS、MongoDB 等。

3.异步任务

可以用来实现异步任务处理,配合 Celery 使用时,可以构建分布式任务队列。

4.消息格式

支持多种消息格式,包括 JSON、YAML、pickle 等。

5.路由和交换

提供了高级的消息路由和交换功能,可以实现复杂的消息分发逻辑。

二.基本使用

1. 创建消息生产者

生产者负责向消息队列发送消息。

(1)Redis 消息代理

from kombu import Connection, Exchange, Producer, Queue# 设置消息代理的连接URL(Redis)
broker_url = 'redis://localhost:6379/0'# 创建连接
with Connection(broker_url) as conn:# 创建交换机和队列exchange = Exchange('my_exchange', type='direct')queue = Queue('my_queue', exchange, routing_key='my_key')# 创建生产者with Producer(conn) as producer:# 发送消息producer.publish({'key': 'value'},exchange=exchange,routing_key='my_key',serializer='json')print("Message sent.")

(2)RabbitMQ 消息代理

from kombu import Connection, Exchange, Producer, Queue# 设置消息代理的连接URL
broker_url = 'amqp://guest:guest@localhost//'# 创建连接
with Connection(broker_url) as conn:# 创建交换机和队列exchange = Exchange('my_exchange', type='direct')queue = Queue('my_queue', exchange, routing_key='my_key')# 创建生产者with Producer(conn) as producer:# 发送消息producer.publish({'key': 'value'},exchange=exchange,routing_key='my_key',serializer='json')print("Message sent.")

2. 创建消息消费者

消费者从消息队列中接收和处理消息。

(1)Redis 消息代理

from kombu import Connection, Exchange, Queue, Consumer# 设置消息代理的连接URL(Redis)
broker_url = 'redis://localhost:6379/0'def callback(body, message):print(f"Received message: {body}")message.ack()  # 确认消息已处理# 创建连接
with Connection(broker_url) as conn:# 创建交换机和队列exchange = Exchange('my_exchange', type='direct')queue = Queue('my_queue', exchange, routing_key='my_key')# 创建消费者with Consumer(conn, [queue], callback=callback) as consumer:print("Waiting for messages...")# 运行消费者,等待消息while True:conn.drain_events()

(2)RabbitMQ 消息代理

from kombu import Connection, Exchange, Queue, Consumer# 设置消息代理的连接URL
broker_url = 'amqp://guest:guest@localhost//'def callback(body, message):print(f"Received message: {body}")message.ack()  # 确认消息已处理# 创建连接
with Connection(broker_url) as conn:# 创建交换机和队列exchange = Exchange('my_exchange', type='direct')queue = Queue('my_queue', exchange, routing_key='my_key')# 创建消费者with Consumer(conn, [queue], callback=callback) as consumer:print("Waiting for messages...")# 运行消费者,等待消息while True:conn.drain_events()

3. 高级用法:消息路由

Kombu 支持复杂的消息路由配置,以下示例展示了如何使用路由功能将消息发送到不同的队列。

(1)Redis 消息代理

from kombu import Connection, Exchange, Producer, Queue# 设置消息代理的连接URL(Redis)
broker_url = 'redis://localhost:6379/0'# 创建交换机和队列
exchange = Exchange('my_exchange', type='direct')
queue1 = Queue('queue1', exchange, routing_key='key1')
queue2 = Queue('queue2', exchange, routing_key='key2')def route_message(message):if message['type'] == 'type1':return 'key1'return 'key2'# 创建连接
with Connection(broker_url) as conn:with Producer(conn) as producer:# 发送消息producer.publish({'type': 'type1', 'data': 'value1'},exchange=exchange,routing_key=route_message({'type': 'type1'}),serializer='json')print("Message routed and sent.")

(2)RabbitMQ 消息代理

from kombu import Connection, Exchange, Producer, Queue# 设置消息代理的连接URL
broker_url = 'amqp://guest:guest@localhost//'# 创建交换机和队列
exchange = Exchange('my_exchange', type='direct')
queue1 = Queue('queue1', exchange, routing_key='key1')
queue2 = Queue('queue2', exchange, routing_key='key2')def route_message(message):if message['type'] == 'type1':return 'key1'return 'key2'# 创建连接
with Connection(broker_url) as conn:with Producer(conn) as producer:# 发送消息producer.publish({'type': 'type1', 'data': 'value1'},exchange=exchange,routing_key=route_message({'type': 'type1'}),serializer='json')print("Message routed and sent.")

4. 结合 Celery 使用

Kombu 通常与 Celery 一起使用来处理异步任务。简单理解,Kombu 是 Celery 的依赖库,Celery 需要 Kombu 来访问消息队列系统。同时 Celery 扩展了 Kombu 的功能,提供了一个高级的任务队列系统。Celery 使用 Kombu 来处理与消息代理之间的连接、消息发送、消息接收等操作。

(1)Redis 消息代理

from celery import Celery# 配置 Celery 使用 Redis 作为消息代理(通过 Kombu 处理)
app = Celery('tasks', broker='redis://localhost:6379/0')@app.task
def add(x, y):return x + y

在 Dify 中默认消息代理使用 Redis,如下所示:

(2)RabbitMQ 消息代理

from celery import Celery# 配置 Celery 使用 RabbitMQ 作为消息代理(通过 Kombu 处理)
app = Celery('tasks', broker='amqp://guest:guest@localhost//')@app.task
def add(x, y):return x + y

Kombu 是一个强大的消息传递库,提供了多种消息代理的支持,并能实现复杂的消息队列和路由功能。它支持多种消息格式和高级功能,如交换机、队列、路由等。基础用法 包括创建生产者和消费者,通过消息代理发送和接收消息。高级用法 包括消息路由、与 Celery 集成等,用于构建分布式系统和异步任务处理。

参考文献

[1] https://github.com/celery/kombu

[2] https://docs.celeryq.dev/projects/kombu/en/stable/

[3] 消息队列 Kombu 之 基本架构:https://www.cnblogs.com/rossiXYZ/p/14454761.html

[4] Kombu 库用法详解(连接、连接池、生产者、消费者):https://blog.csdn.net/weixin_44799217/article/details/128490325

NLP工程化(星球号)

http://www.lryc.cn/news/442528.html

相关文章:

  • safepoint是什么?有什么用?
  • axios相关知识点
  • LeetCode 面试经典150题 67.二进制求和
  • Dell PowerEdge 网络恢复笔记
  • Java面试——集合篇
  • 算法【双向广搜】
  • javascript检测数据类型的方法
  • 生信初学者教程(五):R语言基础
  • 深度学习计算
  • Hexo博客私有部署Twikoo评论系统并迁移评论记录(自定义邮件回复模板)
  • Vue.js 与 Flask/Django 后端配合:构建现代 Web 应用的最佳实践
  • 【笔记】自动驾驶预测与决策规划_Part3_路径与轨迹规划
  • Shiro-721—漏洞分析(CVE-2019-12422)
  • 【Python语言初识(一)】
  • Python 中的方法解析顺序(MRO)
  • MySQL表的内外连接
  • 系统架构设计师:软件架构的演化和维护
  • QT的dropEvent函数进入不了
  • Spring Boot 入门
  • LDD学习2--Scull(TODO)
  • 【算法-堆排序】
  • 音视频入门基础:AAC专题(4)——ADTS格式的AAC裸流实例分析
  • 【第33章】Spring Cloud之SkyWalking服务链路追踪
  • 如何选择OS--Linux不同Distribution的选用
  • cesium效果不酷炫怎么办--增加渲染器
  • 计算机网络:概述 --- 体系结构
  • DEPLOT: One-shot visual language reasoning by plot-to-table translation论文阅读
  • 从 HDFS 迁移到 MinIO 企业对象存储
  • Rust 常见问题汇总
  • java泛型类与泛型方法