在Linux上如何安裝 Fabric

這篇文章主要介紹在Linux上如何安裝 Fabric，文中介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

Fabric 是一個用 Python 編寫的命令行工具庫，它可以幫助系統管理員高效地執行某些任務，比如通過 SSH  到多臺機器上執行某些命令，遠程布署應用等。

在使用之前，如果你擁有使用 Python 的經驗能幫你更好的使用 Fabric。當然，如果沒有那也不影響使用 Fabric。

我們為什么要選擇 Fabric：

• 簡單

• 完備的文檔

• 如果你會 Python，不用增加學習其他語言的成本

• 易于安裝使用

• 使用便捷

• 支持多臺機器并行操作

在 Linux 上如何安裝 Fabric

Fabric 有一個特點就是要遠程操作的機器只需要支持標準的 OpenSSH 服務即可。只要保證在機器上安裝并開啟了這個服務就能使用 Fabric  來管理機器。

依賴

• Python 2.5 或更新版本，以及對應的開發組件

• Python-setuptools 和 pip(可選，但是非常推薦)gcc

我們推薦使用 pip 安裝 Fabric，但是你也可以使用系統自帶的包管理器如 yum, dnf 或 apt-get 來安裝，包名一般是fabric 或  python-fabric。

如果是基于 RHEL/CentOS 的發行版本的系統，你可以使用系統自帶的 EPEL 源 來安裝 fabric。

# yum install fabric   [適用于基于 RedHat 系統] # dnf install fabric   [適用于 Fedora 22+ 版本]

如果你是 Debian 或者其派生的系統如 Ubuntu 和 Mint 的用戶，你可以使用 apt-get 來安裝，如下所示：

# apt-get install fabric

如果你要安裝開發版的 Fabric，你需要安裝 pip 來安裝 master 分支上***版本。

# yum install python-pip       [適用于基于 RedHat 系統] # dnf install python-pip       [適用于Fedora 22+ 版本] # apt-get install python-pip   [適用于基于 Debian 系統]

安裝好 pip 后，你可以使用 pip 獲取***版本的 Fabric。

# pip install fabric

如何使用 Fabric 來自動化管理 Linux 任務

現在我們來開始使用 Fabric，在之前的安裝的過程中，Fabric Python 腳本已經被放到我們的系統目錄，當我們要運行 Fabric 時輸入  fab 命令即可。

在本地 Linux 機器上運行命令行

按照慣例，先用你喜歡的編輯器創建一個名為 fabfile.py 的 Python  腳本。你可以使用其他名字來命名腳本，但是就需要指定這個腳本的路徑，如下所示：

# fabric --fabfile /path/to/the/file.py

Fabric 使用 fabfile.py 來執行任務，這個文件應該放在你執行 Fabric 命令的目錄里面。

例子 1：創建入門的 Hello World 任務：

# vi fabfile.py

在文件內輸入如下內容：

def hello(): print('Hello world, Tecmint community')

保存文件并執行以下命令：

# fab hello

Fabric 工具使用說明

例子 2：新建一個名為 fabfile.py 的文件并打開：

粘貼以下代碼至文件：

#!  /usr/bin/env python from fabric.api import local def uptime():     local('uptime')

保存文件并執行以下命令：

# fab uptime

Fabric: 檢查系統運行時間

讓我們看看這個例子，fabfile.py 文件在本機執行了 uptime 這個命令。

在遠程 Linux 機器上運行命令來執行自動化任務

Fabric API 使用了一個名為 env 的關聯數組(Python 中的詞典)作為配置目錄，來儲存 Fabric 要控制的機器的相關信息。

env.hosts 是一個用來存儲你要執行 Fabric 任務的機器的列表，如果你的 IP 地址是 192.168.0.0，想要用 Fabric  來管理地址為 192.168.0.2 和 192.168.0.6 的機器，需要的配置如下所示：

#!/usr/bin/env python from fabric.api import env     env.hosts = [ '192.168.0.2', '192.168.0.6' ]

上面這幾行代碼只是聲明了你要執行 Fabric 任務的主機地址，但是實際上并沒有執行任何任務，下面我們就來定義一些任務。Fabric  提供了一系列可以與遠程服務器交互的方法。

Fabric 提供了眾多的方法，這里列出幾個經常會用到的：

• run - 可以在遠程機器上運行的 shell 命令

• local - 可以在本機上運行的 shell 命令

• sudo - 使用 root 權限在遠程機器上運行的 shell 命令

• get - 從遠程機器上下載一個或多個文件

• put - 上傳一個或多個文件到遠程機器

例子 3：在多臺機子上輸出信息，新建新的 fabfile.py 文件如下所示

#!/usr/bin/env python from fabric.api import env, run env.hosts = ['192.168.0.2','192.168.0.6'] def echo():     run("echo -n 'Hello, you are tuned to Tecmint ' ")

運行以下命令執行 Fabric 任務

# fab echo

fabric: 自動在遠程 Linux 機器上執行任務

例子 4：你可以繼續改進之前創建的執行 uptime 任務的 fabfile.py  文件，讓它可以在多臺服務器上運行 uptime 命令，也可以檢查其磁盤使用情況，如下所示：

#!/usr/bin/env pythonfrom fabric.api import env, runenv.hosts = ['192.168.0.2','192.168.0.6']def uptime(): run('uptime')def disk_space(): run('df -h')

保存并執行以下命令

# fab uptime# fab disk_space

Fabric：自動在多臺服務器上執行任務

在遠程服務器上自動化布署 LAMP

例子 5：我們來嘗試一下在遠程服務器上布署 LAMP(Linux, Apache, MySQL/MariaDB and PHP)

我們要寫個函數在遠程使用 root 權限安裝 LAMP。

在 RHEL/CentOS 或 Fedora 上

#!/usr/bin/env python from fabric.api import env, run env.hosts = ['192.168.0.2','192.168.0.6'] def deploy_lamp():     run ("yum install -y httpd mariadb-server php php-mysql")

在 Debian/Ubuntu 或 Linux Mint 上

#!/usr/bin/env python from fabric.api import env, run env.hosts = ['192.168.0.2','192.168.0.6'] def deploy_lamp():     sudo("apt-get install -q apache2 mysql-server libapache2-mod-php5 php5-mysql")

保存并執行以下命令：

# fab deploy_lamp

注：由于安裝時會輸出大量信息，這個例子我們就不提供屏幕 gif 圖了

現在你可以使用 Fabric 和上文例子所示的功能來自動化的管理 Linux 服務器上的任務了。

一些 Fabric 有用的選項

• 你可以運行 fab -help 輸出幫助信息，里面列出了所有可以使用的命令行信息

• –fabfile=PATH 選項可以讓你定義除了名為 fabfile.py 之外的模塊

• 如果你想用指定的用戶名登錄遠程主機，請使用 -user=USER 選項

• 如果你需要密碼進行驗證或者 sudo 提權，請使用 –password=PASSWORD 選項

• 如果需要輸出某個命令的詳細信息，請使用 –display=命令名 選項

• 使用 --list 輸出所有可用的任務

• 使用 --list-format=FORMAT 選項能格式化 -list 選項輸出的信息，可選的有 short、normal、 nested

• --config=PATH 選項可以指定讀取配置文件的地址

• -–colorize-errors 能顯示彩色的錯誤輸出信息

• --version 輸出當前版本

以上是“在Linux上如何安裝 Fabric”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！希望分享的內容對大家有幫助，更多相關知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道！