介绍
Fabirc是基于python实现的SSH命令行工具，非常适合应用的自动化部署，或者执行系统管理任务。
python2:pip3 install fabric
python3:pip3 install fabric3
简单的例子：
root@openstack:~# cat fabfile.py
def hello():
print('hello world!')
root@openstack:~# fab hello
hello world!
这个fab简单地导入了fabfile,并执行定义的hello函数。
命令行启动
fab作为Fabric程序的命令行入口，提供了丰富的参数调用，命令格式如下：
root@openstack:~# fab --help
Usage: fab [options][:arg1,arg2=val2,host=foo,hosts='h1;h2',...] ...
各参数含义如下：
| 参数项 | 含义 |
|---|---|
| -l | 显示可用任务函数名 |
| -f | 指定fab入口文件,默认为fabfile.py |
| -g | 指定网关（中转设备），比如堡垒机环境，填写堡垒机IP即可 |
| -H | 指定目标主机，多台主机用“，”分隔 |
| -P | 以异步并行方式运行多台主机任务，默认为串行运行 |
| -R | 指定角色（Role） |
| -t | 设置设备连接超时时间 |
| -T | 设置远程主机命令执行超时时间 |
| -w | 当命令执行失败，发出告警，而非默认终止任务 |
fabfile全局属性设定
env对象的作用是定义fabfile的全局设定，各属性说明如下：
| 属性 | 含义 |
|---|---|
| env.host | 定义目标主机,以python的列表表示，如env.host=['xx.xx.xx.xx','xx.xx.xx.xx'] |
| env.exclude_hosts | 排除指定主机，以python的列表表示 |
| env.port | 定义目标主机端口，默认为22 |
| env.user | 定义用户名 |
| env.password | 定义密码 |
| env.passwords | 与password功能一样，区别在于不同主机配置不同密码的应用情景,配置此项的时候需要配置用户、主机、端口等信息，如：env.passwords = {'[email protected]:22': '123', '[email protected]':'234'} |
| env.getway | 定义网关 |
| env.deploy_release_dir | 自定义全局变量 |
| env.roledefs | 定义角色分组 |
常用的API
Fabric支持常用的方法及说明如下：
| 方法 | 说明 | |
|---|---|---|
| local | 执行本地命令，如:local('hostname') | |
| lcd | 切换本地目录,lcd('/root') | |
| cd | 切换远程目录,cd('cd') | |
| run | 执行远程命令，如：run('hostname') | |
| sudo | sudo执行远程命令，如：sudo('echo “123456″ | passwd --stdin root') |
| put | 上传本地文件到远程主机,如：put(src,des) | |
| get | 从远程主机下载文件到本地，如：get(des,src) | |
| prompt | 获取用户输入信息，如：prompt（‘please enter a new password:'） | |
| confirm | 获取提示信息确认，如：confirm('failed.Continue[Y/n]?') | |
| reboot | 重启远程主机，reboot() | |
| @task | 函数修饰符，标识的函数为fab可调用的 | |
| @runs_once | 函数修饰符，表示的函数只会执行一次 |
从一个实例入手
假设我们需要为一个 web 应用创建 fabfile 。具体的情景如下：这个 web 应用的代码使用 git 托管在一台远程服务器 vcshost 上，我们把它的代码库克隆到了本地 localhost 中。我们希望在我们把修改后的代码 push 回 vcshost 时，自动把新的版本安装到另一台远程服务器 my_server 上。我们将通过自动化本地和远程 git 命令来完成这些工作。
关于 fabfile 文件放置位置的最佳时间是项目的根目录：
. |-- __init__.py |-- app.wsgi |-- fabfile.py <-- our fabfile! |-- manage.py `-- my_app |-- __init__.py |-- models.py |-- templates | `-- index.html |-- tests.py |-- urls.py `-- views.py
注解
在这里我们使用一个 Django 应用为例——不过 Fabric 并s依赖于外部代码，除了它的 SSH 库。
作为起步，我们希望先执行测试准备好部署后，再提交到 VCS（版本控制系统）：
from fabric.api import local
def prepare_deploy():
local("./manage.py test my_app")
local("git add -p && git commit")
local("git push")
这段代码的输出会是这样：
$ fab prepare_deploy [localhost] run: ./manage.py test my_app Creating test database... Creating tables Creating indexes .......................................... ---------------------------------------------------------------------- Ran 42 tests in 9.138s OK Destroying test database... [localhost] run: git add -p && git commit[localhost] run: git push Done.
这段代码很简单，导入一个 Fabric API： local ，然后用它执行本地 Shell 命令并与之交互，剩下的 Fabric API 也都类似——它们都只是 Python。
用你的方式来组织
因为 Fabric “只是 Python”，所以你可以按你喜欢的方式来组织 fabfile 。比如说，把任务分割成多个子任务：
from fabric.api import local
def test():
local("./manage.py test my_app")
def commit():
local("git add -p && git commit")
def push():
local("git push")
def prepare_deploy():
test()
commit()
push()
这个 prepare_deploy 任务仍可以像之前那样调用，但现在只要你愿意，就可以调用更细粒度的子任务。
故障
我们的基本案例已经可以正常工作了，但如果测试失败了会怎样？我们应该抓住机会即使停下任务，并在部署之前修复这些失败的测试。
Fabric 会检查被调用程序的返回值，如果这些程序没有干净地退出，Fabric 会终止操作。下面我们就来看看如果一个测试用例遇到错误时会发生什么：
$ fab prepare_deploy [localhost] run: ./manage.py test my_app Creating test database... Creating tables Creating indexes .............E............................ ====================================================================== ERROR: testSomething (my_project.my_app.tests.MainTests) ---------------------------------------------------------------------- Traceback (most recent call last): [...] ---------------------------------------------------------------------- Ran 42 tests in 9.138s FAILED (errors=1) Destroying test database... Fatal error: local() encountered an error (return code 2) while executing './manage.py test my_app' Aborting.
太好了！我们什么都不用做，Fabric 检测到了错误并终止，不会继续执行 commit 任务。
参见
Failure handling (usage documentation)
故障处理
但如果我们想更加灵活，给用户另一个选择，该怎么办？一个名为 warn_only 的设置（或着说 环境变量 ，通常缩写为 env var ）可以把退出换为警告，以提供更灵活的错误处理。
让我们把这个设置丢到 test 函数中，然后注意这个 local 调用的结果：
from __future__ import with_statement
from fabric.api import local, settings, abort
from fabric.contrib.console import confirm
def test():
with settings(warn_only=True):
result = local('./manage.py test my_app', capture=True)
if result.failed and not confirm("Tests failed. Continue anyway?"):
abort("Aborting at user request.")
[...]
为了引入这个新特性，我们需要添加一些新东西：
在 Python 2.5 中，需要从 __future__ 中导入 with ；
Fabric contrib.console 子模块提供了 confirm 函数，用于简单的 yes/no 提示。
settings 上下文管理器提供了特定代码块特殊设置的功能。
local 这样运行命令的操作会返回一个包含执行结果（ .failed 或 .return_code 属性）的对象。
abort 函数用于手动停止任务的执行。
即使增加了上述复杂度，整个处理过程仍然很容易理解，而且它已经远比之前灵活。
建立连接
让我们回到 fabfile 的主旨：定义一个 deploy 任务，让它在一台或多台远程服务器上运行，并保证代码是最新的：
def deploy():
code_dir = '/srv/django/myproject'
with cd(code_dir):
run("git pull")
run("touch app.wsgi")
这里再次引入了一些新的概念：
Fabric 是 Python——所以我们可以自由地使用变量、字符串等常规的 Python 代码；
cd 函数是一个简易的前缀命令，相当于运行 cd /to/some/directory ，和 lcd 函数类似，只不过后者是在本地执行。
~fabric.operations.run` 和 local 类似，不过是在 远程 而非本地执行。
我们还需要保证在文件顶部导入了这些新函数：
from __future__ import with_statement
from fabric.api import local, settings, abort, run, cd
from fabric.contrib.console import confirm
改好之后，我们重新部署：
$ fab deploy
No hosts found. Please specify (single) host string for connection: my_server
[my_server] run: git pull
[my_server] out: Already up-to-date.
[my_server] out:
[my_server] run: touch app.wsgiDone.
我们并没有在 fabfile 中指定任何连接信息，所以 Fabric 依旧不知道该在哪里运行这些远程命令。遇到这种情况时，Fabric 会在运行时提示我们。连接的定义使用 SSH 风格的“主机串”（例如： user@host:port ），默认使用你的本地用户名——所以在这个例子中，我们只需要指定主机名 my_server 。
与远程交互
如果你已经得到了代码，说明 git pull 执行非常顺利——但如果这是第一次部署呢？最好也能应付这样的情况，这时应该使用 git clone 来初始化代码库：
def deploy():
code_dir = '/srv/django/myproject'
with settings(warn_only=True):
if run("test -d %s" % code_dir).failed:
run("git clone user@vcshost:/path/to/repo/.git %s" % code_dir)
with cd(code_dir):
run("git pull")
run("touch app.wsgi")
和上面调用 local 一样， run 也提供基于 Shell 命令构建干净的 Python 逻辑。这里最有趣的部分是 git clone ：因为我们是用 git 的 SSH 方法来访问 git 服务器上的代码库，这意味着我们远程执行的 run 需要自己提供身份验证。
旧版本的 Fabric（和其他类似的高层次 SSH 库）像在监狱里一样运行远程命令，无法提供本地交互。当你迫切需要输入密码或者与远程程序交互时，这就很成问题。
Fabric 1.0 和后续的版本突破了这个限制，并保证你和另一端的会话交互。让我们看看当我们在一台没有 git checkout 的新服务器上运行更新后的 deploy 任务时会发生什么：
$ fab deploy
No hosts found. Please specify (single) host string for connection: my_server
[my_server] run: test -d /srv/django/myprojectWarning: run() encountered an error (return code 1) while executing 'test -d /srv/django/myproject'
[my_server] run: git clone user@vcshost:/path/to/repo/.git /srv/django/myproject
[my_server] out: Cloning into /srv/django/myproject...
[my_server] out: Password:
[my_server] out: remote: Counting objects: 6698, done.
[my_server] out: remote: Compressing objects: 100% (2237/2237), done.
[my_server] out: remote: Total 6698 (delta 4633), reused 6414 (delta 4412)
[my_server] out: Receiving objects: 100% (6698/6698), 1.28 MiB, done.
[my_server] out: Resolving deltas: 100% (4633/4633), done.
[my_server] out:
[my_server] run: git pull
[my_server] out: Already up-to-date.
[my_server] out:
[my_server] run: touch app.wsgiDone.
注意那个 Password: 提示——那就是我们在 web 服务器上的远程 git 应用在请求 git 密码。我们可以在本地输入密码，然后像往常一样继续克隆。
参见
与远程程序集成
预定义连接
在运行输入连接信息已经是非常古老的做法了，Fabric 提供了一套在 fabfile 或命令行中指定服务器信息的简单方法。这里我们不展开说明，但是会展示最常用的方法：设置全局主机列表 env.hosts 。
env 是一个全局的类字典对象，是 Fabric 很多设置的基础，也能在 with 表达式中使用（事实上，前面见过的 ~fabric.context_managers.settings 就是它的一个简单封装）。因此，我们可以在模块层次上，在 fabfile 的顶部附近修改它，就像这样：
from __future__ import with_statement from fabric.api import * from fabric.contrib.console import confirm env.hosts = ['my_server'] def test(): do_test_stuff()
当 fab 加载 fabfile 时，将会执行我们对 env 的修改并保存设置的变化。最终结果如上所示：我们的 deploy 任务将在 my_server 上运行。
这就是如何指定 Fabric 一次性控制多台远程服务器的方法： env.hosts 是一个列表， fab 对它迭代，对每个连接运行指定的任务。
总结
虽然经历了很多，我们的 fabfile 文件仍然相当短。下面是它的完整内容：
from __future__ import with_statement
from fabric.api import *
from fabric.contrib.console import confirm
env.hosts = ['my_server']
def test():
with settings(warn_only=True):
result = local('./manage.py test my_app', capture=True)
if result.failed and not confirm("Tests failed. Continue anyway?"):
abort("Aborting at user request.")
def commit():
local("git add -p && git commit")
def push():
local("git push")
def prepare_deploy():
test()
commit()
push()
def deploy():
code_dir = '/srv/django/myproject'
with settings(warn_only=True):
if run("test -d %s" % code_dir).failed:
run("git clone user@vcshost:/path/to/repo/.git %s" % code_dir)
with cd(code_dir):
run("git pull")
run("touch app.wsgi")
但它已经涉及到了 Fabric 中的很多功能：
定义 fabfile 任务，并用 fab 执行；
用 local 调用本地 shell 命令；
通过 settings 修改 env 变量；
处理失败命令、提示用户、手动取消任务；
以及定义主机列表、使用 run 来执行远程命令。
还有更多这里没有涉及到的内容，你还可以看看所有“参见”中的链接，以及 索引页 的内容表。
更多请参考：https://fabric-chs.readthedocs.io/zh_CN/chs/tutorial.html
常用示例
1、上传文件
fabric可以将本地文件上传到远程服务器上，这个操作要用到put函数
2、示例代码
#coding=utf-8 from fabric.api import * from fabric.contrib.console import confirm import hashlib host = '[email protected]:22' password = '123456' env.hosts=[host] env.password = password def md5sum(filename): fd = open(filename,"r") fcont = fd.read() fd.close() fmd5 = hashlib.md5(fcont) return fmd5 def upload_file(filename): run("mkdir -p /root/upload") with cd('/root/upload'): with settings(warn_only=True): res = put(filename,filename) if res.failed and not confirm("put file failed, Continue[Y/N]?"): abort(u'终止上传文件') def checkmd5(filename): fmd5 = md5sum(filename) lmd5 = fmd5.hexdigest() target = '/root/upload/'+filename rmd5=run("md5sum " + target).split(' ')[0] if lmd5 == rmd5: print 'ok,the file uploaded' else: print 'error' def uploadfile(filename): upload_file(filename) checkmd5(filename)
执行命令 fab -f uploadfile.py uploadfile:filename=fabricdemo1.py
3、程序分析
在执行fab命令时，可以指定函数的参数,多个参数之间用逗号分隔
with settings(warn_only=True) 的作用，是在发生错误时，不中断执行，只会输出警告信息
4、上传文件夹
其实fabric也是可以上传文件夹的，但是很多教程里都没有提及，示例代码如下
def uploadfolder():
run("mkdir -p /root/upload")
with cd('/root/upload'):
with settings(warn_only=True):
res = put('testfolder','.')
在uploadfile.py 同目录下，有一个testfolder的文件夹，上面的代码可以将这个文件夹上传到/root/upload目录下，主要注意的是put的第二个参数，我这里放的是'.'，就表明要把本地的testfolder放到/root/upload目录下。
不同于上传文件，文件夹上上传过程中是不能设置目标文件夹的名字的，目标文件夹必须先存在
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