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1. expect ('OPR>', 'show alef-users')를 실행 한 후에 무한대로 이동하면 가 계속 실행됩니다. from fabric.api import * from fabric.context_managers import settings from ilogue.fexpect import expect, expecting, run prompts

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파이썬 패브릭 로깅 오류

패브릭의 로거 모듈 작동 방식을 이해하려고합니다. 내가 명령 줄에서 실행 :이 $ fabfile -I task-1 I 물론 나에게 연결된 원격 호스트의 각 작업의 실행을 보여주는 콘솔에 출력을 얻을. Bu 오류 출력을 내 로컬 컴퓨터의 로그 파일로 리디렉션하고 타임 스탬프를 어떻게 넣을 수 있습니까? fabric의 로거 모듈이이를 제공합니까? 아니면 파

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Fabric : 여러 컴퓨터에서 파일을 편집하는 방법은 무엇입니까?

Fabric을 사용하여 편집기를 열고 텍스트를 설정하는 방법이 있습니까? 50 개 이상의 서버에서 새 키를 설정해야하며 수동으로 수행 할 의사가 없습니다.

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은 Fabric.api의 기능에서 사전을 관리 할 수 없습니다.

저는 처음으로 fabric을 사용하여 systemimager 주변의 자동화를 관리하고 있습니다. 개념은 간단합니다 : 나는 X 호스트에 systemimager 명령을 보내려고합니다. host_dict = { '192.168.1.1': 'hostname1', '192.168.1.2': 'hostname2', '192.168.1.3': 'hostname3

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파이썬 패브릭 실행 오류

패브릭을 fab.exe로 실행하고 파이썬 스크립트를 직접 실행합니다. 하지만 오류가 표시됩니다. , Traceback (most recent call last): File "C:\fabric_test.py", line 3, in <module> from fabric.api import run,env,execute,task F

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방부제 상자에 패브릭 스크립트를 실행할 수 없습니다.

방공 상자의 포스트그레스 데이터베이스에 데이터를 업로드하는 패브릭 스크립트를 실행하려고합니다. 두 달 전에 똑같은 스크립트가 잘 돌아가고 있었고 아무 것도 바뀌지 않았습니다. 그러나 이번에는 호스트 컴퓨터에서 스크립트를 실행할 때 다음과 같이 입력합니다. ./pipeline-import.sh 그러나 이상한 동작이 발생합니다. 먼저 요청하지 않은 채로 방

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Python 패브릭에서 로컬로 스크립트를 병렬로 실행하는 방법은 무엇입니까?

직물을 사용하여 원격 유닉스 컴퓨터에 연결하는 Windows 컴퓨터에서 다음 코드를 사용하고 있습니다. hosts_file에는 IP 주소 목록이 들어 있습니다. 현재 Windows (중앙 서버)에서 abc.sh을 복사하고 원격 유닉스 시스템으로 밀어 넣고 유닉스에서 스크립트를 실행합니다. 이제 Windows에서 스크립트 복사본을 유지하고 원격 컴퓨터에서 실

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Fabric - OS 유형 감지 및 명령 실행

내 GCP 환경을위한 최소 플랫폼 관리 도구로 Fabric을 실험하기 시작했습니다. 실험하고자하는 테스트 사례는 GCE API에서 호스트 목록을 가져 와서 동적 호스트 목록을 설정하는 것입니다. 이 목록을 토대로 간단한 최소 보안 업데이트를 적용하고 싶습니다. 이 프로세스는 운영 체제에 따라 다릅니다. # gets running hosts in a sing

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패브릭 - env.gateway를 통해 호스트 OS 정보 검색

#! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- from fabric.api import env, run, sudo, task from googleapiclient.discovery import build from oauth2client.client import GoogleCredentials credenti

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Fabric, Python - 프로그래밍 방식으로 enchang 변경

배포를 위해 Fabric을 사용할 때 프로그래밍 방식으로 현재 env를 변경하는 방법이 있습니까? 내가하고 싶은 일은 한 번의 통화로 모든 환경에서 작업을 수행하는 것입니다. envs를 반복하면서 동일한 작업을 호출합니다. 예를 들어 : def live(): env.host = ['123.123.123.123'] def dev(): e