백엔드 개발 파이썬 튜토리얼 Python 자동화된 운영, 유지 관리 및 배포 프로젝트 도구 Fabric 사용 예

Python 자동화된 운영, 유지 관리 및 배포 프로젝트 도구 Fabric 사용 예

Feb 22, 2017 pm 04:56 PM

Fabric은 Python 라이브러리이므로 대상 시스템이 SSH 액세스를 지원하는 한 Fabric을 사용하여 원격 작업(예: Host2의 Host1에서 원격으로 셸 명령 실행)을 수행할 수 있습니다. Python 패키지는 fabric의 고유한 fabfile.py 스크립트로 가져올 수 있습니다

Fabric은 Python을 사용하여 개발된 자동화된 운영 및 배포 프로젝트에 적합한 도구입니다. 로컬 파일이 전송되는 등 SSH를 통해 원격 서버와 자동으로 상호 작용할 수 있습니다. 서버로 전송되고 쉘 명령이 서버에서 실행됩니다.

다음은 Django 프로젝트 자동 배포 예시입니다

# -*- coding: utf-8 -*-
# 文件名要保存为 fabfile.py

from __future__ import unicode_literals
from fabric.api import *

# 登录用户和主机名:
env.user = 'root'
# 如果没有设置,在需要登录的时候,fabric 会提示输入
env.password = 'youpassword'
# 如果有多个主机,fabric会自动依次部署
env.hosts = ['www.example.com']

TAR_FILE_NAME = 'deploy.tar.gz'

def pack():
  """
  定义一个pack任务, 打一个tar包
  :return:
  """
  tar_files = ['*.py', 'static/*', 'templates/*', 'vue_app/', '*/*.py', 'requirements.txt']
  exclude_files = ['fabfile.py', 'deploy/*', '*.tar.gz', '.DS_Store', '*/.DS_Store',
           '*/.*.py', '__pycache__/*']
  exclude_files = ['--exclude=\'%s\'' % t for t in exclude_files]
  local('rm -f %s' % TAR_FILE_NAME)
 
  local('tar -czvf %s %s %s' % (TAR_FILE_NAME, ' '.join(exclude_files), ' '.join(tar_files)))
  print('在当前目录创建一个打包文件: %s' % TAR_FILE_NAME)


def deploy():
  """
  定义一个部署任务
  :return:
  """
  # 先进行打包
  pack()

  # 远程服务器的临时文件
  remote_tmp_tar = '/tmp/%s' % TAR_FILE_NAME
  run('rm -f %s' % remote_tmp_tar)
  # 上传tar文件至远程服务器, local_path, remote_path
  put(TAR_FILE_NAME, remote_tmp_tar)
  # 解压
  remote_dist_base_dir = '/home/python/django_app'
  # 如果不存在, 则创建文件夹
  run('mkdir -p %s' % remote_dist_dir)

 # cd 命令将远程主机的工作目录切换到指定目录 
  with cd(remote_dist_dir):
    print('解压文件到到目录: %s' % remote_dist_dir)
    run('tar -xzvf %s' % remote_tmp_tar)
    print('安装 requirements.txt 中的依赖包')
    # 我使用的是 python3 来开发
    run('pip3 install -r requirements.txt')
    remote_settings_file = '%s/django_app/settings.py' % remote_dist_dir
    settings_file = 'deploy/settings.py' % name
    print('上传 settings.py 文件 %s' % settings_file)
    put(settings_file, remote_settings_file)

    nginx_file = 'deploy/django_app.conf'
    remote_nginx_file = '/etc/nginx/conf.d/django_app.conf'
    print('上传 nginx 配置文件 %s' % nginx_file)
    put(nginx_file, remote_nginx_file)
 
 # 在当前目录的子目录 deploy 中的 supervisor 配置文件上传至服务器
  supervisor_file = 'deploy/django_app.ini'
  remote_supervisor_file = '/etc/supervisord.d/django_app.ini'
  print('上传 supervisor 配置文件 %s' % supervisor_file)
  put(supervisor_file, remote_supervisor_file)
 
 # 重新加载 nginx 的配置文件
  run('nginx -s reload')
  run('nginx -t')
  # 删除本地的打包文件
  local('rm -f %s' % TAR_FILE_NAME)
  # 载入最新的配置文件,停止原有进程并按新的配置启动所有进程
  run('supervisorctl reload')
  # 执行 restart all,start 或者 stop fabric 都会提示错误,然后中止运行
  # 但是服务器上查看日志,supervisor 有重启
  # run('supervisorctl restart all')
로그인 후 복사

Pack 작업 실행

fab pack<br/>

배포 작업 실행

fab deploy

Fabric을 사용한 자동 코드 배포를 공유하겠습니다

#coding=utf-8
from fabric.api import local, abort, settings, env, cd, run
from fabric.colors import *
from fabric.contrib.console import confirm

env.hosts = ["root@115.28.×××××"]
env.password = "×××××"


def get_git_status():
  git_status_result = local("git status", capture=True)
  if "无文件要提交,干净的工作区" not in git_status_result:
    print red("****当前分支还有文件没有提交")
    print git_status_result
    abort("****已经终止")


def local_unit_test():
  with settings(warn_only=True):
    test_result = local("python manage.py test")
    if test_result.failed:
      print test_result
      if not confirm(red("****单元测试失败,是否继续?")):
        abort("****已经终止")


def server_unit_test():
  with settings(warn_only=True):
    test_result = run("python manage.py test")
    if test_result.failed:
      print test_result
      if not confirm(red("****单元测试失败,是否继续?")):
        abort("****已经终止")


def upload_code():
  local("git push origin dev")
  print green("****代码上传成功")


def deploy_at_server():
  print green("****ssh到服务器进行下列操作")
  with cd("/var/www/××××××"):
    #print run("pwd")
    print green("****将在远程仓库下载代码")
    run("git checkout dev")
    get_git_status()
    run("git pull origin dev")
    print green("****将在服务器上运行单元测试")
    server_unit_test()
    run("service apache2 restart", pty=False)
    print green("****重启apache2成功")
    print green("********代码部署成功********")


def deploy():
  get_git_status()
  local("git checkout dev", capture=False)
  print green("****切换到dev分支")
  get_git_status()
  print green("****将开始运行单元测试")
  local_unit_test()
  print green("****单元测试完成,开始上传代码")
  upload_code()
  deploy_at_server()
로그인 후 복사

Fabric은 자동화된 배포 또는 다중 시스템 작업에 대한 명령을 스크립트로 통합하여 수동 작업을 줄일 수 있습니다. 위의 글은 제가 오늘 처음 이 일을 접하고 나서 쓴 글입니다. 정말 매우 실용적입니다. fab deploy을 실행하세요.

주요 논리는 로컬 개발 브랜치에서 단위 테스트를 실행한 다음 서버에 제출하고 SSH를 통해 서버에 로그인한 후 풀다운하고 단위 테스트를 다시 실행한 다음 apache2를 다시 시작하는 것입니다. . 처음 작성하는 경우 비교적 간단할 수 있으니 계속해서 개선해 나가겠습니다.


Python 자동화 운영 및 유지 관리 및 배포 프로젝트 도구 Fabric의 사용 사례와 관련된 더 많은 기사를 보려면 PHP 중국어 웹 사이트를 주목하세요!


본 웹사이트의 성명
본 글의 내용은 네티즌들의 자발적인 기여로 작성되었으며, 저작권은 원저작자에게 있습니다. 본 사이트는 이에 상응하는 법적 책임을 지지 않습니다. 표절이나 침해가 의심되는 콘텐츠를 발견한 경우 admin@php.cn으로 문의하세요.

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io

Clothoff.io

AI 옷 제거제

Video Face Swap

Video Face Swap

완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

인기 기사

<gum> : Bubble Gum Simulator Infinity- 로얄 키를 얻고 사용하는 방법
4 몇 주 전 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Nordhold : Fusion System, 설명
4 몇 주 전 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Mandragora : 마녀 트리의 속삭임 - Grappling Hook 잠금 해제 방법
3 몇 주 전 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

뜨거운 도구

메모장++7.3.1

메모장++7.3.1

사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전

SublimeText3 중국어 버전

중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기

스튜디오 13.0.1 보내기

강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6

드림위버 CS6

시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전

SublimeText3 Mac 버전

신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

Python vs. C : 학습 곡선 및 사용 편의성 Python vs. C : 학습 곡선 및 사용 편의성 Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

Python 학습 : 2 시간의 일일 연구가 충분합니까? Python 학습 : 2 시간의 일일 연구가 충분합니까? Apr 18, 2025 am 12:22 AM

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python vs. C : 성능과 효율성 탐색 Python vs. C : 성능과 효율성 탐색 Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python vs. C : 주요 차이점 이해 Python vs. C : 주요 차이점 이해 Apr 21, 2025 am 12:18 AM

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Python Standard Library의 일부는 무엇입니까? 목록 또는 배열은 무엇입니까? Python Standard Library의 일부는 무엇입니까? 목록 또는 배열은 무엇입니까? Apr 27, 2025 am 12:03 AM

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬 : 자동화, 스크립팅 및 작업 관리 파이썬 : 자동화, 스크립팅 및 작업 관리 Apr 16, 2025 am 12:14 AM

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅을위한 파이썬 : 상세한 모양 과학 컴퓨팅을위한 파이썬 : 상세한 모양 Apr 19, 2025 am 12:15 AM

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발을위한 파이썬 : 주요 응용 프로그램 웹 개발을위한 파이썬 : 주요 응용 프로그램 Apr 18, 2025 am 12:20 AM

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

See all articles