如何使用python中的pika（RabbitMQ）向使用者添加多处理

我有非常基本的生产者-消费者代码，是用python的pika框架编写的。问题是-消费者端在队列中的消息上运行太慢。我运行了一些测试，发现我可以通过多处理将工作流速度提高27倍。问题是-我不知道向代码中添加多处理功能的正确方法是什么

导入鼠兔
导入json
从日期时间导入日期时间
从函数导入下载
def回调（ch、方法、属性、正文）：
打印（'有东西'）
body=json.loads（body）
类型=主体[-1]['type']
打印（'当前工作中的对象类型'+类型）
cnums=[x['cadnum']表示主体[：-1]]
打印（'Got{}cnums to working'.格式（len（cnums）））
date\u start=datetime.now（）
下载（类型，cnums）
date\u end=datetime.now（）
ch.basic确认（交付标记=方法交付标记）
打印（{}秒完成下载）。格式（（日期\结束日期\开始）。总时间\秒（）
def消耗（队列_名称='bot test'）：
parameters=pika.URLParameters（'server@address')
连接=pika.BlockingConnection（参数）
channel=connection.channel（）
channel.queue\u declare（queue=queue\u name，durable=True）
通道基本qos（预取计数=1）
channel.basic_consume（回调，queue='bot-test'）
打印（'[*]正在等待消息。要退出，请按CTRL+C'）
channel.start_consuming（）

如何从这里开始添加多处理功能？

我建议您查看Pika的内容。请注意，此代码仅供示例使用。在处理线程的情况下，您必须使用更智能的方式来管理线程

目标是不阻塞运行Pika的IO循环的线程，并正确地从工作线程回调IO循环。这就是为什么

add\u callback\u threadsafe

存在并在该代码中使用

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注意：RabbitMQ团队监控

RabbitMQ用户

，有时只回答有关StackOverflow的问题。

您大部分时间在哪里？正在等待您的下载？如果是这种情况，那么您是I/O绑定的，可能使用线程而不是多处理，或者，如果您喜欢，可以使用异步操作系统方法，例如使用

asyncio

。