Python的批量遠程管理和部署工具Fabric用法實例-CDA數據分析師官網

熱線電話：13121318867

登錄

首頁精彩閱讀Python的批量遠程管理和部署工具Fabric用法實例

Python的批量遠程管理和部署工具Fabric用法實例

2018-05-24

Python的批量遠程管理和部署工具Fabric用法實例

本文實例講述了Python的批量遠程管理和部署工具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程管理和部署工具,常用于在多個遠程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,

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用于在本地PC執行命令.
# run用于在遠程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, 可以設置是否并行執行
#@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.執行其他腳本或者命令后最好加上sleep,以防止Fabric過早地關閉與遠程PC連接的session,而導致執行任務失敗.

2. 執行過程: fabric執行會默認選取當前目錄下的fabfile.py文件,

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參數的優先級比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文件.

如果需要并行執行的話,也可以傳遞參數如fab -P -z 15 pull, 15表示并行執行的PC數量.

以上,只是一些簡單的用法,希望本文所述對大家的Python程序設計有所幫助。

CDA數據分析師考試相關入口一覽（建議收藏）：