Maison développement back-end Tutoriel Python Programmation serveur Python : utilisez Fabric pour déployer rapidement du code

Programmation serveur Python : utilisez Fabric pour déployer rapidement du code

Jun 18, 2023 am 08:36 AM
python 服务器编程 fabric

Python est un langage de programmation largement utilisé avec une large communauté de développeurs et divers excellents outils de développement. Parmi eux, Fabric est un outil de programmation Python qui peut aider les développeurs à effectuer rapidement des opérations courantes telles que le déploiement de code et le transfert de fichiers. Dans la programmation serveur Python, l'utilisation de Fabric est très importante. Cet article explique comment utiliser Fabric pour le déploiement de code.

1. Qu'est-ce que le tissu ?

Fabric est un outil de programmation Python qui peut aider les développeurs à automatiser divers déploiements, transferts de fichiers et autres opérations. Il est basé sur les protocoles Paramiko et SSH et peut effectuer des opérations ssh et scp. Il fournit également une riche bibliothèque de fonctions qui peut facilement effectuer des opérations courantes telles que des opérations sur les fichiers et le traitement des chaînes. De plus, Fabric prend également en charge le traitement multithread et peut effectuer rapidement plusieurs tâches.

2. Installation de Fabric

Dans Ubuntu, Fabric peut être installé via la commande apt-get : sudo apt-get install fabric

Sous MacOS, Fabric peut être installé via pip : sudo pip install fabric

3. pour déployer le code

1. Écrivez le fichier fabfile.py

Tout d'abord, vous devez écrire un fichier fabfile.py, qui est le fichier d'entrée permettant à Fabric de fonctionner. Dans ce fichier, diverses fonctions de tâche et informations sur le serveur doivent être définies.

Exemple :

from fabric.api import *

env.hosts = ['user@yourhost.com']
env.key_filename = ['~/.ssh/yourkey.pem']

def deploy():
  with cd('/var/www/myproject'):
    run('git pull')
    run('pip install -r requirements.txt')
    sudo('service gunicorn restart')
Copier après la connexion

Le code ci-dessus définit une fonction de tâche nommée "deploy". Dans cette fonction, les fonctions fournies par Fabric telles que cd, run, sudo, etc. sont utilisées pour effectuer des opérations de déploiement de code. Dans le même temps, les informations sur le serveur de l'opération sont spécifiées via env.hosts et env.key_filename.

2. Exécutez la fonction de tâche

L'exécution de la fonction de tâche est très simple, exécutez simplement la commande suivante :

fab déployer

La commande ci-dessus exécutera la fonction de tâche de déploiement et terminera l'opération de déploiement de code. Dans le déploiement réel, nous pouvons définir plusieurs fonctions de tâche selon les besoins et simplement spécifier les fonctions qui doivent être exécutées pendant l'exécution.

4. Résumé

L'utilisation de Fabric pour le déploiement de code dans la programmation serveur Python est un moyen efficace d'aider les développeurs à effectuer rapidement les tâches de déploiement. Grâce à Fabric, nous pouvons facilement effectuer des opérations ssh et scp, tout en profitant des puissantes capacités de traitement du langage Python. Bien que Fabric n'ait pas été mis à jour depuis longtemps, il reste un leader dans la programmation serveur Python et mérite l'attention et l'utilisation des développeurs.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Déclaration de ce site Web
Le contenu de cet article est volontairement contribué par les internautes et les droits d'auteur appartiennent à l'auteur original. Ce site n'assume aucune responsabilité légale correspondante. Si vous trouvez un contenu suspecté de plagiat ou de contrefaçon, veuillez contacter admin@php.cn

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io

Clothoff.io

Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

R.E.P.O. Crystals d'énergie expliqués et ce qu'ils font (cristal jaune)
1 Il y a quelques mois By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Meilleurs paramètres graphiques
1 Il y a quelques mois By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Will R.E.P.O. Vous avez un jeu croisé?
1 Il y a quelques mois By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1

Bloc-notes++7.3.1

Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise

SublimeText3 version chinoise

Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1

Envoyer Studio 13.0.1

Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac

SublimeText3 version Mac

Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

PHP et Python: exemples de code et comparaison PHP et Python: exemples de code et comparaison Apr 15, 2025 am 12:07 AM

PHP et Python ont leurs propres avantages et inconvénients, et le choix dépend des besoins du projet et des préférences personnelles. 1.Php convient au développement rapide et à la maintenance des applications Web à grande échelle. 2. Python domine le domaine de la science des données et de l'apprentissage automatique.

Comment est la prise en charge du GPU pour Pytorch sur Centos Comment est la prise en charge du GPU pour Pytorch sur Centos Apr 14, 2025 pm 06:48 PM

Activer l'accélération du GPU Pytorch sur le système CentOS nécessite l'installation de versions CUDA, CUDNN et GPU de Pytorch. Les étapes suivantes vous guideront tout au long du processus: CUDA et CUDNN Installation détermineront la compatibilité de la version CUDA: utilisez la commande NVIDIA-SMI pour afficher la version CUDA prise en charge par votre carte graphique NVIDIA. Par exemple, votre carte graphique MX450 peut prendre en charge CUDA11.1 ou plus. Téléchargez et installez Cudatoolkit: visitez le site officiel de Nvidiacudatoolkit et téléchargez et installez la version correspondante selon la version CUDA la plus élevée prise en charge par votre carte graphique. Installez la bibliothèque CUDNN:

Python vs JavaScript: communauté, bibliothèques et ressources Python vs JavaScript: communauté, bibliothèques et ressources Apr 15, 2025 am 12:16 AM

Python et JavaScript ont leurs propres avantages et inconvénients en termes de communauté, de bibliothèques et de ressources. 1) La communauté Python est amicale et adaptée aux débutants, mais les ressources de développement frontal ne sont pas aussi riches que JavaScript. 2) Python est puissant dans les bibliothèques de science des données et d'apprentissage automatique, tandis que JavaScript est meilleur dans les bibliothèques et les cadres de développement frontaux. 3) Les deux ont des ressources d'apprentissage riches, mais Python convient pour commencer par des documents officiels, tandis que JavaScript est meilleur avec MDNWEBDOCS. Le choix doit être basé sur les besoins du projet et les intérêts personnels.

Explication détaillée du principe docker Explication détaillée du principe docker Apr 14, 2025 pm 11:57 PM

Docker utilise les fonctionnalités du noyau Linux pour fournir un environnement de fonctionnement d'application efficace et isolé. Son principe de travail est le suivant: 1. Le miroir est utilisé comme modèle en lecture seule, qui contient tout ce dont vous avez besoin pour exécuter l'application; 2. Le Système de fichiers Union (UnionFS) empile plusieurs systèmes de fichiers, ne stockant que les différences, l'économie d'espace et l'accélération; 3. Le démon gère les miroirs et les conteneurs, et le client les utilise pour l'interaction; 4. Les espaces de noms et les CGROUP implémentent l'isolement des conteneurs et les limitations de ressources; 5. Modes de réseau multiples prennent en charge l'interconnexion du conteneur. Ce n'est qu'en comprenant ces concepts principaux que vous pouvez mieux utiliser Docker.

Miniopen Centos Compatibilité Miniopen Centos Compatibilité Apr 14, 2025 pm 05:45 PM

Minio Object Storage: Déploiement haute performance dans le système Centos System Minio est un système de stockage d'objets distribué haute performance développé sur la base du langage Go, compatible avec Amazons3. Il prend en charge une variété de langages clients, notamment Java, Python, JavaScript et GO. Cet article introduira brièvement l'installation et la compatibilité de Minio sur les systèmes CentOS. Compatibilité de la version CentOS Minio a été vérifiée sur plusieurs versions CentOS, y compris, mais sans s'y limiter: CentOS7.9: fournit un guide d'installation complet couvrant la configuration du cluster, la préparation de l'environnement, les paramètres de fichiers de configuration, le partitionnement du disque et la mini

Comment faire fonctionner la formation distribuée de Pytorch sur CentOS Comment faire fonctionner la formation distribuée de Pytorch sur CentOS Apr 14, 2025 pm 06:36 PM

La formation distribuée par Pytorch sur le système CentOS nécessite les étapes suivantes: Installation de Pytorch: La prémisse est que Python et PIP sont installés dans le système CentOS. Selon votre version CUDA, obtenez la commande d'installation appropriée sur le site officiel de Pytorch. Pour la formation du processeur uniquement, vous pouvez utiliser la commande suivante: pipinstalltorchtorchVisionTorChaudio Si vous avez besoin d'une prise en charge du GPU, assurez-vous que la version correspondante de CUDA et CUDNN est installée et utilise la version Pytorch correspondante pour l'installation. Configuration de l'environnement distribué: la formation distribuée nécessite généralement plusieurs machines ou des GPU multiples uniques. Lieu

Comment choisir la version Pytorch sur Centos Comment choisir la version Pytorch sur Centos Apr 14, 2025 pm 06:51 PM

Lors de l'installation de Pytorch sur le système CentOS, vous devez sélectionner soigneusement la version appropriée et considérer les facteurs clés suivants: 1. Compatibilité de l'environnement du système: Système d'exploitation: Il est recommandé d'utiliser CentOS7 ou plus. CUDA et CUDNN: La version Pytorch et la version CUDA sont étroitement liées. Par exemple, Pytorch1.9.0 nécessite CUDA11.1, tandis que Pytorch2.0.1 nécessite CUDA11.3. La version CUDNN doit également correspondre à la version CUDA. Avant de sélectionner la version Pytorch, assurez-vous de confirmer que des versions compatibles CUDA et CUDNN ont été installées. Version Python: branche officielle de Pytorch

Comment installer nginx dans Centos Comment installer nginx dans Centos Apr 14, 2025 pm 08:06 PM

CENTOS L'installation de Nginx nécessite de suivre les étapes suivantes: Installation de dépendances telles que les outils de développement, le devet PCRE et l'OpenSSL. Téléchargez le package de code source Nginx, dézippez-le et compilez-le et installez-le, et spécifiez le chemin d'installation AS / USR / LOCAL / NGINX. Créez des utilisateurs et des groupes d'utilisateurs de Nginx et définissez les autorisations. Modifiez le fichier de configuration nginx.conf et configurez le port d'écoute et le nom de domaine / adresse IP. Démarrez le service Nginx. Les erreurs communes doivent être prêtées à prêter attention, telles que les problèmes de dépendance, les conflits de port et les erreurs de fichiers de configuration. L'optimisation des performances doit être ajustée en fonction de la situation spécifique, comme l'activation du cache et l'ajustement du nombre de processus de travail.

See all articles