ansible是一个python package,是个完全的unpack and play软件,对客户端唯一的要求是有ssh有python,并且装了python-simplejson包,部署上简单到发指。下面这篇文章就给大家主要介绍了ansible作为python模块库使用的方法实例,需要的朋友可以参考借鉴。
前言
ansible是新出现的自动化运维工具,基于Python开发,集合了众多运维工具(puppet、cfengine、chef、func、fabric)的优点,实现了批量系统配置、批量程序部署、批量运行命令等功能。ansible是基于模块工作的,本身没有批量部署的能力。真正具有批量部署的是ansible所运行的模块,ansible只是提供一种框架。
主要包括:
(1)、连接插件connection plugins:负责和被监控端实现通信;
(2)、host inventory:指定操作的主机,是一个配置文件里面定义监控的主机;
(3)、各种模块核心模块、command模块、自定义模块;
(4)、借助于插件完成记录日志邮件等功能;
(5)、playbook:剧本执行多个任务时,非必需可以让节点一次性运行多个任务。
Asible是运维工具中算是非常好的利器,我个人比较喜欢,可以根据需求灵活配置yml文件来实现不同的业务需求,因为不需要安装客户端,上手还是非常容易的,在某些情况下你可能需要将ansible作为python的一个库组件写入到自己的脚本中,今天的脚本脚本就将展示下ansible如何跟python脚本结合,也就是如何在python脚本中使用ansible,我们逐步展开。
先看第一个例子:
#!/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=(',', ': '))
这个例子展示我们如何在python脚本中运行如何通过ansible运行系统命令,我们接下来看第二个例子,跟我们的yml文件对接。
简单的yml文件内容如下:
- hosts: sample_group_name tasks: - name: just an uname command: uname -a
调用playbook的python脚本如下:
#!/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=(',', ': '))
以上是ansible作为python模块库使用的方法的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Pythonarrayssupportvariousoperations:1)Slicingextractssubsets,2)Appending/Extendingaddselements,3)Insertingplaceselementsatspecificpositions,4)Removingdeleteselements,5)Sorting/Reversingchangesorder,and6)Listcomprehensionscreatenewlistsbasedonexistin

NumPyarraysareessentialforapplicationsrequiringefficientnumericalcomputationsanddatamanipulation.Theyarecrucialindatascience,machinelearning,physics,engineering,andfinanceduetotheirabilitytohandlelarge-scaledataefficiently.Forexample,infinancialanaly

useanArray.ArarayoveralistinpythonwhendeAlingwithHomeSdata,performance-Caliticalcode,orinterFacingWithCcccode.1)同质性data:arrayssavememorywithtypedelements.2)绩效code-performance-clitionalcode-clitadialcode-critical-clitical-clitical-clitical-clitaine code:araysofferferbetterperperperformenterperformanceformanceformancefornalumericalicalialical.3)

不,notalllistoperationsareSupportedByArrays,andviceversa.1)arraysdonotsupportdynamicoperationslikeappendorinsertwithoutresizing,wheremactssperformance.2)listssdonotguaranteeconeeconeconstanttanttanttanttanttanttanttanttimecomplecomecomecomplecomecomecomecomecomecomplecomectaccesslikearrikearraysodo。

toAccesselementsInapythonlist,useIndIndexing,负索引,切片,口头化。1)indexingStartSat0.2)否定indexingAccessesessessessesfomtheend.3)slicingextractsportions.4)iterationerationUsistorationUsisturessoreTionsforloopsoreNumeratorseforeporloopsorenumerate.alwaysCheckListListListListlentePtotoVoidToavoIndexIndexIndexIndexIndexIndExerror。

Arraysinpython,尤其是Vianumpy,ArecrucialInsCientificComputingfortheireftheireffertheireffertheirefferthe.1)Heasuedfornumerericalicerationalation,dataAnalysis和Machinelearning.2)Numpy'Simpy'Simpy'simplementIncressionSressirestrionsfasteroperoperoperationspasterationspasterationspasterationspasterationspasterationsthanpythonlists.3)inthanypythonlists.3)andAreseNableAblequick

你可以通过使用pyenv、venv和Anaconda来管理不同的Python版本。1)使用pyenv管理多个Python版本:安装pyenv,设置全局和本地版本。2)使用venv创建虚拟环境以隔离项目依赖。3)使用Anaconda管理数据科学项目中的Python版本。4)保留系统Python用于系统级任务。通过这些工具和策略,你可以有效地管理不同版本的Python,确保项目顺利运行。

numpyarrayshaveseveraladagesoverandastardandpythonarrays:1)基于基于duetoc的iMplation,2)2)他们的aremoremoremorymorymoremorymoremorymoremorymoremoremory,尤其是WithlargedAtasets和3)效率化,效率化,矢量化函数函数函数函数构成和稳定性构成和稳定性的操作,制造


热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

Video Face Swap
使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸!

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

PhpStorm Mac 版本
最新(2018.2.1 )专业的PHP集成开发工具

适用于 Eclipse 的 SAP NetWeaver 服务器适配器
将Eclipse与SAP NetWeaver应用服务器集成。

MinGW - 适用于 Windows 的极简 GNU
这个项目正在迁移到osdn.net/projects/mingw的过程中,你可以继续在那里关注我们。MinGW:GNU编译器集合(GCC)的本地Windows移植版本,可自由分发的导入库和用于构建本地Windows应用程序的头文件;包括对MSVC运行时的扩展,以支持C99功能。MinGW的所有软件都可以在64位Windows平台上运行。

VSCode Windows 64位 下载
微软推出的免费、功能强大的一款IDE编辑器