路由
（使用 pika 0.9.8 Python客户端）
在前一篇教程中，我们构建了一个简单的logging系统。我们可以将log消息广播给许多接收者。
在这篇教程中，我们将给它添加一个功能 - 我们将使它能够只订阅消息的一个子集。比如，我们将能够只把严重的error消息给导到log文件(保存到磁盘)中，而仍然能够在终端打印所有的log消息。
绑定
在前一个例子中，我们已经创建了绑定。你可以回忆一下类似下面的代码：
channel.queue_bind(exchange=exchange_name,
queue=queue_name)
一个绑定是一个exchange和一个队列之间的关系。这可以被简单地读为：队列对这个exchange的消息感兴趣。
绑定操作可以带一个额外的routing_key参数。为了避免与basic_publish的那个参数混淆，我们将把它称作binding key。这是我们如何创建一个带有key的绑定的方法：
channel.queue_bind(exchange=exchange_name,
queue=queue_name,
routing_key='black')
一个binding key的具体含义依赖于exchange type。 fanout类型的exchanges，即我们前面用到的那个，是简单地忽略它的值。
Direct exchange
我们前一篇教程中的logging系统把所有的消息广播给所有的消费者。我们想要扩展它，以允许基于消息的严重性来过滤消息。比如，我们可能希望将log消息写入磁盘的脚本只接收严重的errors，而不在warning或info log消息上浪费磁盘空间。
我们之前使用了fanout exchange，但它没有给我们太大的灵活性 - 它只会没头没脑地广播。
我们将使用一个direct exchange来替代。一个direct exchange背后的路由算法很简单 - 一个消息将进入binding key与消息的routing key完全匹配的队列。
此****处消息的routing key是否是basic_publish的那个routing_key？但那个参数不是应该表示队列的名字么？
为了描述那个场景，可以看下下面的图：
在这个图中，我们可以看到direct exchange X有两个队列与它绑定。第一个队列使用了binding key orange来绑定，第二个有两个绑定，一个的binding key是black，另一个是green。
在这个图中，一个发送给这个exchange并带有routing key orange的消息将被路由到队列Q1。带有routing key black或green的消息将被路由到Q2。所有其它的消息将被丢弃。
多绑定
使用相同的binding key绑定多个队列也是完全合法的。在我们的例子中，我们可以使用binding key black来在X和Q1之间添加一个绑定。在那种情况下，direct exchange的行为将像fanout一样，将消息广播到所有的队列。一个带有routing key black的消息将被同时发送到Q1和Q2。
由此看来****basic_publish 的routing_key参数指的只是exchange的这个binding key，而不是队列的名字。
发送logs
我们将在我们的logging系统中使用这个模型。我们将把消息发送给一个direct exchange，而不是fanout。我们将提供log severity作为一个routing key。那样的话，接收脚本将能够选择它感兴趣的severity的消息来接收。让我们先将注意力放在发射logs。
我们总是需要先创建一个exchange：
channel.exchange_declare(exchange='direct_logs',
type='direct')
然后我们就为发送消息做好了准备了：
channel.basic_publish(exchange='direct_logs',
routing_key=severity,
body=message)
为了简化问题，我们将假设'severity'可能是'info'，'warning'，'error'中的一个。
订阅
接受消息的工作方式与前一份教程中的类似，有一个例外 - 我们将能够为我们感兴趣的每个severity创建一个新的绑定。
result = channel.queue_declare(exclusive=True)
queue_name = result.method.queue
for severity in severities:
channel.queue_bind(exchange='direct_logs',
queue=queue_name,
routing_key=severity)
完整代码
emit_log_direct.py的代码：
#!/usr/bin/env python
import pika
import sys
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
host='localhost'))
channel = connection.channel()
channel.exchange_declare(exchange='direct_logs',
type='direct')
severity = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else 'info'
message = ' '.join(sys.argv[2:]) or 'Hello World!'
channel.basic_publish(exchange='direct_logs',
routing_key=severity,
body=message)
print " [x] Sent %r:%r" % (severity, message)
connection.close()
receive_logs_direct.py的代码：
#!/usr/bin/env python
import pika
import sys
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
host='localhost'))
channel = connection.channel()
channel.exchange_declare(exchange='direct_logs',
type='direct')
result = channel.queue_declare(exclusive=True)
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 severity in severities:
channel.queue_bind(exchange='direct_logs',
queue=queue_name,
routing_key=severity)
print ' [*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C'
def callback(ch, method, properties, body):
print " [x] %r:%r" % (method.routing_key, body,)
channel.basic_consume(callback,
queue=queue_name,
no_ack=True)
channel.start_consuming()
如果你只想把'warning'和'error'（而不是'info'）的log消息保存进一个文件，则可以打开终端并键入：
$ python receive_logs_direct.py warning error > logs_from_rabbit.log
如果你想要在你的屏幕上看到所有的log消息，则打开一个新的终端并执行：
$ python receive_logs_direct.py info warning error
[*] Waiting for logs. To exit press CTRL+C
而要发射一条error log消息，则只需键入：
$ python emit_log_direct.py error "Run. Run. Or it will explode."
[x] Sent 'error':'Run. Run. Or it will explode.'
（emit_log_direct.py和receive_logs_direct.py的完整的源代码。）
进入tutorial 5来了解如何基于一个模式监听消息。
生产者，消费者。生产者关心的是exchange和routing key。消费者关心的是exchange、队列和routing key。意思是指，生产者在发送消息时，给的参数是exchange和routing_key。而消费者在绑定队列时，主要是给出参数exchange、队列名和routing_key。启动监听消息时，给的参数则是队列名。由此来看，exchange和routing_key是才是生产者和消费者之间的协议，而消息队列则似乎仅仅是一个数据缓冲区。
Done。
原文链接。
