


Fabric ist eine Python-Bibliothek, solange der Zielcomputer den SSH-Zugriff unterstützt (z. B. das Ausführen von Shell-Befehlen aus der Ferne auf Host1 und Host2). Python-Pakete können in das einzigartige fabfile.py-Skript von Fabric importiert werden
Fabric ist ein gutes Tool für automatisierte Betriebs- und Bereitstellungsprojekte, die mit Python entwickelt wurden. Es kann automatisch über SSH mit Remote-Servern interagieren, z. B. Die lokale Datei wird übertragen an den Server gesendet und der Shell-Befehl wird auf dem Server ausgeführt.
Das Folgende ist ein Beispiel für die automatisierte Bereitstellung eines Django-Projekts
# -*- 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')
Paketaufgabe ausführen
fab pack<br>
Bereitstellungsaufgabe ausführen
fab deploy
Ich werde mit Ihnen eine automatisierte Codebereitstellung mit Fabric teilen
#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()
Fabric kann Befehle für die automatisierte Bereitstellung oder den Betrieb auf mehreren Maschinen in einem Skript zusammenfassen und so manuelle Vorgänge reduzieren. Das Obige wurde geschrieben, nachdem ich heute zum ersten Mal mit diesem Ding in Berührung gekommen bin. Es ist in der Tat sehr praktisch. Führen Sie einfach fab deploy
aus.
Die Hauptlogik besteht darin, den Komponententest auf dem lokalen Entwicklungszweig auszuführen, ihn dann an den Server zu senden, sich über SSH beim Server anzumelden, ihn herunterzuziehen, den Komponententest erneut auszuführen und dann Apache2 neu zu starten . Wenn ich es zum ersten Mal schreibe, mag es relativ einfach sein und ich werde es weiter verbessern.
Weitere Artikel zu Anwendungsbeispielen des automatisierten Python-Betriebs-, Wartungs- und Bereitstellungsprojekttools Fabric finden Sie auf der chinesischen PHP-Website!

Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

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mPDF ist eine PHP-Bibliothek, die PDF-Dateien aus UTF-8-codiertem HTML generieren kann. Der ursprüngliche Autor, Ian Back, hat mPDF geschrieben, um PDF-Dateien „on the fly“ von seiner Website auszugeben und verschiedene Sprachen zu verarbeiten. Es ist langsamer und erzeugt bei der Verwendung von Unicode-Schriftarten größere Dateien als Originalskripte wie HTML2FPDF, unterstützt aber CSS-Stile usw. und verfügt über viele Verbesserungen. Unterstützt fast alle Sprachen, einschließlich RTL (Arabisch und Hebräisch) und CJK (Chinesisch, Japanisch und Koreanisch). Unterstützt verschachtelte Elemente auf Blockebene (wie P, DIV),