Python应用自动化部署工具Fabric原理及使用解析

(编辑:jimmy 日期: 2024/12/29 浏览:2)

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] <command>[: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 = {'root@xx.xx.xx.xx:22': '123', 'root@xx.xx.xx.xx':'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]"htmlcode">

.
|-- __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

<interactive Git add / git commit edit message session>

[localhost] run: git push

<git push session, possibly merging conflicts interactively>

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.wsgi

Done.

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/myproject

Warning: 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: <enter 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.wsgi

Done.

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 = 'root@192.168.0.62:22'
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

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。

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