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小明：嘿，小李！最近我们公司需要开发一个系统来整合各个部门的数据，你觉得应该怎么做？
小李：这听起来像是一个综合信息门户项目。我们可以先设计一个API接口中心，让所有部门的数据都能集中管理。
小明：那具体怎么操作呢？
小李：首先，我们需要定义一个统一的数据模型。比如，可以用JSON格式来描述数据结构。
小明：明白了。那接下来呢？
小李：然后编写一个后端服务，负责接收各部门发送过来的数据。我们可以使用Python Flask框架来快速搭建。
以下是一个简单的Flask应用示例：
from flask import Flask, request, jsonify
app = Flask(__name__)
@app.route('/data', methods=['POST'])
def receive_data():
data = request.get_json()
# 假设我们将接收到的数据存储到数据库中
print("Received data:", data)
return jsonify({"status": "success"}), 200
if __name__ == '__main__':
app.run(host='0.0.0.0', port=5000)
小明：看起来不错！但是，如果多个部门同时发送数据怎么办？
小李：为了处理并发请求，我们可以引入消息队列机制。例如，使用RabbitMQ。
小明：RabbitMQ是什么？
小李：它是一种轻量级的消息代理工具，能够帮助我们在不同服务之间传递消息。这里是如何设置RabbitMQ连接的Python代码：
import pika
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
channel.queue_declare(queue='data_queue')
def callback(ch, method, properties, body):
print(" [x] Received %r" % body)
channel.basic_consume(queue='data_queue', on_message_callback=callback, auto_ack=True)
print(' [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C')
channel.start_consuming()
小明：太棒了！这样一来，我们的系统不仅强大还很灵活。
小李：没错，通过这种方式，我们实现了数据的高效集成和处理。
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