本文實例講述了Python的批量遠程管理和部署工具Fabric用法。分享給大家供大家參考。具體如下：

Fabric是Python中一個非常強大的批量遠程管理和部署工具,常用于在多個遠程PC上批量執行SSH任務.

常見的使用方法大概總結如下:

1. 首先,要將批量執行的任務寫入到一個fabfile.py中,
代碼如下:# -*- coding:utf-8 -*- 
 
from fabric.api import run, local, roles, env, cd 
env.hosts=[ 
    '192.168.1.110', 
    '192.168.1.111', 
    '192.168.1.112' 
] 
env.user="username" 
env.password="password" 
env.port=22 
#env.parallel=True 
#env.skip_bad_hosts=True 
#env.timeout=1 
#env.warn_only=True 
 
# local用于在本地PC執行命令. 
# run用于在遠程PC執行命令. 
def ls(): 
    with cd('/home/workspace/project'): 
        local('touch 1.log') 
    with cd('/home/workspace/project2'): 
        local('touch 2.log')  
 
#@parallel, 可以設置是否并行執行 
#@serial 
def pull(): 
    with cd('/home/workspace/project'): 
        run('git pull') 
 
def clean(): 
    with cd('/home/workspace/project'): 
        run('bash clean.sh') 
 
@hosts('192.168.1.113') 
def robot(device): 
    with cd('/home/workspace/project'): 
        run('bash run.sh %s robot && sleep 1' % device)
以上就是一個簡單的fabfile.py, 其中定義的函數均對應一個fab中的可執行命令.
其中有兩個小的注意事項：

A.在遠程機器的run.sh中如果要執行一些非系統常見的工具,最好指定為絕對路徑. 且可以適當地使用nohup的方式.

B.執行其他腳本或者命令后最好加上sleep,以防止Fabric過早地關閉與遠程PC連接的session,而導致執行任務失敗.

2. 執行過程: fabric執行會默認選取當前目錄下的fabfile.py文件,
代碼如下:fab clean
fab pull
fab robot:hosts="192.168.1.115",device=5560
可以通過hosts參數給fabric傳入指定的遠程PC, 該hosts參數的優先級比env.hosts的要高.

也可以給fab中的命令傳遞參數,如device.

此外,還可以通過fab -f otherFabFile.py clean來指定其他的fabric文件.

如果需要并行執行的話,也可以傳遞參數如fab -P -z 15 pull, 15表示并行執行的PC數量.

以上,只是一些簡單的用法,如果需要更高級的用法,可以關注該項目的github主頁 https://github.com/fabric/fabric.