前面的例子都有个共同点，就是发送端发送消息出去后没有结果返回。如果只是单纯发送消息，当然没有问题了，但是在实际中，常常会需要接收端将收到的消息进行处理之后，返回给发送端。

处理方法描述：发送端在发送信息前，产生一个接收消息的临时队列，该队列用来接收返回的结果。其实在这里接收端、发送端的概念已经比较模糊了，因为发送端也同样要接收消息，接收端同样也要发送消息，所以这里笔者使用另外的示例来演示这一过程。

示例内容：假设有一个控制中心和一个计算节点，控制中心会将一个自然数N发送给计算节点，计算节点将N值加1后，返回给控制中心。这里用center.py模拟控制中心，compute.py模拟计算节点。

compute.py代码分析

#!/usr/bin/env python
#coding=utf8
import pika
 
#连接rabbitmq服务器
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
host='localhost'))
channel = connection.channel()
 
#定义队列
channel.queue_declare(queue='compute_queue')
print ' [*] Waiting for n'
 
#将n值加1
def increase(n):
return n + 1
 
#定义接收到消息的处理方法
def request(ch, method, properties, body):
print " [.] increase(%s)"  % (body,)
 
response = increase(int(body))
 
#将计算结果发送回控制中心
ch.basic_publish(exchange='',
routing_key=properties.reply_to,
body=str(response))
ch.basic_ack(delivery_tag = method.delivery_tag)
 
channel.basic_qos(prefetch_count=1)
channel.basic_consume(request, queue='compute_queue')
 
channel.start_consuming()

计算节点的代码比较简单，值得一提的是，原来的接收方法都是直接将消息打印出来，这边进行了加一的计算，并将结果发送回控制中心。

center.py代码分析

#!/usr/bin/env python
#coding=utf8
import pika
 
class Center(object):
def __init__(self):
self.connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(
host='localhost'))
 
self.channel = self.connection.channel()
 
#定义接收返回消息的队列
result = self.channel.queue_declare(exclusive=True)
self.callback_queue = result.method.queue
 
self.channel.basic_consume(self.on_response,
no_ack=True,
queue=self.callback_queue)
 
#定义接收到返回消息的处理方法
def on_response(self, ch, method, props, body):
self.response = body
 
 
def request(self, n):
self.response = None
#发送计算请求，并声明返回队列
self.channel.basic_publish(exchange='',
routing_key='compute_queue',
properties=pika.BasicProperties(
reply_to = self.callback_queue,
),
body=str(n))
#接收返回的数据
while self.response is None:
self.connection.process_data_events()
return int(self.response)
 
center = Center()
 
print " [x] Requesting increase(30)"
response = center.request(30)
print " [.] Got %r" % (response,)

上例代码定义了接收返回数据的队列和处理方法，并且在发送请求的时候将该队列赋值给reply_to，在计算节点代码中就是通过这个参数来获取返回队列的。

打开两个终端，一个运行代码python compute.py，另外一个终端运行center.py，如果执行成功，应该就能看到效果了。

笔者在测试的时候，出了些小问题，就是在center.py发送消息时没有指明返回队列，结果compute.py那边在计算完结果要发回数据时报错，提示routing_key不存在，再次运行也报错。用rabbitmqctl list_queues查看队列，发现compute_queue队列有1条数据，每次重新运行compute.py的时候，都会重新处理这条数据。后来使用/etc/init.d/rabbitmq-server restart重新启动下rabbitmq就ok了。