Python 패브릭은 원격 작업 및 배포를 구현합니다.
fabric
제목은 개발인데 동시에 개발, 테스트, 운영, 유지보수 작업도 해야하는데... 업무*3은 왜 급여*3(o(╯)이 아닌지요? □╰)o)
최근에는 릴리즈, 운영, 유지보수 작업이 기계적으로 이루어지고 빈도도 높아 시간 낭비가 많지만, 장점.
버그 수정, 테스트, 저장소 제출(2분), 풀 배포를 위해 테스트 환경에 SSH(2분), 온라인 머신 A, B, C, D, E로 rsync(1분), ABCDE의 5개 머신에 각각 ssh를 실행하고 하나씩 다시 시작(8~10분) = 13~15분
아쉬운 점은 모든 작업이 동일하고 명령도 동일하며, 끔찍한 점은 여러 컴퓨터에서 이 컴퓨터에서 스크립트로 수행하기가 어렵다는 것입니다. SSH에 명령을 입력하고 스크립트로 작성하는 데 주요 시간이 낭비됩니다. Fabric
Function
아주 강력한 도구
를 찾을 때까지 2분 동안 실행 결과를 살펴보세요. 자동화된 배포 또는 다중 시스템 작업을 스크립트
및 일부 작업 및 유지 관리 도구를 사용하는 주된 이유는 Python...
이 간단하고 쉽다는 것입니다. 사용하기 쉽고
물론 고대 유물, 현대 무기 등 다양한 쉘 명령을 조합할 수도 있습니다. 차이점
환경 구성
해당 패키지를 설치합니다. 로컬 머신과 대상 머신(둘 다 필수)
sudo easy_install fabric
현재 버전은 1.6입니다(또는 pip install 사용, 동일)
설치가 완료된 후 여부를 확인할 수 있습니다. 설치가 성공적으로 완료되었습니다
[ken@~$] which fab /usr/local/bin/fab
그러면
hello world
먼저 머신에서 간단한 작업을 수행할 수 있습니다. 사전 이해, 예제 소스는 공식에서 가져왔습니다. 웹사이트
새 py 스크립트 만들기: fabfile.py
def hello(): print("Hello world!")
명령줄 실행:
[ken@~/tmp/fab$] fab hello Hello world! Done.
여기에서는 fabfile을 파일 이름으로 사용할 필요가 없습니다. , 실행 시 매개변수로
[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$] fab -f test.py hello Hello world! Done.
파일을 지정해야 합니다.
fabfile.py 스크립트 수정:
def hello(name, value): print("%s = %s!" % (name, value))
실행
[ken@~/tmp/fab$] fab hello:name=age,value=20 age = 20! Done. [ken@~/tmp/fab$] fab hello:age,20 age = 20! Done.
기본 작업 실행
간단한 로컬 작업:
from fabric.api import local def lsfab(): local('cd ~/tmp/fab') local('ls')
결과:
[ken@~/tmp/fab$] pwd;ls /Users/ken/tmp/fab fabfile.py fabfile.pyc test.py test.pyc [ken@~/tmp/fab$] fab -f test.py lsfab [localhost] local: cd ~/tmp/fab [localhost] local: ls fabfile.py fabfile.pyc test.py test.pyc Done.
실제 전투 시작:
설정 파일 settings.py를 매일 저장소 (충돌은 고려하지 않음)
수동 작업인 경우:
cd /home/project/test/conf/ git add settings.py git commit -m 'daily update settings.py' git pull origin git push origin
즉, 하루에 한 번 이러한 명령을 수동으로 입력해야 합니다. job은 매일 이러한 명령을 입력해야 함을 의미합니다. Fabric을 사용하여 한 번의 클릭으로 반복적이고 기계적인 작업을 수행하는 방법을 살펴보겠습니다. (실제로는 쉘 스크립트를 사용하여 직접 수행할 수 있지만 Fab의 장점은 그렇지 않습니다. 여기서 주된 목적은 나중에 로컬 + 원격 작업을 준비하는 것입니다. 둘 다 쉬운 유지 관리를 위해 각 위치에 작업 스크립트를 작성합니다. 🎜>이번에 머신 A의 /home/ken/project에 해당하는 프로젝트 디렉터리로 이동한다고 가정합니다. 구성 파일
from fabric.api import local def setting_ci(): local("cd /home/project/test/conf/") local("git add settings.py") #后面你懂的,懒得敲了….
를 업데이트한 후
#!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 from fabric.api import local,cd,run env.hosts=['user@ip:port',] #ssh要用到的参数 env.password = 'pwd' def setting_ci(): local('echo "add and commit settings in local"') #刚才的操作换到这里,你懂的 def update_setting_remote(): print "remote update" with cd('~/temp'): #cd用于进入某个目录 run('ls -l | wc -l') #远程操作用run def update(): setting_ci() update_setting_remote()
를 실행합니다. env.password가 선언되지 않은 경우 해당 머신에 실행 시 비밀번호를 묻는 상호작용이 팝업됩니다.
多服务器混搭
操作多个服务器,需要配置多个host
#!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 from fabric.api import * #操作一致的服务器可以放在一组,同一组的执行同一套操作 env.roledefs = { 'testserver': ['user1@host1:port1',], 'realserver': ['user2@host2:port2', ] } #env.password = '这里不要用这种配置了,不可能要求密码都一致的,明文编写也不合适。打通所有ssh就行了' @roles('testserver') def task1(): run('ls -l | wc -l') @roles('realserver') def task2(): run('ls ~/temp/ | wc -l') def dotask(): execute(task1) execute(task2)
结果:
[ken@~/tmp/fab$] 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…..
위 내용은 Python 패브릭은 원격 작업 및 배포를 구현합니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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PHP는 주로 절차 적 프로그래밍이지만 객체 지향 프로그래밍 (OOP)도 지원합니다. Python은 OOP, 기능 및 절차 프로그래밍을 포함한 다양한 패러다임을 지원합니다. PHP는 웹 개발에 적합하며 Python은 데이터 분석 및 기계 학습과 같은 다양한 응용 프로그램에 적합합니다.

PHP는 웹 개발 및 빠른 프로토 타이핑에 적합하며 Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 적합합니다. 1.PHP는 간단한 구문과 함께 동적 웹 개발에 사용되며 빠른 개발에 적합합니다. 2. Python은 간결한 구문을 가지고 있으며 여러 분야에 적합하며 강력한 라이브러리 생태계가 있습니다.

Sublime 텍스트로 Python 코드를 실행하려면 먼저 Python 플러그인을 설치 한 다음 .py 파일을 작성하고 코드를 작성한 다음 CTRL B를 눌러 코드를 실행하면 콘솔에 출력이 표시됩니다.

PHP는 1994 년에 시작되었으며 Rasmuslerdorf에 의해 개발되었습니다. 원래 웹 사이트 방문자를 추적하는 데 사용되었으며 점차 서버 측 스크립팅 언어로 진화했으며 웹 개발에 널리 사용되었습니다. Python은 1980 년대 후반 Guidovan Rossum에 의해 개발되었으며 1991 년에 처음 출시되었습니다. 코드 가독성과 단순성을 강조하며 과학 컴퓨팅, 데이터 분석 및 기타 분야에 적합합니다.

Python은 부드러운 학습 곡선과 간결한 구문으로 초보자에게 더 적합합니다. JavaScript는 가파른 학습 곡선과 유연한 구문으로 프론트 엔드 개발에 적합합니다. 1. Python Syntax는 직관적이며 데이터 과학 및 백엔드 개발에 적합합니다. 2. JavaScript는 유연하며 프론트 엔드 및 서버 측 프로그래밍에서 널리 사용됩니다.

Golang은 성능과 확장 성 측면에서 Python보다 낫습니다. 1) Golang의 컴파일 유형 특성과 효율적인 동시성 모델은 높은 동시성 시나리오에서 잘 수행합니다. 2) 해석 된 언어로서 파이썬은 천천히 실행되지만 Cython과 같은 도구를 통해 성능을 최적화 할 수 있습니다.

Visual Studio Code (VSCODE)에서 코드를 작성하는 것은 간단하고 사용하기 쉽습니다. vscode를 설치하고, 프로젝트를 만들고, 언어를 선택하고, 파일을 만들고, 코드를 작성하고, 저장하고 실행합니다. VSCODE의 장점에는 크로스 플랫폼, 무료 및 오픈 소스, 강력한 기능, 풍부한 확장 및 경량 및 빠른가 포함됩니다.

메모장에서 Python 코드를 실행하려면 Python 실행 파일 및 NPPEXEC 플러그인을 설치해야합니다. Python을 설치하고 경로를 추가 한 후 nppexec 플러그인의 명령 "Python"및 매개 변수 "{current_directory} {file_name}"을 구성하여 Notepad의 단축키 "F6"을 통해 Python 코드를 실행하십시오.
