Kombu 是一个为Python写的消息库。Kombu 旨在使消息通知在Python中更容易。
示例代码：
from kombu import Connection, Exchange, Queue
media_exchange = Exchange('media', 'direct', durable=True)
video_queue = Queue('video', exchange=media_exchange, routing_key='video')
def process_media(body, message):
print body
message.ack()
# connections
with Connection('amqp://guest:guest@localhost//') as conn:
# produce
producer = conn.Producer(serializer='json')
producer.publish({'name': '/tmp/lolcat1.avi', 'size': 1301013},
exchange=media_exchange, routing_key='video',
declare=[video_queue])
# the declare above, makes sure the video queue is declared
# so that the messages can be delivered.
# It's a best practice in Kombu to have both publishers and
# consumers declare the queue. You can also declare the
# queue manually using:
# video_queue(conn).declare()
# consume
with conn.Consumer(video_queue, callbacks=[process_media]) as consumer:
# Process messages and handle events on all channels
while True:
conn.drain_events()
# Consume from several queues on the same channel:
video_queue = Queue('video', exchange=media_exchange, key='video')
image_queue = Queue('image', exchange=media_exchange, key='image')
with connection.Consumer([video_queue, image_queue],
callbacks=[process_media]) as consumer:
while True:
connection.drain_events()-
kombu是一个python的消息库。 Kombu的目标是通过为AMQP协议提供一个地道的高层次接口，来使python中的消息编程更为简单。同时也为通用的消息问题提供试验和测试的解决方案。 AMQP是先进的消息队列协议，一个提供消息定位，队列，路由，高靠性和安全性的开放的标准协议，其中RabbitMQ消息服务是一个流行的实现。 特性 通过可扩展的通道允许应用程序支持多种消息服务方案。 a. AMQ
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相比于pika，kombu考虑的更全面，如它支持重连策略、支持connection pool和producer pool、故障转移策略等，于是我选择了kombu作为RabbitMQ的client端。 kombu文档 连接池（connection pools） 1、创建连接池 翻译自kombu文档：通过kombu.pools.connections可以得到一个连接池，传入一个连接实例，kombu.p
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本文地址：http://blog.csdn.net/spch2008/article/details/11573313 在学习Kombu Exchange与Kombu Queue的过程中，对Kombu 基础中的代码产生疑问： connection = Connection('amqp://guest:bupt@172.16.4.1:5672//') channel = connection.c
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本文地址：http://blog.csdn.net/spch2008/article/details/11571491 示例代码： from kombu.entity import Exchange, Queue from kombu.messaging import Consumer from kombu.connection import Connection connection = C
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本文地址：http://blog.csdn.net/spch2008/article/details/11569127 示例代码： from kombu.entity import Exchange, Queue from kombu.messaging import Consumer from kombu.connection import Connection connection = Co
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kombu的mq模型 因为 Kombu 是对 AMQP 进行抽象，所以它必定有抽象的模型，事实上，它大体上和 RabbitMQ 差不多，但是，不完全一样，有一些差别，下面就介绍一下 Konbu 的抽象模型。 在 Kombu 中，存在多个概念，其实我们在前边简单的生产/消费者样例中已经看到了了一些，他们分别是： Message：生产消费的基本单位，其实就是我们所谓的一条条消息 Connection：
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本文环境python3.5.2，kombu4.6.8系列 本文主要根据kombu官方用例，来分析逐个分析kombu源码，了解kombu中的主要结构和代码实现。 Celery是项目中使用率最高的异步框架，Celery 通过消息机制进行通信，通常使用中间人（Broker）作为客户端和职程（Worker）调节。启动一个任务，客户端向消息队列发送一条消息，然后中间人（Broker）将消息传递给一个职程（W
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kombu的mq模型 因为 Kombu 是对 AMQP 进行抽象，所以它必定有抽象的模型，事实上，它大体上和 RabbitMQ 差不多，但是，不完全一样，有一些差别，下面就介绍一下 Konbu 的抽象模型。 在 Kombu 中，存在多个概念，其实我们在前边简单的生产/消费者样例中已经看到了了一些，他们分别是： Message：生产消费的基本单位，其实就是我们所谓的一条条消息 Connection：
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Kombu是一个AMQP(Advanced Message Queuing Protocol)消息框架。所谓框架，就是一个软件的半成品，是为了提高开发效率而开发的。 AMQP是一个协议，而RabbitMQ是对这个协议的一个实现。 Kombu和RabbitMQ的关系是什么呢？ 我觉得就好像javaAPI和Structs/Hibernate这些框架的关系一样，Kombu对RabbitMQ提供的API进
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作为一个典型的分布式系统，OpenStack的各模块之间也需要进行大量的消息传递。OpenStack采用的是AMQP的消息队列方案。 AMQP是一个广泛使用的消息队列的规范。服务端常采用的是RabbitMQ（在AMQP的规范中，消息队列的服务端被成为broker），现在已收归vmware麾下，使用erlang实现。OpenStack除了支持RabbitMQ之外，还支
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本文环境python3.5.2，kombu4.6.8系列 本文主要根据kombu官方用例，来分析逐个分析kombu源码，了解kombu中的主要结构和代码实现 上文主要根据官方示例分析了Connection初始化的源码，本篇将继续根据示例代码讲解Producer的初始化和消息发布的源码，上文中提到，Connection初始化过程是并没有建立连接的，而是在使用时才能建立连接，本篇在Producer发布
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目的：了解Kombu基本用法 例子：producer发送“Hello kombu”，consumer打印收到的信息。 基本思路 == send.py == create a connection create a channel create a exchange with the channel (optional) create a queue with the exchange publis
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消息组件为你的App提供了可视评论和消息系统。 消息组件布局 ... <div class="page"> <div class="page-content messages-content"> <div class="messages"> <!-- 时间戳 --> <div class="messages-date">Sunday, Feb 9 <spa
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Unread message count（未读消息统计） GET /user/counts 响应： Status: 200 OK { "user": { // 用户相关 "following": 1, // 用户关注者新增（粉丝新增）数量 "liked": 0, // 被点赞数 "commented": 0, // 被评论数 "system": 0,
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公众号消息分为 服务端被动回复消息 和 客服消息 两个场景。 需要注意的是两个场景的消息虽然类似，但是结构却有些差异，比如服务端使用 XML 结构，而客服消息使用 JSON 结构，且同样类似的消息类型，结构和名称都有些许差异，在使用时请勿混淆。 服务端消息结构 当你接收到用户发来的消息时，可能会提取消息中的相关属性，参考： 请求消息基本属性(以下所有消息都有的基本属性)： - `ToUserN
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我把微信的 API 里的所有“消息”都按类型抽象出来了，也就是说，你不用区分它是回复消息还是主动推送消息，免去了你去手动拼装微信的 XML 以及乱七八糟命名不统一的 JSON 了。 在阅读以下内容时请忽略是 接收消息 还是 回复消息，后面我会给你讲它们的区别。 消息类型 消息分为以下几种：文本、图片、视频、声音、链接、坐标、图文、文章 和一种特殊的 原始消息。 另外还有一种特殊的消息类型：素材消息
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注：内容翻译自官网文档 Messages 给出一个简单的消息定义： message Foo {} protocol buffer 编译器生成名为 Foo 的类，实现 Message 接口。这个类被定义为 final， 不容许任何子类。Foo 继承自 GeneratedMessage， 但是这个可以认为是实现细节。默认， Foo 用为实现最大速度的特别版本来覆盖很多 GeneratedMessag
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在我的Android应用程序中，我收到使用Firebase发送的消息，问题不是所有消息都到达，有时消息到达非常慢。 在我的服务器端，我跟踪我发送到FCM的消息，我总是收到成功：来自FCM的1个响应，仍然有我在Android应用程序中没有收到的消息。 我认为FCM消息日志在上面描述的情况下会有很大的帮助，但我不确定是否存在此选项。 有办法浏览Firebase消息日志吗？
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我在ActiveMQ中使用异步消息使用者。我的制作人工作正常，向队列发送消息。现在，我的异步消息消费者正在等待调用onMessage（），但这从未发生过。因此，问题是： 异步使用者不会使用消息 ActiveMQ日志的快照还显示了许多刚刚堆积在挂起状态中的消息： 我想不出问题到底出在哪里。 计数： toPageIn 78 只是不断增加，信息仍然无法传递给消费者。 是服务器端问题还是客户端问题？