Python 远程部署 Fabric

Python 远程部署 Fabric
参考文章：http://zmrenwu.com/post/21/

Fabric是一个Python的库，它提供了丰富的同SSH交互的接口，可以用来在本地或远程机器上自动化、流水化地执行Shell命令。因此它非常适合用来做应用的远程部署及系统维护。其上手也极其简单，你需要的只是懂得基本的Shell命令。

安装Fabric

pip install fabric

第一个例子

我们创建一个”fabfile.py”文件，然后写个hello函数：
```
def hello():
    print "Hello Fabric!"
```
现在，让我们在”fabfile.py”的目录下执行命令：
```
fab hello
```
你可以在终端看到”Hello Fabric!”字样。

解释下，”fabfile.py”文件中每个函数就是一个任务，任务名即函数名，上例中是”hello”。”fab”命令就是用来执行”fabfile.py”中定义的任务，它必须显式地指定任务名。你可以使用参数”-l”来列出当前”fabfile.py”文件中定义了哪些任务：
```
fab -l
```
任务可以带参数，比如我们将hello函数改为：
```
def hello(name, value):
    print "Hello Fabric! %s=%s" % (name,value)
```
此时执行hello任务时，就要传入参数值：
```
fab hello:name=Year,value=2016
```
Fabric的脚本建议写在”fabfile.py”文件中，如果你想换文件名，那就要在”fab”命令中用”-f”指定。比如我们将脚本放在”script.py”中，就要执行：
```
fab -f script.py hello
```
执行本地命令

“fabric.api”包里的”local()”方法可以用来执行本地Shell命令，比如让我们列出本地”/home/bjhee”目录下的所有文件及目录：
```
from fabric.api import local
 
def hello():
    local('ls -l /home/bjhee/')
```
“local()”方法有一个”capture”参数用来捕获标准输出，比如：
```
def hello():
    output = local('echo Hello', capture=True)
```
这样，Hello字样不会输出到屏幕上，而是保存在变量output里。”capture”参数的默认值是False。

执行远程命令

Fabric真正强大之处不是在执行本地命令，而是可以方便的执行远程机器上的Shell命令。它通过SSH实现，你需要的是在脚本中配置远程机器地址及登录信息：
```
from fabric.api import run, env
 
env.hosts = ['example1.com', 'example2.com']
env.user = 'bjhee'
env.password = '111111'
 
def hello():
    run('ls -l /home/bjhee/')
```
“fabric.api”包里的”run()”方法可以用来执行远程Shell命令。上面的任务会分别到两台服务器”example1.com”和”example2.com”上执行”ls -l /home/bjhee/”命令。这里假设两台服务器的用户名都是”bjhee”，密码都是6个1。你也可以把用户直接写在hosts里，比如：
```
env.hosts = ['bjhee@example1.com', 'bjhee@example2.com']
```
```
如果你的”env.hosts”里没有配置某个服务器，但是你又想在这个服务器上执行任务，你可以在命令行中通过”-H”指定远程服务器地址，多个服务器地址用逗号分隔：
```
```
fab -H bjhee@example3.com,bjhee@example4.com hello
```
多台机器的任务是串行执行的，关于并行任务的执行我们在之后会介绍。

如果对于不同的服务器，我们想执行不同的任务，上面的方法似乎做不到，那怎么办？我们要对服务器定义角色：
```
from fabric.api import env, roles, run, execute, cd
 
env.roledefs = {
    'staging': ['bjhee@example1.com','bjhee@example2.com'],
    'build': ['build@example3.com']
}
 
env.passwords = {
    'staging': '11111',
    'build': '123456'
}
 
@roles('build')
def build():
    with cd('/home/build/myapp/'):
        run('git pull')
        run('python setup.py')
 
@roles('staging')
def deploy():
    run('tar xfz /tmp/myapp.tar.gz')
    run('cp /tmp/myapp /home/bjhee/www/')
 
def task():
    execute(build)
    execute(deploy)
```
现在让我们执行：
```
fab task
```
这时Fabric会先在一台build服务器上执行build任务，然后在两台staging服务器上分别执行deploy任务。”@roles”装饰器指定了它所装饰的任务会被哪个角色的服务器执行。

如果某一任务上没有指定某个角色，但是你又想让这个角色的服务器也能运行该任务，你可以通过”-R”来指定角色名，多个角色用逗号分隔：
```
fab -R build deploy
```
这样”build”和”staging”角色的服务器都会运行”deploy”任务了。注：”staging”是装饰器默认的，因此不用通过”-R”指定。

上面的例子中，服务器的登录密码都是明文写在脚本里的。这样做不安全，推荐的方式是设置SSH自动登录

SSH功能函数

到目前为止，我们介绍了”local()”和”run()”函数分别用来执行本地和远程Shell命令。Fabric还提供了其他丰富的功能函数来辅助执行命令，这里我们介绍几个常用的：

sudo: 以超级用户权限执行远程命令

功能类似于”run()”方法，区别是它相当于在Shell命令前加上了”sudo”，所以拥有超级用户的权限。使用此功能前，你需要将你的用户设为sudoer，而且无需输密码。具体操作可参见这篇文章。
```
from fabric.api import env, sudo
 
env.hosts = ['bjhee@example1.com', 'bjhee@example2.com']
env.password = '111111'
 
def hello():
    sudo('mkdir /var/www/myapp')
```
get(remote, local): 从远程机器上下载文件到本地

它的工作原理是基于scp命令，使用的方法如下：
```
from fabric.api import env, get
 
env.hosts = ['bjhee@example.com',]
env.password = '111111'
 
def hello():
    get('/var/log/myapp.log', 'myapp-0301.log')
```
上述任务将远程机上”/var/log/myapp.log”文件下载到本地当前目录，并命名为”myapp-0301.log”。

put(local, remote): 从本地上传文件到远程机器上

同get一样，put方法也是基于scp命令，使用的方法如下
```
from fabric.api import env, put
 
env.hosts = ['bjhee@example1.com', 'bjhee@example2.com']
env.password = '111111'
 
def hello():
    put('/tmp/myapp-0301.tar.gz', '/var/www/myapp.tar.gz')
```
上述任务将本地”/tmp/myapp-0301.tar.gz”文件分别上传到两台远程机的”/var/www/”目录下，并命名为”myapp.tar.gz”。如果远程机上的目录需要超级用户权限才能放文件，可以在”put()”方法里加上”use_sudo”参数：
```
put('/tmp/myapp-0301.tar.gz', '/var/www/myapp.tar.gz', use_sudo=True)
```
prompt: 提示输入

该方法类似于Shell中的”read”命令，它会在终端显示一段文字来提示用户输入，并将用户的输入保存在变量里：
```
from fabric.api import env, get, prompt
 
env.hosts = ['bjhee@example.com',]
env.password = '111111'
 
def hello():
    filename = prompt('Please input file name: ')
    get('/var/log/myapp.log', '%s.log' % filename)
```
现在下载后的文件名将由用户的输入来决定。我们还可以对用户输入给出默认值及类型检查：
```
port = prompt('Please input port number: ', default=8080, validate=int)
```
执行任务后，终端会显示：
```
Please input port number: [8080] 
```
如果你直接按回车，则port变量即为默认值8080；如果你输入字符串，终端会提醒你类型验证失败，让你重新输入，直到正确为止。

reboot: 重启服务器

有时候安装好环境后，需要重启服务器，这时就要用到”reboot()”方法，你可以用”wait”参数来控制其等待多少秒后重启，没有此参数则代表立即重启：
```
from fabric.api import env, reboot
 
env.hosts = ['bjhee@example.com',]
env.password = '111111'
 
def restart():
    reboot(wait=60)
```
上面的restart任务将在一分钟后重启服务器。

上下文管理器

Fabric的上下文管理器是一系列与Python的”with”语句配合使用的方法，它可以在”with”语句块内设置当前工作环境的上下文。让我们介绍几个常用的：

cd: 设置远程机器的当前工作目录

“cd()”方法在之前的范例中出现过，”with cd()”语句块可以用来设置远程机的工作目录：
```
from fabric.api import env, cd, put
 
env.hosts = ['bjhee@example1.com', ]
env.password = '111111'
 
def hello():
    with cd('/var/www/'):
        put('/tmp/myapp-0301.tar.gz', 'myapp.tar.gz')
```
上例中的文件会上传到远程机的”/var/www/”目录下。出了”with cd()”语句块后，工作目录就回到初始的状态，也就是”bjhee”用户的根目录。

lcd: 设置本地工作目录

“lcd()”就是”local cd”的意思，用法同”cd()”一样，区别是它设置的是本地的工作目录：
```
from fabric.api import env, cd, lcd, put
 
env.hosts = ['bjhee@example1.com', ]
env.password = '111111'
 
def hello():
    with cd('/var/www/'):
        with lcd('/tmp/'):
            put('myapp-0301.tar.gz', 'myapp.tar.gz')
```
这个例子的执行效果跟上个例子一样。

path: 添加远程机的PATH路径
```
from fabric.api import env, run, path
 
env.hosts = ['bjhee@example1.com', ]
env.password = '111111'
 
def hello():
    with path('/home/bjhee/tmp'):
        run('echo $PATH')
    run('echo $PATH')
```
假设我们的PATH环境变量默认是”/sbin:/bin”，在上述”with path()”语句块内PATH变量将变为”/sbin:/bin:/home/bjhee/tmp”。出了with语句块后，PATH又回到原来的值。

settings: 设置Fabric环境变量参数

Fabric环境变量即是我们例子中一直出现的”fabric.api.env”
```
from fabric.api import env, run, settings
 
env.hosts = ['bjhee@example1.com', ]
env.password = '111111'
 
def hello():
    with settings(warn_only=True):
        run('echo $USER')
```
我们将环境参数”warn_only”暂时设为True，这样遇到错误时任务不会退出。

shell_env: 设置Shell环境变量

可以用来临时设置远程和本地机上Shell的环境变量。
```
from fabric.api import env, run, local, shell_env
 
env.hosts = ['bjhee@example1.com', ]
env.password = '111111'
 
def hello():
    with shell_env(JAVA_HOME='/opt/java'):
        run('echo $JAVA_HOME')
        local('echo $JAVA_HOME')
```
prefix: 设置命令执行前缀
```
from fabric.api import env, run, local, prefix
 
env.hosts = ['bjhee@example1.com', ]
env.password = '111111'
 
def hello():
    with prefix('echo Hi'):
        run('pwd')
        local('pwd')
```
在上述”with prefix()”语句块内，所有的”run()”或”local()”方法的执行都会加上”echo Hi && “前缀，也就是效果等同于：
```
  run('echo Hi && pwd')
  local('echo Hi && pwd')
```
配合后一节我们会讲到的错误处理，它可以确保在”prefix()”方法上的命令执行成功后才会执行语句块内的命令。

错误处理

默认情况下，Fabric在任务遇到错误时就会退出，如果我们希望捕获这个错误而不是退出任务的话，就要开启”warn_only”参数。在上面介绍”settings()”上下文管理器时，我们已经看到了临时开启”warn_only”的方法了，如果要全局开启，有两个办法：
- 在执行”fab”命令时加上”-w”参数
```
fab -w hello
```
- 设置”env.warn_only”环境参数为True
```
from fabric.api import env
 
env.warn_only = True
```
现在遇到错误时，控制台会打出一个警告信息，然后继续执行后续任务。那我们怎么捕获错误并处理呢？像”run()”, “local()”, “sudo()”, “get()”, “put()”等SSH功能函数都有返回值。当返回值的”succeeded”属性为True时，说明执行成功，反之就是失败。你也可以检查返回值的”failed”属性，为True时就表示执行失败，有错误发生。在开启”warn_only”后，你可以通过”failed”属性检查捕获错误，并执行相应的操作。
```
from fabric.api import env, cd, put
 
env.hosts = ['bjhee@example1.com', ]
env.password = '111111'
 
def hello():
    with cd('/var/www/'):
        upload = put('/tmp/myapp-0301.tar.gz', 'myapp.tar.gz')
        if upload.failed:
            sudo('rm myapp.tar.gz')
            put('/tmp/myapp-0301.tar.gz', 'myapp.tar.gz', use_sudo=True)
```
并行执行

多台机器的任务默认情况下是串行执行的。Fabric支持并行任务，当服务器的任务之间没有依赖时，并行可以有效的加快执行速度。怎么开启并行执行呢？办法也是两个：
- 在执行”fab”命令时加上”-P”参数
```
fab -P hello
```
- 设置”env.parallel”环境参数为True
```
from fabric.api import env
 
env.parallel = True
```
如果，我们只想对某一任务做并行的话，我们可以在任务函数上加上”@parallel”装饰器：
```
from fabric.api import parallel
 
@parallel
def runs_in_parallel():
    pass
 
def runs_serially():
    pass
```
这样即便并行未开启，”runs_in_parallel()”任务也会并行执行。反过来，我们可以在任务函数上加上”@serial”装饰器：
```
from fabric.api import serial
 
def runs_in_parallel():
    pass
 
@serial
def runs_serially():
    pass
```
这样即便并行已经开启，”runs_serially()”任务也会串行执行

补充

来补充Fabric的一些特别功能：
- 终端输出带颜色
我们习惯上认为绿色表示成功，黄色表示警告，而红色表示错误，Fabric支持带这些颜色的输出来提示相应类型的信息：
```
from fabric.colors import *
 
def hello():
    print green("Successful")
    print yellow("Warning")
    print red("Error")
```
- 限制任务只能被执行一次
通过”execute()”方法，可以在一个”fab”命令中多次调用同一任务，如果想避免这个发生，就要在任务函数上加上”@runs_once”装饰器。
```
from fabric.api import execute, runs_once
 
@runs_once
def hello():
    print "Hello Fabric!"
 
def test():
    execute(hello)
    execute(hello)
```
现在不管我们”execute”多少次hello任务，都只会输出一次”Hello Fabric!”字样
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原文地址：https://www.cnblogs.com/Erick-L/p/7061684.html

Python 远程部署 Fabric

安装Fabric

第一个例子

执行本地命令

执行远程命令

SSH功能函数

上下文管理器

错误处理

并行执行

补充