前言
本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。
作者:唯恋殊雨

 

目录

pexpect

fabric


pexpect

Pexpect 是 Don Libes 的 Expect 语言的一个 Python 实现,是一个用来启动子程序,并使用正则表达式对程序输出做出特定响应,以此实现与其自动交互的 Python 模块。 Pexpect 的使用范围很广,可以用来实现与 ssh、ftp 、telnet 等程序的自动交互;可以用来自动复制软件安装包并在不同机器自动安装;还可以用来实现软件测试中与命令行交互的自动化。当然如果你还没学到自动化,建议可以先去小编的Python交流.裙 :一久武其而而流一思(数字的谐音)转换下可以找到了,里面有最新Python教程项目,多交流进步更快

  1.  
    import pexpect
  2.  
    import sys
  3.  
     
  4.  
    child = pexpect.spawn('ssh std20@123.57.211.212')
  5.  
    child.logfile = sys.stdout
  6.  
    #fout = file('mylog.txt', 'w')
  7.  
    #child.logfile = fout
  8.  
    child.expect('password:')
  9.  
    child.sendline('std20')
  10.  
    child.expect('std20.*')
  11.  
    child.sendline('ls /')
  12.  
    child.expect('std20.*')
  13.  
    child.sendline('exit')
  1.  
    #coding=utf_8
  2.  
     
  3.  
    from pexpect import pxssh
  4.  
    import sys
  5.  
     
  6.  
    s = pxssh.pxssh()
  7.  
    s.logfile = sys.stdout
  8.  
    hostname = '123.57.211.212'
  9.  
    username = 'std20'
  10.  
    password = 'std20'
  11.  
    s.login(hostname, username, password)
  12.  
    s.sendline('ls /')
  13.  
    s.prompt() #匹配系统提示符
  14.  
    s.sendline('whoami')
  15.  
    s.prompt()
  16.  
    s.logout()

fabric

项目发布和运维的工作相当机械,频率还蛮高,导致时间浪费在敲大量重复的命令上。

修复bug什么的,测试,提交版本库(2分钟),ssh到测试环境pull部署(2分钟),rsync到线上机器A,B,C,D,E(1分钟),分别ssh到ABCDE五台机器,逐一重启(8-10分钟) = 13-15分钟

其中郁闷的是,每次操作都是相同的,命令一样,要命的是在多个机器上,很难在本机一个脚本搞定,主要时间都浪费在ssh,敲命令上了,写成脚本,完全可以一键执行,花两分钟看下执行结果。

安装

pip install fabric

入门示例

  1.  
    #fabfile.py
  2.  
    from fabric.api import run
  3.  
     
  4.  
    def host_type():
  5.  
    run('uname -s')

启动

  1.  
    itcast@ubuntu:~/tmp/fab$ fab -H 127.0.0.1 host_type
  2.  
    [127.0.0.1] Executing task 'host_type'
  3.  
    [127.0.0.1] run: uname -s
  4.  
    [127.0.0.1] Login password for 'itcast':
  5.  
    [127.0.0.1] out: Linux
  6.  
    [127.0.0.1] out:
  7.  
     
  8.  
     
  9.  
    Done.
  10.  
    Disconnecting from 127.0.0.1... done.
  11.  
    itcast@ubuntu:~/tmp/fab$ fab -H 127.0.0.1 host_type
  12.  
    [127.0.0.1] Executing task 'host_type'
  13.  
    [127.0.0.1] run: uname -s
  14.  
    [127.0.0.1] Login password for 'itcast':
  15.  
    [127.0.0.1] out: Linux
  16.  
    [127.0.0.1] out:

fabric常用参数

  • -l : 显示定义好的任务函数名
  • -f : 指定fab入口文件,默认入口文件名为fabfile.py
  • -H : 指定目标主机,多台主机用","号分割

fabric常用API

  • local : 执行本地命令,如:local('uname -s')
  • lcd : 切换本地目录,如:lcd('/home')
  • cd : 切换远程目录,如:cd('/etc')
  • run : 执行远程命令,如:run('free -m')
  • sudo : sudo方式执行远程命令,如:sudo('touch /abc')
  • put : 上传本地文件到远程主机,如:put('/hello', '/home/itcast/hello')
  • get : 从远程主机下载文件到本地,如:get('/home/python/world', '/home/itcast/world')
  • reboot : 重启远程主机,如:reboot()
  • @task : 函数装饰器,标识的函数为fab可调用的,非标记的对fab不可见,纯业务逻辑
  • @runs_once : 函数装饰器,标识的函数只会执行一次,不受多台主机影响

fabric全局属性设定

  • env.host : 定义目标主机,如:env.host=['192.168.17.192', '192.168.17.193']
  • env.user : 定义用户名,如:env.user="root"
  • env.port : 定义目标主机端口,默认为22,如:env.port="22"
  • env.password : 定义密码,如:env.password="chuanzhi"
  • env.passwords : 不同的主机不同的密码,如:env.passwords={'itcast@192.168.17.192:22':'chuanzhi', 'itcast@192.168.17.193:22':'python'}

示例1:动态获取远程目录列表

  1.  
    from fabric.api import *
  2.  
     
  3.  
    env.hosts=['192.168.17.192', '192.168.17.193']
  4.  
    #env.password='python'
  5.  
    env.passwords = {
  6.  
    'itcast@192.168.17.192:22':'python',
  7.  
    'itcast@192.168.17.193:22':'python',
  8.  
    }
  9.  
     
  10.  
    @runs_once
  11.  
    def input_raw():
  12.  
    return prompt("please input directory name:", default="/home")
  13.  
     
  14.  
    def workask(dirname):
  15.  
    run('ls -l ' + dirname)
  16.  
     
  17.  
    @task
  18.  
    def go():
  19.  
    print('start ...')
  20.  
    getdirname = input_raw()
  21.  
    workask(getdirname)
  22.  
    print('end ...')

示例2:上传文件并执行

  1.  
    from fabric.api import *
  2.  
     
  3.  
    env.user = 'itcast'
  4.  
    env.hosts = ['192.168.17.192', '192.168.17.193']
  5.  
    env.password = 'python'
  6.  
     
  7.  
    @task
  8.  
    @runs_once
  9.  
    def tar_task():
  10.  
    with lcd('/home/itcast/testdemo'):
  11.  
    local('tar zcvf demo.tar.gz demo.py')
  12.  
     
  13.  
    @task
  14.  
    def put_task():
  15.  
    run('mkdir -p /home/itcast/testdemo')
  16.  
    with cd('/home/itcast/testdemo'):
  17.  
    put('/home/itcast/testdemo/demo.tar.gz', '/home/itcast/testdemo/demo.tar.gz')
  18.  
     
  19.  
    @task
  20.  
    def check_task():
  21.  
    lmd5 = local('md5sum /home/itcast/testdemo/demo.tar.gz', capture=True).split(' ')[0]
  22.  
    rmd5 = run('md5sum /home/itcast/testdemo/demo.tar.gz').split(' ')[0]
  23.  
    if lmd5 == rmd5:
  24.  
    print('OK ...')
  25.  
    else:
  26.  
    print('ERROR ...')
  27.  
     
  28.  
    @task
  29.  
    def run_task():
  30.  
    with cd('/home/itcast/testdemo'):
  31.  
    run('tar zxvf demo.tar.gz')
  32.  
    run('python demo.py')
  33.  
     
  34.  
    @task
  35.  
    def go():
  36.  
    tar_task()
  37.  
    put_task()
  38.  
    check_task()
  39.  
    run_task()

代码自动化部署

  1.  
    from fabric.api import *
  2.  
     
  3.  
    env.user = 'itcast'
  4.  
    env.hosts = ['192.168.17.192', '192.168.17.193']
  5.  
    env.password = 'python'
  6.  
     
  7.  
    @runs_once
  8.  
    @task
  9.  
    def local_update():
  10.  
    with lcd("/home/itcast/tmp/itcasthello"):
  11.  
    local("git add -A")
  12.  
    local("git commit -m 'update'")
  13.  
    local("git pull origin master")
  14.  
    local("git push origin master")
  15.  
     
  16.  
     
  17.  
    @task
  18.  
    def remote_update():
  19.  
    with cd("/home/itcast/tmp/itcasthello"):
  20.  
    run("git checkout master")
  21.  
    run("git pull origin master")
  22.  
     
  23.  
    @task
  24.  
    def deploy():
  25.  
    local_update()
  26.  
    remote_update()
 

Python学习笔记—自动化部署【新手必学】的更多相关文章

  1. Python基础语法总结【新手必学】

      前言本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理.作者:weixin_45189038直接上知识点: 1. 注释 单行注释: ...

  2. Python自定义包引入【新手必学】

    前言本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理.作者:sys_song python中的Module是比较重要的概念.常见的情 ...

  3. Python学习零基础<入门必学>

    1. 注释注释 是任何存在于 # 号右侧的文字,其主要用作写给程序读者看的笔记. 2. 字面常量一个字面常量(Literal Constants)的例子是诸如 5.1.23 这样的数字,或者是如 这是 ...

  4. Python开发五子棋游戏【新手必学】

    五子棋源码,原创代码,仅供 python 开源项目学习.目前电脑走法笨笨的,下一期版本会提高电脑算法ps:另外很多人在学习Python的过程中,往往因为遇问题解决不了或者没好的教程从而导致自己放弃,为 ...

  5. Python入门知识总结【新手必学】

    Python 基础学习输入和输出list 和 tuple条件判断循环dict 和 set感觉python这门语言用途较广,先熟悉下其语法.PS:另外很多人在学习Python的过程中,往往因为没有好的教 ...

  6. Python学习笔记(十三)

    Python学习笔记(十三): 模块 包 if name == main 软件目录结构规范 作业-ATM+购物商城程序 1. 模块 1. 模块导入方法 import 语句 import module1 ...

  7. Python 学习笔记 - 不断更新!

    Python 学习笔记 太久不写python,已经忘记以前学习的时候遇到了那些坑坑洼洼的地方了,开个帖子来记录一下,以供日后查阅. 摘要:一些报错:为啥Python没有自增 ++ 和自减 --: 0x ...

  8. 近期Python学习笔记

    近期Python 学习笔记--一篇文入门python 作者:Pleiades_Antares(www.cnblogs.com/irischen) 写在前面的话 想学Python已经许久,一年多以前(应 ...

  9. Deep learning with Python 学习笔记(10)

    生成式深度学习 机器学习模型能够对图像.音乐和故事的统计潜在空间(latent space)进行学习,然后从这个空间中采样(sample),创造出与模型在训练数据中所见到的艺术作品具有相似特征的新作品 ...

随机推荐

  1. 创建基于OData的Web API - Knowledge Builder API, Part I:Business Scenario

    在.NET Core 刚刚1.0 RC的时候,我就给OData团队创建过Issue让他们支持ASP.NET Core,然而没有任何有意义的答复. Roadmap for ASP.NET Core 1. ...

  2. flink 流式处理中如何集成mybatis框架

    flink 中自身虽然实现了大量的connectors,如下图所示,也实现了jdbc的connector,可以通过jdbc 去操作数据库,但是flink-jdbc包中对数据库的操作是以ROW来操作并且 ...

  3. 阿里云开源 image-syncer 工具,容器镜像迁移同步的终极利器

    为什么要做这个工具? 由于阿里云上的容器服务 ACK 在使用成本.运维成本.方便性.长期稳定性上大大超过公司自建自维护 Kubernets 集群,有不少公司纷纷想把之前自己维护 Kubernetes ...

  4. 一.web服务机制

    web服务机制 我们先跟着**(Web服务器工作原理总体描述01)这张图,将一次Web服务的工作流程过一遍,我们假设以浏览器作为客户端(1) 用户做出了一个操作,可以是填写网址敲回车,可以是点击链接, ...

  5. geetest拼图破解

    geetest拼图破解: 1.考虑到每个网站的拼图数量很少,可以先把他们下下来,后面在通过RGB来判断差异,来找出需要移动到的位置 2.通过python + selenium来控制页面的操控页面的元素 ...

  6. pat 1011 World Cup Betting(20 分)

    1011 World Cup Betting(20 分) With the 2010 FIFA World Cup running, football fans the world over were ...

  7. 学习记录:《C++设计模式——李建忠主讲》4.“单一职责”模式

    单一职责模式:在软件组件的设计中,如果责任划分的不清晰,使用继承得到的结果往往是随着需求的变化,子类急剧膨胀,同时充斥着重复代码,这时候的关键是划清责任. 典型模式:装饰模式(Decorator).桥 ...

  8. template screen

    从全局搜索主机可看到此screen

  9. linux运维与实践

    1.容器云计算节点负载值高,通过top可以看到Load Average:70.1  71.3  70.8,虚拟机有8个cpu: cpu使用率高导致(R状态)? 同时在top中观察一段时间,消耗cpu最 ...

  10. 【论文阅读】A practical algorithm for distributed clustering and outlier detection

    文章提出了一种分布式聚类的算法,这是第一个有理论保障的考虑离群点的分布式聚类算法(文章里自己说的).与之前的算法对比有以下四个优点: 1.耗时短O(max{k,logn}*n), 2.传递信息规模小: ...