


Exemples de méthodes utilisées par ansible comme bibliothèque de modules python
ansible est un package python, un logiciel complet de décompression et de lecture. Les seules exigences pour le client sont ssh et python, et le package python-simplejson est installé. L'article suivant présente principalement des exemples de méthodes d'utilisation d'ansible comme bibliothèque de modules Python. Les amis dans le besoin peuvent s'y référer.
Avant-propos
ansible est un nouvel outil d'exploitation et de maintenance automatisée Il est développé sur la base de Python et intègre de nombreux outils d'exploitation et de maintenance (puppet. , cfengine, chef, func, fabric), il réalise des fonctions telles que la configuration du système par lots, le déploiement de programmes par lots et l'exécution par lots de commandes. Ansible fonctionne sur la base de modules et n'a pas la possibilité de se déployer par lots. Ce qui a vraiment un déploiement par lots, c'est le module exécuté par ansible, et ansible ne fournit qu'un cadre.
Comprend principalement :
(1) Plugins de connexion : responsables de la communication avec l'extrémité surveillée
(2) Inventaire de l'hôte : l'appareil d'exploitation spécifié ; host est l'hôte de surveillance défini dans un fichier de configuration ;
(3) Divers modules de base, modules de commande, modules personnalisés
(4) Utiliser des plug-ins ; pour exécuter des fonctions telles que l'enregistrement des e-mails du journal ;
(5) Playbook : lorsque le script exécute plusieurs tâches, le nœud peut exécuter plusieurs tâches à la fois si nécessaire.
Ansible est un très bon outil parmi les outils d'exploitation et de maintenance. Personnellement, je l'aime bien. Vous pouvez configurer le fichier yml de manière flexible en fonction de vos besoins pour répondre à différents besoins commerciaux. il est très facile de démarrer. Dans certains cas, vous devrez peut-être utiliser ansible comme composant de bibliothèque de python dans votre propre script. Le script d'aujourd'hui montrera comment ansible est combiné avec un script python, c'est-à-dire comment utiliser ansible dans. un script python. Nous nous déplions progressivement.
Regardez le premier exemple :
#!/usr/bin/python import ansible.runner import ansible.playbook import ansible.inventory from ansible import callbacks from ansible import utils import json # the fastest way to set up the inventory # hosts list hosts = ["10.11.12.66"] # set up the inventory, if no group is defined then 'all' group is used by default example_inventory = ansible.inventory.Inventory(hosts) pm = ansible.runner.Runner( module_name = 'command', module_args = 'uname -a', timeout = 5, inventory = example_inventory, subset = 'all' # name of the hosts group ) out = pm.run() print json.dumps(out, sort_keys=True, indent=4, separators=(',', ': '))
Cet exemple nous montre comment pour exécuter des commandes système dans des scripts python via ansible Regardons le deuxième exemple et connectons-le à notre fichier yml.
Le contenu du fichier yml simple est le suivant :
- hosts: sample_group_name tasks: - name: just an uname command: uname -a
Le script python qui appelle le playbook est le suivant :
#!/usr/bin/python import ansible.runner import ansible.playbook import ansible.inventory from ansible import callbacks from ansible import utils import json ### setting up the inventory ## first of all, set up a host (or more) example_host = ansible.inventory.host.Host( name = '10.11.12.66', port = 22 ) # with its variables to modify the playbook example_host.set_variable( 'var', 'foo') ## secondly set up the group where the host(s) has to be added example_group = ansible.inventory.group.Group( name = 'sample_group_name' ) example_group.add_host(example_host) ## the last step is set up the invetory itself example_inventory = ansible.inventory.Inventory() example_inventory.add_group(example_group) example_inventory.subset('sample_group_name') # setting callbacks stats = callbacks.AggregateStats() playbook_cb = callbacks.PlaybookCallbacks(verbose=utils.VERBOSITY) runner_cb = callbacks.PlaybookRunnerCallbacks(stats, verbose=utils.VERBOSITY) # creating the playbook instance to run, based on "test.yml" file pb = ansible.playbook.PlayBook( playbook = "test.yml", stats = stats, callbacks = playbook_cb, runner_callbacks = runner_cb, inventory = example_inventory, check=True ) # running the playbook pr = pb.run() # print the summary of results for each host print json.dumps(pr, sort_keys=True, indent=4, separators=(',', ': '))
Pour plus d'articles sur la façon d'utiliser ansible comme bibliothèque de modules python, veuillez faire attention au site Web PHP chinois !

NumpyArraysarebetterFornumericalOperations andMulti-dimensionaldata, tandis que la réalisation de la réalisation

NumpyArraysareBetterForheAVYVumericalComputing, tandis que la réalisation de points contraints de réalisation.1) NumpyArraySoFerversATACTORATIONS ajusté pour les données

CTYPESALLOWSCREATINGAndMANIPulationc-styLearRaySInpython.1) UsectypeStOinterfaceWithClibraryForPerformance.2) Createc-stylearRaysFornumericalComptations.3) PassArrayStocfunction

Inpython, une "liste" isaversatile, mutablesencethatcanholdmixed datatypes, tandis que "tableau" est une cohérence homogène, une séquestre.

Pythonlistsandarraysarebothmutable.1) listsaxiblendupportheterogeneousdatabutarelessmemory-efficace.2) ArraysareMoreMory-EfficientForHomogeneousDatabutlessversatile, nécessitant un niveaumorypecodeusagetoavoiderrors.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

Le choix de Python ou C dépend des exigences du projet: 1) Si vous avez besoin de développement rapide, de traitement des données et de conception du prototype, choisissez Python; 2) Si vous avez besoin de performances élevées, de faible latence et de contrôle matériel, choisissez C.

En investissant 2 heures d'apprentissage Python chaque jour, vous pouvez améliorer efficacement vos compétences en programmation. 1. Apprenez de nouvelles connaissances: lire des documents ou regarder des tutoriels. 2. Pratique: Écrivez du code et complétez les exercices. 3. Revue: consolider le contenu que vous avez appris. 4. Pratique du projet: Appliquez ce que vous avez appris dans les projets réels. Un tel plan d'apprentissage structuré peut vous aider à maîtriser systématiquement Python et à atteindre des objectifs de carrière.


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