Python的批量遠端管理和部署工具Fabric用法執行個體

本文執行個體講述了Python的批量遠端管理和部署工具Fabric用法。分享給大家供大家參考。具體如下：

Fabric是Python中一個非常強大的批量遠端管理和部署工具,常用於在多個遠程PC上批量執行SSH任務.

常見的使用方法大概總結如下:

1. 首先,要將批量執行的任務寫入到一個fabfile.py中,
複製代碼 代碼如下:

# -*- coding:utf-8 -*-

from fabric.api import run, local, roles, env, cd
env.hosts=[
'192.168.1.110',
'192.168.1.111',
'192.168.1.112'
]
env.user="username"
env.password="password"
env.port=22
#env.parallel=True
#env.skip_bad_hosts=True
#env.timeout=1
#env.warn_only=True

# local用於在本地PC執行命令.
# run用於在遠程PC執行命令.
def ls():
with cd('/home/workspace/project'):
local('touch 1.log')
with cd('/home/workspace/project2'):
local('touch 2.log')

#@parallel, 可以設定是否並存執行
#@serial
def pull():
with cd('/home/workspace/project'):
run('git pull')

def clean():
with cd('/home/workspace/project'):
run('bash clean.sh')

@hosts('192.168.1.113')
def robot(device):
with cd('/home/workspace/project'):
run('bash run.sh %s robot && sleep 1' % device)

以上就是一個簡單的fabfile.py, 其中定義的函數均對應一個fab中的可執行命令.
其中有兩個小的注意事項：

A.在遠程機器的run.sh中如果要執行一些非系統常見的工具,最好指定為絕對路徑. 且可以適當地使用nohup的方式.

B.執行其他指令碼或者命令後最好加上sleep,以防止Fabric過早地關閉與遠程PC串連的session,而導致執行任務失敗.

2. 執行過程: fabric執行會預設選取目前的目錄下的fabfile.py檔案,
複製代碼 代碼如下:

fab clean
fab pull
fab robot:hosts="192.168.1.115",device=5560

可以通過hosts參數給fabric傳入指定的遠程PC, 該hosts參數的優先順序比env.hosts的要高.

也可以給fab中的命令傳遞參數,如device.

此外,還可以通過fab -f otherFabFile.py clean來指定其他的fabric檔案.

如果需要並存執行的話,也可以傳遞參數如fab -P -z 15 pull, 15表示並存執行的PC數量.

以上,只是一些簡單的用法,如果需要更進階的用法,可以關注該項目的github首頁 https://github.com/fabric/fabric.

希望本文所述對大家的Python程式設計有所協助。

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