跳转到主要内容

Django的Fabric部署

项目描述

仓库

快速入门

有一个完整的示例: https://github.com/vmihailenco/fabdeploy-example

创建 fabconf.py

from fabdeploy.api import DefaultConf

class BaseConf(DefaultConf):
    django_dir = 'project_name'

class StagingConf(BaseConf):
    address = 'user@staging-host.com'

class ProdConf(BaseConf):
    address = 'user@prod-host.com'

创建 fabfile.py

from fabdeploy import monkey; monkey.patch_all()
from fabric.api import *
from fabdeploy.api import *; setup_fabdeploy()


@task
def user_create():
    users.create.run()
    ssh.push_key.run(pub_key_file='~/.ssh/id_rsa.pub')

@task
def deploy():
    pass

Fabdeploy使用两个系统(Linux)用户

  • sudo_user 执行需要sudo权限的任务(默认为root)。

  • user 执行其他任务(默认为SSH用户)。

在Ubuntu中,默认禁用了root用户。您可以使用以下命令创建特殊的fabdeploy用户

fab fabd.default_conf:address=user@host,sudo_user=user fabd.create_user

然后您应该告诉fabdeploy使用新的sudo_user

class ProdConf(BaseConf):
    sudo_user = 'fabdeploy'

可用任务列表

fab --list

可用变量列表

fab fabd.debug

这有助于测试配置

$ fab fabd.conf:prod fabd.debug:django_path
/home/prj/src/prj

$ fab fabd.conf:prod fabd.debug:cpu_count
2

$ fab fabd.conf:prod fabd.debug:current_time
2011.11.27-13.40

要部署项目,您可以使用

$ fab fabd.conf:staging deploy
$ fab fabd.conf:prod deploy

示例

控制日志存储位置

fabconf.py

from fabdeploy.api import DefaultConf

class ProdConf(DefaultConf):
    my_task__log_path = '/var/log/my_task'

fabfile.py

from fabdeploy.api import Task

class MyTask(Task):
    def do(self):
        print self.conf.log_path

my_task = MyTask()

输出

$ fab fabd.conf:prod my_task
/var/log/my_task

您也可以临时设置日志路径

$ fab fabd.conf:prod my_task:log_path='/var'
/var

这对所有变量和所有任务都有效。

多个数据库

fabconf.py

from fabdeploy.api import DefaultConf

class ProdConf(DefaultConf):
    # default DB
    db_name = 'name1'
    db_user = 'user1'
    db_password = 'pass1'
    # logging DB
    loggingdb__db_name = 'name2'
    loggingdb__db_user = 'user2'
    loggingdb__db_password = 'pass2'

fabfile.py

from fabdeploy import postgres

@task
def dump_db():
    postgres.dump.run()  # dump default DB
    postgres.dump.run(_namespace='loggingdb__')  # dump logging DB

内置任务自定义

Fabdeploy被编写成高度可配置的。例如,有内置的tar任务,默认情况下会打包整个项目,上传到服务器并在那里解包。

但是您可以自由地使用它来上传自定义目录

from fabdeploy import tar

@task
def push_static():
    tar.push.run(
        src_dir=os.path.join(env.conf.django_ldir, 'static'),
        target_dir=posixpath.join(env.conf.django_dir, 'static'))

开发和生产使用不同的数据库

fabconf.py

from fabdeploy import api
from fabdeploy.api import DefaultConf

class DevConf(DefaultConf):
    address = 'user@localhost'
    db = getattr(fabdeploy, 'mysql')

class ProdConf(DefaultConf):
    address = 'user@localhost'
    db = getattr(fabdeploy, 'postgres')

fabfile.py

@task
def execute():
    print env.conf.db.execute

配置

有一些约定用于配置fabdeploy

  • 您应该扩展DefaultConf

    from fabdeploy.api import DefaultConf
    
    class BaseConf(DefaultConf):
        pass
  • 每个值都可以包含Python格式化

    class BaseConf(DefaultConf):
        supervisor__log_dir = '%(var_dir)s/log/supervisor'
  • 远程路径应该有后缀_path。您可以使用任务fabd.mkdirs使用一条命令创建所有远程目录。它看起来像这样

    $ fab fabd.conf:staging_conf fabd.mkdirs
    mkdir --parents /path/to/dir1 /path/to/dir2 /path/to/dir3
  • 远程目录(例如var)有后缀_dir

  • 本地路径有后缀_lpath。本地目录有后缀_ldir。这类似于Fabric的cdlcd任务。

  • 目录(后缀_dir_ldir)和路径(后缀_path_lpath)可以是Python列表。这些列表将传递给os.path.join()posixpath.join()。上一个示例可以看起来像这样

    from fabdeploy.api import DefaultConf
    
    class BaseConf(DefaultConf):
        supervisor__log_dir = ['%(var_dir)s', 'log', 'supervisor']
  • 函数可以被conf装饰器装饰。例如,current_time任务看起来像这样

    from fabdeploy.api import DefaultConf
    
    class BaseConf(DefaultConf):
        @conf
        def current_time(self):
            return datetime.datetime.utcnow().strftime(self.time_format)

    您可以在您的任务中这样使用它

    from fabdeploy.api import Task
    
    class MyTask(Task):
        def do(self):
            puts(self.conf.current_time)
  • 您可以单独配置每个任务

    class BaseConf(DefaultConf):
        postgres__db_name = 'postgresql_db'  # module=postres
        mysql__db_name = 'mysql_db'          # module=mysql
        mysql__create_db__db_user = 'root'   # module=mysql, task=create_db

配置存储在任务实例变量self.conf中。每个任务都有自己的配置副本。配置变量将在以下位置搜索

  • 任务关键字参数varfab task:foo=bar);

  • 任务实例方法var()装饰了@conf()

  • env.conf中的键var,该键由fabd.conf任务填充;

  • 使用fabric提示让用户提供变量var

全局配置存储在env.conf中。

编写您的任务

您的任务是基于fabric类的类,除了fabdeploy为您管理配置

from fabric.api import puts
from fabdeploy.api import Task, conf

class MessagePrinter(Task):
    @conf
    def message(self):
        if 'message' in self.conf:
            return self.conf.message
        return 'Hi!'

    def do(self):
        if self.conf.secret == '123':
            puts(self.conf.message)
        else:
            puts('huh?')

message_printer = MessagePrinter()

然后您可以像这样运行此任务

$ fab message_printer
> secret = 123
Hi!
$ fab message_printer:message='Hello world!'
> secret = 123
Hello world!

Fabfile示例

典型的fabfile可能看起来像这样

from fabdeploy import monkey; monkey.patch_all()
from fabric.api import *
from fabdeploy.api import *; setup_fabdeploy()

@task
def install():
    users.create.run()
    ssh.push_key.run(pub_key_file='~/.ssh/id_rsa.pub')

    system.setup_backports.run()
    system.install_common_software.run()

    with settings(warn_only=True):
        postgres.create_role.run()
        postgres.create_db.run()
        postgres.grant.run()

    nginx.install.run()

    for app in ['supervisor']:
        pip.install.run(app=app)


@task
def setup():
    fabd.mkdirs.run()

    nginx.push_gunicorn_config.run()
    nginx.restart.run()

    supervisor.d()


@task
def deploy():
    fabd.mkdirs.run()
    release.create.run()

    postgres.dump.run()

    git.init.run()
    git.push.run()

    supervisor.push_configs.run()
    django.push_settings.run()
    gunicorn.push_config.run()

    virtualenv.create.run()
    virtualenv.pip_install_req.run()
    virtualenv.pip_install.run(app='gunicorn')
    virtualenv.make_relocatable.run()

    django.syncdb.run()
    django.migrate.run()
    django.collectstatic.run()

    release.activate.run()

    supervisor.update.run()
    supervisor.restart_program.run(program='celeryd')
    gunicorn.reload_with_supervisor.run()

项目详情


下载文件

下载适合您平台的自定义文件。如果您不确定要选择哪个,请了解更多关于安装包的信息。

源分发

支持者:

AWS AWS 云计算和安全赞助商 Datadog Datadog 监控 Fastly Fastly CDN Google Google 下载分析 Microsoft Microsoft PSF 赞助商 Pingdom Pingdom 监控 Sentry Sentry 错误日志 StatusPage StatusPage 状态页面