Python下Fabric的简单部署方法

Fabric是一个用Python开发的部署工具，最大特点是不用登录远程服务器，在本地运行远程命令，几行Python脚本就可以轻松部署。
文档入口
简单安装

sudo easy_install fabric

部署脚本

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

from datetime import datetime
from fabric.api import *

# 登录用户和主机名：
env.user = 'root'
env.hosts = ['www.example.com'] # 如果有多个主机，fabric会自动依次部署

def pack():
  ' 定义一个pack任务 '
  # 打一个tar包：
  tar_files = ['*.py', 'static/*', 'templates/*', 'favicon.ico']
  local('rm -f example.tar.gz')
  local('tar -czvf example.tar.gz --exclude=\'*.tar.gz\' --exclude=\'fabfile.py\' %s' % ' '.join(tar_files))

def deploy():
  ' 定义一个部署任务 '
  # 远程服务器的临时文件：
  remote_tmp_tar = '/tmp/example.tar.gz'
  tag = datetime.now().strftime('%y.%m.%d_%H.%M.%S')
  run('rm -f %s' % remote_tmp_tar)
  # 上传tar文件至远程服务器：
  put('shici.tar.gz', remote_tmp_tar)
  # 解压：
  remote_dist_dir = '/srv/www.example.com@%s' % tag
  remote_dist_link = '/srv/www.example.com'
  run('mkdir %s' % remote_dist_dir)
  with cd(remote_dist_dir):
    run('tar -xzvf %s' % remote_tmp_tar)
  # 设定新目录的www-data权限:
  run('chown -R www-data:www-data %s' % remote_dist_dir)
  # 删除旧的软链接：
  run('rm -f %s' % remote_dist_link)
  # 创建新的软链接指向新部署的目录：
  run('ln -s %s %s' % (remote_dist_dir, remote_dist_link))
  run('chown -R www-data:www-data %s' % remote_dist_link)
  # 重启fastcgi：
  fcgi = '/etc/init.d/py-fastcgi'
  with settings(warn_only=True):
    run('%s stop' % fcgi)
  run('%s start' % fcgi)

    以上定义了pack和deploy两个任务，如果我们用Fabric部署，只需简单地输入两条命令：

$ fab pack
$ fab deploy

Fabric提供几个简单的API来完成所有的部署，最常用的是local()和run()，分别在本地和远程执行命令，put()可以把本地文件上传到远程，当需要在远程指定当前目录时，只需用with cd(‘/path/to/dir/'):即可。

默认情况下，当命令执行失败时，Fabric会停止执行后续命令。有时，我们允许忽略失败的命令继续执行，比如run(‘rm /tmp/abc')在文件不存在的时候有可能失败，这时可以用with settings(warn_only=True):执行命令，这样Fabric只会打出警告信息而不会中断执行。

Fabric是如何在远程执行命令的呢？其实Fabric所有操作都是基于SSH执行的，必要时它会提示输入口令，所以非常安全。更好的办法是在指定的部署服务器上用证书配置无密码的ssh连接。

如果是基于团队开发，可以让Fabric利用版本库自动检出代码，自动执行测试、打包、部署的任务。由于Fabric运行的命令都是基本的Linux命令，所以根本不需要用Fabric本身来扩展，会敲Linux命令就能用Fabric部署。

利用Fabric部署Python、Ruby、PHP这样的非编译型网站应用非常方便，而对于编译型的Java、C#等就麻烦了，编译本身就是一个极其复杂的大工程，需要依赖特定工具或者IDE，很难做到自动化。