Python的批量远程管理和部署工具Fabric用法实例

本文实例讲述了Python的批量远程管理和部署工具Fabric用法。分享给大家供大家参考。具体如下：

Fabric是Python中一个非常强大的批量远程管理和部署工具,常用于在多个远程PC上批量执行SSH任务.

常见的使用方法大概总结如下:

1. 首先,要将批量执行的任务写入到一个fabfile.py中,

# -*- 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执行命令.  

# run用于在远程PC执行命令.  

def ls():  

    with cd('/home/workspace/project'):  

        local('touch 1.log')  

    with cd('/home/workspace/project2'):  

        local('touch 2.log')   

  

#@parallel, 可以设置是否并行执行  

#@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)

以上就是一个简单的fabfile.py, 其中定义的函数均对应一个fab中的可执行命令.
其中有两个小的注意事项：

A.在远程机器的run.sh中如果要执行一些非系统常见的工具,最好指定为绝对路径. 且可以适当地使用nohup的方式.

B.执行其他脚本或者命令后最好加上sleep,以防止Fabric过早地关闭与远程PC连接的session,而导致执行任务失败.

2. 执行过程: fabric执行会默认选取当前目录下的fabfile.py文件,

fab clean

fab pull

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

可以通过hosts参数给fabric传入指定的远程PC, 该hosts参数的优先级比env.hosts的要高.

也可以给fab中的命令传递参数,如device.

此外,还可以通过fab -f otherFabFile.py clean来指定其他的fabric文件.

如果需要并行执行的话,也可以传递参数如fab -P -z 15 pull, 15表示并行执行的PC数量.

以上,只是一些简单的用法,如果需要更高级的用法,可以关注该项目的github主页 https://github.com/fabric/fabric.

希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。