Python 패브릭은 원격 작업 및 배포 예제를 구현합니다.

최근에는 출시와 운영, 유지 관리 작업이 상당히 기계적이고 빈도가 높아 시간 낭비가 많지만 장점이 많습니다. 버그 수정, 테스트, 저장소 제출(2분), 풀 배포를 위해 테스트 환경에 ssh(2분), 온라인 머신 A, B, C, D, E에 rsync(1분), 각각 ABCDE5에 ssh 각 머신 하나씩 다시 시작(8-10분) = 13-15분입니다. 답답한 점은 모든 작업이 동일하고 명령도 동일하다는 것입니다. 끔찍한 점은 여러 시스템에서 하나로 수행하기 어렵다는 것입니다. 대부분의 시간은 ssh에서 명령을 입력하고 이를 스크립트에 작성하는 데 낭비되었으며, 이를 발견할 때까지

실행 결과를 보는 데 2분이 걸렸습니다. 해당 패브릭은 자동화된 배포 또는 다중 시스템 작업을 위한 명령을 스크립트로 통합할 수 있으며 이를 사용하는 주된 이유는 간단하고 사용하기 쉽고 시작하기 쉽다는 것입니다. , 다양한 쉘 명령을 결합할 수도 있습니다.

환경 구성

해당 패키지를 로컬 머신과 대상 머신에 설치합니다(둘 다 필요합니다).

sudo easy_install fabric

현재 버전은 1.6입니다(또는 pip install을 사용하셔도 동일합니다)

설치 후 설치 성공 여부를 확인하실 수 있습니다

[ken@~$] which fab
/usr/local/bin/fab

설치 후 공식 문서를 찾아볼 수 있습니다

그런 다음

hello world
를 시작할 수 있습니다. 먼저 이 머신에서 간단한 작업을 수행하고 사전 이해를 갖습니다. 예제 소스는 공식 웹사이트에서 가져왔습니다

새 py 스크립트 만들기: fabfile.py

def hello():
    print("Hello world!")

명령줄 실행:

[ken@~/tmp/fab$] fab hello
Hello world!

완료.
여기서 파일 이름으로 fabfile을 사용할 필요는 없지만

[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.
매개변수 사용 시

Modify fabfile을 실행할 때 파일을 지정해야 합니다. .py 스크립트:

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!

완료.
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

완료.
실제 전투 시작:

설정 파일 settings.py를 매일 저장소에 제출한다고 가정합니다(여기에서는 충돌이 고려되지 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 수동으로 이러한 명령을 입력해야 한다는 의미입니다. 소위 일일 작업은 매일 반복해야 한다는 의미입니다. 기계화된 작업의 경우 패브릭을 활용해 원클릭 완성을 구현하는 방법을 살펴보자. (실제로 쉘 스크립트를 이용해 직접 할 수도 있지만, 팹의 장점은 여기에 없다. 여기서 주된 목적은 로컬+원격을 대비하는 것이다. 작업은 결국 두 군데가 있습니다. 유지 관리가 쉽도록 스크립트를 작성하세요)

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…..

원격 작업을 통합하기 위해 믹스 앤 매치

이때 해당 프로젝트로 이동하려고 합니다. 구성 파일을 업데이트하기 위해 머신 A의 /home/ken/project 디렉토리

#!/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()

그런 다음 다음을 실행합니다:

[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.

env.password가 그렇지 않은 경우 선언하면 해당 머신에 실행 시 비밀번호를 묻는 인터랙션이 팝업됩니다

다중 서버 매시업

여러 서버를 운영하려면 여러 호스트를 구성해야 합니다

#!/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)

결과:

[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:

완료

확장
1. 컬러

컬러로 인쇄할 수 있어 작업 결과 정보 조회 시 더욱 눈길을 끌고 편리하게

from fabric.colors import *
def show():
    print green('success')
    print red('fail')
    print yellow('yellow')
#fab -f color.py show

2. 오류 및 예외

오류 처리 정보

기본적으로 이전 명령 실행에 실패한 후에는 명령 그룹이 실행되지 않습니다. 🎜> 실패 후에도 다른 처리를 수행할 수 있습니다.

문서는 현재 사용되지 않습니다. 나중에 필요할 때 다시 읽어보겠습니다

3. 비밀번호 관리

문서 보기

더 나은 비밀번호 관리 방법, 저는 상대적으로 정교하지 않아서 알아내지 못했습니다. 주로 서버 목록의 변경으로 인한 것입니다. 자주 내 처리 방법은 다음과 같습니다.

1. 호스트, 사용자, 포트, 비밀번호 구성 목록을 모두

파일에 기록하거나 스크립트에 직접 작성하는 것이 더 편리합니다. >

또는

env.hosts = [
'host1',
'host2'

]
env.passwords = { 
'host1': "pwdofhost1",
'host2': "pwdofhost2",
}

2. 키에 따라 맵 중첩으로 구문 분석하고 배포에 넣습니다.

또한 명령은 실제로 다음과 같이 고체화될 수 있습니다. cmds 목록...

env.roledefs = {
'testserver': ['host1', 'host2'],
'realserver': ['host3', ]
}
env.passwords = {
'host1': "pwdofhost1",
'host2': "pwdofhost2",
'host3': "pwdofhost3", 
}

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