# python_demo

**Repository Path**: fredricen/python_demo

## Basic Information

- **Project Name**: python_demo
- **Description**: python操作dll、python操作RabbitMQ
- **Primary Language**: Python
- **License**: MIT
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 1
- **Created**: 2021-06-11
- **Last Updated**: 2022-06-02

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# python_demo

## 介绍
- ctypes: python操作dll
- rabbitmq: python操作RabbitMQ
  - HelloWorld: RabbitMQ基本概念，生产者产生消息，消费者获取消息
  - WorkQueue: RabbitMQ给多个消费者分配任务，每次任务都是分配给一个消费者
  - PublishSubcribe: RabbitMQ给多个消费者分配任务，每次任务可以分配给所有消费者
  - Routing: RabbitMQ给指定队列分配任务，消息分发给指定路由的消费者
  - Topic: RabbitMQ给符合通配路由模式的对列分配任务，消息分发给匹配路由模式的消费者
  - RPC: 使用RabbitMQ搭建RPC服务

## 说明
dll文件对应的源码：

![dll源码文件](./images/dll_content.png)

## 详情
### RabbitMQ之HelloWorld

生产者和消费者通过具名队列，进行消息收发

![helloworld](./images/helloworld.png)

生产者发送消息：

![sending](./images/sending.png)

消费者接收消息：

![receiving](./images/receiving.png)

生产者和消费者，仅仅是一种线程，一个进程（服务器或者客户端）可以同时有生产者和消费者。

### RabbitMQ之WorkQueue

给多个消费者分配任务，默认采用的轮流机制，即一个消费者分配完，分配另一个，这样的话，
如果有两个消费者，奇数个消息都是费时任务，偶数个消息都是简单任务，
那么会导致一个消费者累死，一个消费者一直空闲的情况，也就是任务分配不均衡。

为了实现均衡分配任务，可以采用basic_qos协议，并且指定每个消费者最多接受一个任务，
这样，当困难任务分配一个消费者，简单任务分配给另一个消费者，
当下一个困难任务过来的时候，执行简单任务的消费者空闲，就分配给这个消费者，
而之前分配到困难任务的消费者继续完成原来的任务，直到完成才接受新任务。

公平分发：

![fair-dispatch](./images/prefetch-count.png)

消息持久化：
为了保证不丢消息，而且保证服务器死机或者处理异常时，消息也不丢失，需要把消息保存到硬盘上，而不是内存中

为了实现持久化，需要队列持久化（durable=True）、消息持久化（dilivery_mode=2）

### RabbitMQ之PublishSubscribe

发布/订阅模式，也就是一个生产者发送消息，多个消费者接收消息

RabbitMQ中消息模型，生产者不能直接发送消息到队列中，而必须经过交换机(exchange)，
经过中间交换机的参与，生产者和队列就实现了隔离，生产者不需要知道要发送到哪个队列，
队列也不需要知道消息来自哪个生产者。

交换机模型：

![exchange](./images/exchanges.png)

生产者必须把消息发送给交换机。交换机一方面接收消息，一方面决定把消息发送到哪个队列。根据发送方式的不同，产生了不同的类型(exchange_type)

- direct 
- fanout 广播模式
- headers
- topic 通配模式

fanout模式下，队列可以随机生成，每个队列对应一个消费者，交换机和队列要进行绑定，但是不指定路由key，保证交换机可以给每个队列都进行广播，如下图所示：

![bindings](./images/bindings.png)

fanout模式：

![fanout](./images/python-three-overall.png)

### RabbitMQ之Routing

指定路由，可以实现给指定的队列发送消息。可以通过exchange_type为direct实现。

在direct模式下，交换机和队列进行绑定，而且还要指定路由key，这样就可以让消息发送到指定队列。

```python
channel.queue_bind(exchange=exchange_name,
                   queue=queue_name,
                   routing_key='black')
```

direct模式：

![direct](./images/direct-exchange.png)

在上图的绑定下，routing_key为`orange`将会被exchange转发到`Q1`,routing_key为`black`和`green`将会被exchange转发到`Q2`，所有其他消息将会直接被丢弃。

一个routing_key可以和多个队列进行绑定，如下图所示：

![direct-exchange-multiple](./images/direct-exchange-multiple.png)

通过同一个routing_key绑定所有队列，就是扮演了fanout模式了。

代码中演示的队列示意图如下：

![python-four](./images/python-four.png)

### RabbitMQ之Topic

指定路由，除了direct模式，还可以用topic模式，这种模式更强大一些。提供了通配符机制，可以实现多条件路由。

topic模式下的routing_key必须是“.”号连接的关键词，比如"stock.usd.nyse"，"nyse.vmw"，"quick.orange.rabbit"。但是总体长度不能超过255字节。

有两种通配符：
 1. `*`（星号）：匹配一个单词
 2. `#`（井号）：匹配零个或多个单词

以下图为例进行说明：

![topic-exchange](./images/python-five.png)

我们将要给符合指定描述的动物发送消息。routing_key是由三个单词组成（中间"."号分割），
第一个单词描述速度，第二个单词描述颜色，第三个单词描述物种，即`<速度>.<颜色>.<物种>`

我们建立了三个绑定：Q1绑定了"`*.orange.*`"，Q2绑定了"`*.*.rabbit`"和"`lazy.#`"

这三个绑定表示的含义如下：

- Q1对所有orange(橙色)的动物感兴趣
- Q2想要接收关于rabbit（兔子）和lazy（懒散）动物的消息

routing_key为“`quick.orange.rabbit`”的消息，将会被转发给Q1和Q2

routing_key为“`lazy.orange.elephant`”的消息，将会被转发给Q1和Q2

routing_key为“`quick.orange.fox`”的消息，将仅仅被转发给Q1

routing_key为“`lazy.brown.fox`”的消息，将仅仅被转发给Q2

routing_key为“`lazy.pink.rabbit`”的消息，尽管它符合Q2的两个匹配，但是也只会转发给Q2一次消息

routing_key为“`orange`”的消息，不会匹配任何队列，直接丢弃

routing_key为“`quick.orange.male.rabbit`”的消息，不会匹配任何队列，直接丢弃

routing_key为“`lazy.orange.male.rabbit`”的消息，匹配Q2的第二个模式，所以只会转发给Q2

> topic模式可以通过通配符，扮演其他模式：

> 当队列绑定routing_key为“#”时，相当于可以接受任何routing_key的消息，扮演了fanout模式；
> 当队列绑定routing_key没有通配符时，就相当于direct模式了

### RabbitMQ之RPC

我们需要调用远程服务器上一个计算函数来获取结果，那就需要采用RPC（Remote Procedure Call）

使用RabbitMQ可以搭建一个RPC系统：一个客户端，和一个可以扩展的RPC服务器

不论客户端还是服务器，都要发送消息（生产者）和接受消息（消费者），所以都要有生产者和消费者。

对于客户端，生产者发送消息作为请求，消费者在回调中处理服务器返回的响应消息

对于服务端，生产者发送消息作为响应，消费者在回调中处理客户端发起的请求消息

**回调队列：**
这个是一个用于缓存服务器回调结果的队列，多个回调结果会缓存到该队列中，回调结果被取走，
队列为空就释放，所以这个队列可以由RabbitMQ随机生成。

**RPC队列：**
这个是一个用于保存客户端请求的队列，多个请求会进入该队列，多个客户端请求都会进入该队列,
所以这个是一个具名队列，不需要释放。

**关联id：**
用来标识每个请求，方便处理响应时，只处理对应请求的响应，不会错位，也就是说一对请求/响应，
通过关联id来一一对应。

rpc通信示意图如下：

![rpc](./images/python-six.png)