Fabric是一个Python库,只要目标机器支持ssh访问,就可以借助fabric来进行远程操作(如在host1上对host2远程运行shell命令),显然,由于fabric是个Python package,故其它Python package都可以被import到fabric特有的fabfile.py脚本中
Fabric 是使用 Python 开发的一个自动化运维和部署项目的一个好工具,可以通过 SSH 的方式与远程服务器进行自动化交互,例如将本地文件传到服务器,在服务器上执行shell 命令。
下面给出一个自动化部署 Django 项目的例子
# -*- 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')
执行 pack 任务
fab pack<br>
执行 deploy 任务
fab deploy
再给大家分享一个使用Fabric进行代码的自动化部署
#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,从而减少手动的操作。上面是今天第一次接触这东西后写的,确实很实用。运行fab deploy
就行了。
主要逻辑就是将本地的dev分支跑单元测试,然后提交到服务器,ssh登陆到服务器,然后pull下来,再跑单元测试,然后重启apache2。第一次写,可能比较简单,将持续改进。
更多Python自动化运维和部署项目工具Fabric使用实例相关文章请关注PHP中文网!

Python的灵活性体现在多范式支持和动态类型系统,易用性则源于语法简洁和丰富的标准库。1.灵活性:支持面向对象、函数式和过程式编程,动态类型系统提高开发效率。2.易用性:语法接近自然语言,标准库涵盖广泛功能,简化开发过程。

Python因其简洁与强大而备受青睐,适用于从初学者到高级开发者的各种需求。其多功能性体现在:1)易学易用,语法简单;2)丰富的库和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多种操作系统上运行;4)适合脚本和自动化任务,提升工作效率。

可以,在每天花费两个小时的时间内学会Python。1.制定合理的学习计划,2.选择合适的学习资源,3.通过实践巩固所学知识,这些步骤能帮助你在短时间内掌握Python。

Python适合快速开发和数据处理,而C 适合高性能和底层控制。1)Python易用,语法简洁,适用于数据科学和Web开发。2)C 性能高,控制精确,常用于游戏和系统编程。

学习Python所需时间因人而异,主要受之前的编程经验、学习动机、学习资源和方法及学习节奏的影响。设定现实的学习目标并通过实践项目学习效果最佳。

Python在自动化、脚本编写和任务管理中表现出色。1)自动化:通过标准库如os、shutil实现文件备份。2)脚本编写:使用psutil库监控系统资源。3)任务管理:利用schedule库调度任务。Python的易用性和丰富库支持使其在这些领域中成为首选工具。

要在有限的时间内最大化学习Python的效率,可以使用Python的datetime、time和schedule模块。1.datetime模块用于记录和规划学习时间。2.time模块帮助设置学习和休息时间。3.schedule模块自动化安排每周学习任务。

Python在游戏和GUI开发中表现出色。1)游戏开发使用Pygame,提供绘图、音频等功能,适合创建2D游戏。2)GUI开发可选择Tkinter或PyQt,Tkinter简单易用,PyQt功能丰富,适合专业开发。


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