python pika 消费mq basic_get方法

RabbitMQ 自学指南:核心模型、代码示例与高频面试题 消息队列是分布式系统中实现异步解耦、流量削峰的核心组件,RabbitMQ 作为最流行的开源消息中间件之一,基于 AMQP 协议提供了可靠、灵活的路由机制。文章从同步调用的痛点切入,解释了为什么需要消息队列,并拆解了交换机、队列、绑定等核心概念,通过 Direct、Fanout、Topic 的对比帮助读者理解路由原理。随后给出 Docker 与 Windows 环境搭建方法,并用 Python 和 C# 演示 JSON 消息的发送与接收。围绕可靠性,文章深入探讨了消息持久化、ACK 确认、死信队列、消息堆积与 阅读详情

2021-12-14

channel1.basic_consume(on_message_callback=ConsumerCallback, queue=rabbitmq_queue, auto_ack=True)

如果要消费1条出来看下,会把堆积全部清空的情况

使用

method_frame, header_frame, body = channel1.basic_get(rabbitmq_queue)  # basic_get方法  参数queue名
if method_frame:
    # print(method_frame, header_frame, body)  # 收到的全部数据  就要body
    print(body)          # 是b'xxx'的格式
    # channel1.basic_ack(method_frame.delivery_tag)  用自动应答 这个应该不要
else:
    print('消费单条 没有收到消息')

官方文档: 

# https://pika.readthedocs.io/en/stable/examples/blocking_basic_get.html

 

JMeter+Python异步接口性能测试实战:从原理到解决方案 在软件性能测试领域,同步与异步接口的测试方法存在本质差异。同步接口遵循请求-响应模型,测试工具可直接获取结果;而异步接口则将请求触发与结果返回分离,通过回调、轮询或消息队列等方式通知,这对传统性能测试工具提出了挑战。JMeter作为主流的负载测试工具,擅长模拟高并发请求,但在异步结果验证方面存在局限。结合Python的灵活性与丰富生态,可以构建解耦的测试架构:JMeter作为压力发生器,Python作为结果监听与断言器。这种组合方案能精准评估异步链路的可靠性、耗时与资源消耗,尤其适用于金融支付、消息队列、工 阅读详情

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