Qpid Python 技术文档
2024-12-23 01:31:09作者:伍希望
本文档旨在帮助用户安装、使用和详细了解 Qpid Python 项目,内容涵盖安装指南、项目使用说明以及项目 API 使用文档。
1. 安装指南
首先,确保您的系统中已经安装了 Python 2.x 环境。以下是 Qpid Python 的安装步骤:
-
下载 Qpid Python 的源代码包。
-
解压缩下载的文件:
$ tar -xf qpid-python-VERSION.tar.gz -
切换到解压后的目录,并更新
PYTHONPATH环境变量:$ cd qpid-python-VERSION $ export PYTHONPATH=$PWD:$PYTHONPATH -
如果您需要将 Qpid Python 安装到标准位置,可以使用
setup.py脚本:-
用户本地安装:
$ python setup.py install --user $ export PYTHONPATH=$HOME/.local/lib/python2.7/site-packages $ export PATH=$HOME/.local/bin:$PATH -
系统范围安装:
$ sudo python setup.py install
-
2. 项目使用说明
在安装完 Qpid Python 后,您可以运行示例程序来验证安装是否成功。以下是一个简单的示例:
-
确保消息代理正在运行。
-
切换到
examples/api目录,并运行hello示例:$ cd examples/api $ ./hello Hello world!
此外,examples 目录下还有其他示例程序,您可以参考 examples/README.txt 获取更多信息。
3. 项目 API 使用文档
Qpid Python 提供了 AMQP 0-x 协议的 Python 客户端实现。具体的 API 文档可以在官方文档中找到。以下是简要的使用示例:
-
创建连接:
from qpid.client import Connection connection = Connection("amqp://user:password@localhost:5672/") -
发送消息:
session = connection.session() sender = session.sender("exchange/queue") sender.send("Hello, world!") -
接收消息:
receiver = session.receiver("exchange/queue") message = receiver.fetch() print(message.body)
更多详细的信息和示例,请参考项目官方文档。
4. 项目安装方式
如前所述,Qpid Python 可以通过以下方式安装:
-
用户本地安装:
$ python setup.py install --user -
系统范围安装:
$ sudo python setup.py install
请确保在安装后更新 PYTHONPATH 和 PATH 环境变量,以便正确使用 Qpid Python。
登录后查看全文
热门项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
535
3.75 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
67
20
暂无简介
Dart
773
191
Ascend Extension for PyTorch
Python
343
406
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
886
596
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
178