本文将使用Python（pika 0.9.8）实现从Producer到Consumer传递数据”Hello, World“。
首先复习一下上篇所学：RabbitMQ实现了AMQP定义的消息队列。它实现的功能”非常简单“：从Producer接收数据然后传递到Consumer。它能保证多并发，数据安全传递，可扩展。
和任何的Hello world一样，它们都不复杂。我们将会设计两个程序，一个发送Hello world，另一个接收这个数据并且打印到屏幕。
整体的设计如下图：
在这里我们将使用pika. 可以通过 pip 包管理工具来安装:
pip install pika==0.9.8
1 sending
第一个program send.py：发送Hello world 到queue。正如我们在上篇文章提到的，你程序的第一句话就是建立连接，第二句话就是创建channel：
#!/usr/bin/env python
import pika
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
'localhost'))
channel = connection.channel()
创建连接传入的参数就是RabbitMQ Server的ip或者name。
关于谁创建queue，上篇文章也讨论过：Producer和Consumer都应该去创建。
接下来我们创建名字为hello的queue：
channel.queue_declare(queue='hello')
现在我们已经准备好了发送了。
从架构图可以看出，Producer只能发送到exchange，它是不能直接发送到queue的。现在我们使用默认的exchange（名字是空字符）。这个默认的exchange允许我们发送给指定的queue。routing_key就是指定的queue名字。
channel.basic_publish(exchange='',
routing_key='hello',
body='Hello World!')
print " [x] Sent 'Hello World!'"
退出前别忘了关闭connection。
connection.close()
2. Receiving
第二个program receive.py 将从queue中获取Message并且打印到屏幕。
第一步还是创建connection。第二步创建channel。第三步创建queue，name = hello：
channel.queue_declare(queue='hello')
接下来要subscribe（订阅）了。在这之前，需要声明一个回调函数来处理接收到的数据。
def callback(ch, method, properties, body):
print " [x] Received %r" % (body,)
subscribe：
channel.basic_consume(callback,
queue='hello',
no_ack=True)
最后，准备好无限循环监听吧：
print ' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C' channel.start_consuming()
3 最终版本
send.py
root@ansible:~/workspace/rabbitmq/first_Hello# cat send.py
# coding:utf-8
import pika
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
channel = connection.channel()
channel.queue_declare(queue='hello')
channel.basic_publish(exchange='',
routing_key='hello',
body='Hello World.')
print " [x] Send 'Hello World.'"
connection.close()
recv.py
root@ansible:~/workspace/rabbitmq/first_Hello# cat recv.py
# coding:utf-8
import pika
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='127.0.0.1'))
channel = connection.channel()
channel.queue_declare(queue='hello')
"""回调函数
# 定义函数
def a(arg):
print arg
# 定义回调函数
def callback(arg,func):
return func(arg)
# 调用回调函数
callback(3,a) 结果是3
"""
# 定义回调函数
def callback(ch,method,properties,body):
print "[x] received %r" %(body)
# 调用回调函数
channel.basic_consume(callback,queue='hello',no_ack=True)
# 循环监听
print "[*] Waiting for message"
channel.start_consuming()
5 回调函数
1.装饰器
装饰器用来实现一种切面功能，即一些函数在调用前都必须实现的功能，比如用户是否登录，用户是否有权限这类需求，都很容易由装饰器来实现。
import functools
def log(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kw):
print('call %s():' % func.__name__)
return func(*args, **kw)
return wrapper
@log
def now():
print('2015-3-25')
给函数now定义了一个装饰器log,实现功能：在调用函数之前，打印出函数的名字
最终的输出是：
>>> now()
call now():
2015-3-25
2.回调函数
回调函数就是一个通过函数指针调用的函数。如果你把函数的指针（地址）作为参数传递给另一个函数，当这个指针被用来调用其所指向的函数时，我们就说这是回调函数。回调函数不是由该函数的实现方直接调用，而是在特定的事件或条件发生时由另外的一方调用的，用于对该事件或条件进行响应。
个人理解的回调函数类似于这样一种情况，产品经理需要实现某种功能，需要找到开发，开发说我可以帮你写个函数实现这个功能，但是功能有点复杂，在不同的情况下需要传入不同的参数，这个参数是需要你来给我的。
一般应用于对应某一事件触发的函数。比方要实现爬虫，我可以帮你写个爬虫函数，但是你首先得知道要爬虫网站的URL，大概就是这样一个意思。
回调函数丰富了函数的调用方法，给开发带来很多方便。
"""回调函数
# 定义函数
def a(arg):
print arg
# 定义回调函数
def callback(arg,func):
return func(arg)
# 调用回调函数
callback(3,a) 结果是3
"""
我的理解就是通过callback函数来调用a函数。
那些你现在不懂的问题，看着看着突然有一天你会发现，你懂了，并且就应该是这样的，到底是领悟了，还是真的被洗脑了。