pythoneer 的三大神器—fabric

1. virtualenv 用来建立一个虚拟的python环境，一个专属于项目的python环境。用virtualenv 来保持一个干净的环境非常有用。
2. pip 用来解决项目依赖问题。将项目所有依赖的第三方库写在一个requirements.txt 中用pip 批量安装。一般和virtualenv 配合使用，将所有包安装在virtualenv 的环境中。
3. fabric 用来自动化远程部署项目，非常的方便。可以根据需要在本地、远程依次执行一系列shell 命令、程序等。比如从代码库更新代码，执行数据迁移脚本，重启服务进程，完成自动化的部署。

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.

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.