python fabric使用笔记
fabric
title是开发,但是同时要干开发测试还有运维的活……为毛 task*3 不是 salary * 3 (o(╯□╰)o)
近期接手越来越多的东西,发布和运维的工作相当机械,加上频率还蛮高,导致时间浪费还是优点多。
修复bug什么的,测试,提交版本库(2分钟),ssh到测试环境pull部署(2分钟),rsync到线上机器A,B,C,D,E(1分钟),分别ssh到ABCDE五台机器,逐一重启(8-10分钟) = 13-15分钟
其中郁闷的是,每次操作都是相同的,命令一样,要命的是在多个机器上,很难在本机一个脚本搞定,主要时间都浪费在ssh,敲命令上了,写成脚本,完全可以一键执行,花两分钟看下执行结果
直到,发现了fabric这货
作用
很强大的工具
可以将自动化部署或者多机操作的命令固化到一个脚本里
和某些运维工具很像,用它主要是因为,python…..
简单好用易上手
当然,shell各种命令组合起来也可以,上古神器和现代兵器的区别
环境配置
在本机和目标机器安装对应包(注意,都要有)
sudo easy_install fabric
目前是1.6版本(或者用pip install,一样的)
安装完后,可以查看是否安装成功
[ken@~$] which fab
/usr/local/bin/fab
装完之后,可以浏览下官方文档 http://docs.fabfile.org/en/1.6/
然后,可以动手了
hello world
先进行本机简单操作,有一个初步认识,例子来源与官网
新建一个py脚本: fabfile.py
def hello():
print("Hello world!")
命令行执行:
[ken@~/tmp/fab$] fab hello
Hello world!
Done.
注意,这里可以不用fabfile作为文件名,但是在执行时需指定文件
[ken@~/tmp/fab$] mv fabfile.py test.py
fabfile.py -> test.py
[ken@~/tmp/fab$] fab hello
Fatal error: Couldn't find any fabfiles!
Remember that -f can be used to specify fabfile path, and use -h for help.
Aborting.
[ken@~/tmp/fab$] fab -f test.py hello
Hello world!
Done.
带参数:
修改fabfile.py脚本:
def hello(name, value):
print("%s = %s!" % (name, value))
执行
[ken@~/tmp/fab$] fab hello:name=age,value=20
age = 20!
Done.
[ken@~/tmp/fab$] fab hello:age,20
age = 20!
Done.
执行本机操作
简单的本地操作:
from fabric.api import local
def lsfab():
local('cd ~/tmp/fab')
local('ls')
结果:
[ken@~/tmp/fab$] pwd;ls
/Users/ken/tmp/fab
fabfile.py fabfile.pyc test.py test.pyc
[ken@~/tmp/fab$] fab -f test.py lsfab
[localhost] local: cd ~/tmp/fab
[localhost] local: ls
fabfile.py fabfile.pyc test.py test.pyc
Done.
实战开始:
假设,你每天要提交一份配置文件settings.py到版本库(这里没有考虑冲突的情况)
如果是手工操作:
cd /home/project/test/conf/
git add settings.py
git commit -m 'daily update settings.py'
git pull origin
git push origin
也就是说,这几个命令你每天都要手动敲一次,所谓daily job,就是每天都要重复的,机械化的工作,让我们看看用fabric怎么实现一键搞定:(其实用shell脚本可以直接搞定,但是fab的优势不是在这里,这里主要位后面本地+远端操作做准备,毕竟两个地方的操作写一种脚本便于维护)
from fabric.api import local
def setting_ci():
local("cd /home/project/test/conf/")
local("git add settings.py")
#后面你懂的,懒得敲了…..
混搭整合远端操作
这时候,假设,你要到机器A的/home/ken/project对应项目目录把配置文件更新下来
#!/usr/bin/env python
# encoding: utf-8
from fabric.api import local,cd,run
env.hosts=['user@ip:port',] #ssh要用到的参数
env.password = 'pwd'
def setting_ci():
local('echo "add and commit settings in local"')
#刚才的操作换到这里,你懂的
def update_setting_remote():
print "remote update"
with cd('~/temp'): #cd用于进入某个目录
run('ls -l | wc -l') #远程操作用run
def update():
setting_ci()
update_setting_remote()
然后,执行之:
[ken@~/tmp/fab$] fab -f deploy.py update
[user@ip:port] Executing task 'update'
[localhost] local: echo "add and commit settings in local"
add and commit settings in local
remote update
[user@ip:port] run: ls -l | wc -l
[user@ip:port] out: 12
[user@ip:port] out:
Done.
注意,如果不声明env.password,执行到对应机器时会跳出要求输入密码的交互
多服务器混搭
操作多个服务器,需要配置多个host
#!/usr/bin/env python
# encoding: utf-8
from fabric.api import *
#操作一致的服务器可以放在一组,同一组的执行同一套操作
env.roledefs = {
'testserver': ['user1@host1:port1',],
'realserver': ['user2@host2:port2', ]
}
#env.password = '这里不要用这种配置了,不可能要求密码都一致的,明文编写也不合适。打通所有ssh就行了'
@roles('testserver')
def task1():
run('ls -l | wc -l')
@roles('realserver')
def task2():
run('ls ~/temp/ | wc -l')
def dotask():
execute(task1)
execute(task2)
结果:
[ken@~/tmp/fab$] fab -f mult.py dotask
[user1@host1:port1] Executing task 'task1'
[user1@host1:port1] run: ls -l | wc -l
[user1@host1:port1] out: 9
[user1@host1:port1] out:
[user2@host2:port2] Executing task 'task2'
[user2@host2:port2] run: ls ~/temp/ | wc -l
[user2@host2:port2] out: 11
[user2@host2:port2] out:
Done.
扩展
1.颜色
可以打印颜色,在查看操作结果信息的时候更为醒目和方便
from fabric.colors import *
def show():
print green('success')
print red('fail')
print yellow('yellow')
#fab -f color.py show
2.错误和异常
关于错误处理
默认,一组命令,上一个命令执行失败后,不会接着往下执行
失败后也可以进行不一样的处理,文档
目前没用到,后续用到再看了
3.密码管理
看文档
更好的密码管理方式,哥比较土,没打通,主要是服务器列表变化频繁,我的处理方式是:
1.host,user,port,password配置列表,所有的都写在一个文件
或者直接搞到脚本里,当然这个更........
env.hosts = [
'host1',
'host2'
]
env.passwords = {
'host1': "pwdofhost1",
'host2': "pwdofhost2",
}
或者
env.roledefs = {
'testserver': ['host1', 'host2'],
'realserver': ['host3', ]
}
env.passwords = {
'host1': "pwdofhost1",
'host2': "pwdofhost2",
'host3': "pwdofhost3",
}
2.根据key解析成map嵌套,放到deploy中
另外命令其实也可以固化成一个cmds列表的…..
初略就用到这些,后续有更多需求的时候再去捞文档了,话说文档里好东西真多,就是太多了,看了晕。。。

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas





PHP terutamanya pengaturcaraan prosedur, tetapi juga menyokong pengaturcaraan berorientasikan objek (OOP); Python menyokong pelbagai paradigma, termasuk pengaturcaraan OOP, fungsional dan prosedur. PHP sesuai untuk pembangunan web, dan Python sesuai untuk pelbagai aplikasi seperti analisis data dan pembelajaran mesin.

PHP sesuai untuk pembangunan web dan prototaip pesat, dan Python sesuai untuk sains data dan pembelajaran mesin. 1.Php digunakan untuk pembangunan web dinamik, dengan sintaks mudah dan sesuai untuk pembangunan pesat. 2. Python mempunyai sintaks ringkas, sesuai untuk pelbagai bidang, dan mempunyai ekosistem perpustakaan yang kuat.

Python lebih sesuai untuk pemula, dengan lengkung pembelajaran yang lancar dan sintaks ringkas; JavaScript sesuai untuk pembangunan front-end, dengan lengkung pembelajaran yang curam dan sintaks yang fleksibel. 1. Sintaks Python adalah intuitif dan sesuai untuk sains data dan pembangunan back-end. 2. JavaScript adalah fleksibel dan digunakan secara meluas dalam pengaturcaraan depan dan pelayan.

Kod VS boleh digunakan untuk menulis Python dan menyediakan banyak ciri yang menjadikannya alat yang ideal untuk membangunkan aplikasi python. Ia membolehkan pengguna untuk: memasang sambungan python untuk mendapatkan fungsi seperti penyempurnaan kod, penonjolan sintaks, dan debugging. Gunakan debugger untuk mengesan kod langkah demi langkah, cari dan selesaikan kesilapan. Mengintegrasikan Git untuk Kawalan Versi. Gunakan alat pemformatan kod untuk mengekalkan konsistensi kod. Gunakan alat linting untuk melihat masalah yang berpotensi lebih awal.

Sambungan kod VS menimbulkan risiko yang berniat jahat, seperti menyembunyikan kod jahat, mengeksploitasi kelemahan, dan melancap sebagai sambungan yang sah. Kaedah untuk mengenal pasti sambungan yang berniat jahat termasuk: memeriksa penerbit, membaca komen, memeriksa kod, dan memasang dengan berhati -hati. Langkah -langkah keselamatan juga termasuk: kesedaran keselamatan, tabiat yang baik, kemas kini tetap dan perisian antivirus.

Kod VS boleh dijalankan pada Windows 8, tetapi pengalaman mungkin tidak hebat. Mula -mula pastikan sistem telah dikemas kini ke patch terkini, kemudian muat turun pakej pemasangan kod VS yang sepadan dengan seni bina sistem dan pasangnya seperti yang diminta. Selepas pemasangan, sedar bahawa beberapa sambungan mungkin tidak sesuai dengan Windows 8 dan perlu mencari sambungan alternatif atau menggunakan sistem Windows yang lebih baru dalam mesin maya. Pasang sambungan yang diperlukan untuk memeriksa sama ada ia berfungsi dengan betul. Walaupun kod VS boleh dilaksanakan pada Windows 8, disyorkan untuk menaik taraf ke sistem Windows yang lebih baru untuk pengalaman dan keselamatan pembangunan yang lebih baik.

PHP berasal pada tahun 1994 dan dibangunkan oleh Rasmuslerdorf. Ia pada asalnya digunakan untuk mengesan pelawat laman web dan secara beransur-ansur berkembang menjadi bahasa skrip sisi pelayan dan digunakan secara meluas dalam pembangunan web. Python telah dibangunkan oleh Guidovan Rossum pada akhir 1980 -an dan pertama kali dikeluarkan pada tahun 1991. Ia menekankan kebolehbacaan dan kesederhanaan kod, dan sesuai untuk pengkomputeran saintifik, analisis data dan bidang lain.

Dalam kod VS, anda boleh menjalankan program di terminal melalui langkah -langkah berikut: Sediakan kod dan buka terminal bersepadu untuk memastikan bahawa direktori kod selaras dengan direktori kerja terminal. Pilih arahan Run mengikut bahasa pengaturcaraan (seperti python python your_file_name.py) untuk memeriksa sama ada ia berjalan dengan jayanya dan menyelesaikan kesilapan. Gunakan debugger untuk meningkatkan kecekapan debug.
