近期接手越来越多的东西,发布和运维的工作相当机械,加上频率还蛮高,导致时间浪费还是优点多。修复bug什么的,测试,提交版本库(2分钟),ssh到测试环境pull部署(2分钟),rsync到线上机器A,B,C,D,E(1分钟),分别ssh到ABCDE五台机器,逐一重启(8-10分钟) = 13-15分钟其中郁闷的是,每次操作都是相同的,命令一样,要命的是在多个机器上,很难在本机一个脚本搞定,主要时间都浪费在ssh,敲命令上了,写成脚本,完全可以一键执行,花两分钟看下执行结果
直到,发现了fabric可以将自动化部署或者多机操作的命令固化到一个脚本里和某些运维工具很像,用它主要是因为,简单好用易上手,当然,shell各种命令组合起来也可以,上古神器和现代兵器的区别
环境配置
在本机和目标机器安装对应包(注意,都要有)
sudo easy_install fabric
目前是1.6版本(或者用pip install,一样的)
安装完后,可以查看是否安装成功
[ken@~$] which fab /usr/local/bin/fab
装完之后,可以浏览下官方文档
然后,可以动手了
hello world
先进行本机简单操作,有一个初步认识,例子来源与官网
新建一个py脚本: fabfile.py
def hello(): print("Hello world!")
命令行执行:
[ken@~/tmp/fab$] fab hello Hello world!
Done.
注意,这里可以不用fabfile作为文件名,但是在执行时需指定文件
[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$] fab -f test.py hello Hello world!
Done.
带参数:
修改fabfile.py脚本:
def hello(name, value): print("%s = %s!" % (name, value))
执行
[ken@~/tmp/fab$] fab hello:name=age,value=20 age = 20! Done. [ken@~/tmp/fab$] fab hello:age,20 age = 20!
Done.
执行本机操作
简单的本地操作
from fabric.api import local def lsfab(): local('cd ~/tmp/fab') local('ls')
结果:
[ken@~/tmp/fab$] pwd;ls /Users/ken/tmp/fab fabfile.py fabfile.pyc test.py test.pyc [ken@~/tmp/fab$] fab -f test.py lsfab [localhost] local: cd ~/tmp/fab [localhost] local: ls fabfile.py fabfile.pyc test.py test.pyc
Done.
实战开始:
假设,你每天要提交一份配置文件settings.py到版本库(这里没有考虑冲突的情况)
如果是手工操作:
cd /home/project/test/conf/ git add settings.py git commit -m 'daily update settings.py' git pull origin git push origin
也就是说,这几个命令你每天都要手动敲一次,所谓daily job,就是每天都要重复的,机械化的工作,让我们看看用fabric怎么实现一键搞定:(其实用shell脚本可以直接搞定,但是fab的优势不是在这里,这里主要位后面本地+远端操作做准备,毕竟两个地方的操作写一种脚本便于维护)
from fabric.api import local def setting_ci(): local("cd /home/project/test/conf/") local("git add settings.py") #后面你懂的,懒得敲了…..
混搭整合远端操作
这时候,假设,你要到机器A的/home/ken/project对应项目目录把配置文件更新下来
#!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 from fabric.api import local,cd,run env.hosts=['user@ip:port',] #ssh要用到的参数 env.password = 'pwd' def setting_ci(): local('echo "add and commit settings in local"') #刚才的操作换到这里,你懂的 def update_setting_remote(): print "remote update" with cd('~/temp'): #cd用于进入某个目录 run('ls -l | wc -l') #远程操作用run def update(): setting_ci() update_setting_remote()
然后,执行之:
[ken@~/tmp/fab$] 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.
注意,如果不声明env.password,执行到对应机器时会跳出要求输入密码的交互
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…..
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theDifferenceBetweewneaforoopandawhileLoopInpythonisthataThataThataThataThataThataThataNumberoFiterationSiskNownInAdvance,而leleawhileLoopisusedWhenaconDitionNeedneedneedneedNeedStobeCheckedStobeCheckedStobeCheckedStobeCheckedStobeceDrepeTysepectients.peatsiveSectlyStheStobeCeptellyWithnumberofiterations.1)forloopsareAceareIdealForitoringercortersence

在Python中,for循环适用于已知迭代次数的情况,而while循环适合未知迭代次数且需要更多控制的情况。1)for循环适用于遍历序列,如列表、字符串等,代码简洁且Pythonic。2)while循环在需要根据条件控制循环或等待用户输入时更合适,但需注意避免无限循环。3)性能上,for循环略快,但差异通常不大。选择合适的循环类型可以提高代码的效率和可读性。

在Python中,可以通过五种方法合并列表:1)使用 运算符,简单直观,适用于小列表;2)使用extend()方法,直接修改原列表,适用于需要频繁更新的列表;3)使用列表解析式,简洁且可对元素进行操作;4)使用itertools.chain()函数,内存高效,适合大数据集;5)使用*运算符和zip()函数,适用于需要配对元素的场景。每种方法都有其特定用途和优缺点,选择时应考虑项目需求和性能。

foroopsare whenthenemberofiterationsisknown,而whileLoopsareUseduntilacTitionismet.1)ForloopSareIdealForeSequencesLikeLists,UsingSyntaxLike'forfruitinFruitinFruitinFruitIts:print(fruit)'。2)'

toConcateNateAlistofListsInpython,useextend,listComprehensions,itertools.Chain,orrecursiveFunctions.1)ExtendMethodStraightForwardButverBose.2)listComprechencomprechensionsareconconconciseandemandeconeandefforlargerdatasets.3)

Tomergelistsinpython,YouCanusethe操作员,estextMethod,ListComprehension,Oritertools

在Python3中,可以通过多种方法连接两个列表:1)使用 运算符,适用于小列表,但对大列表效率低;2)使用extend方法,适用于大列表,内存效率高,但会修改原列表;3)使用*运算符,适用于合并多个列表,不修改原列表;4)使用itertools.chain,适用于大数据集,内存效率高。

使用join()方法是Python中从列表连接字符串最有效的方法。1)使用join()方法高效且易读。2)循环使用 运算符对大列表效率低。3)列表推导式与join()结合适用于需要转换的场景。4)reduce()方法适用于其他类型归约,但对字符串连接效率低。完整句子结束。


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