Активировать virtualenv через ткань как пользователь развертывания - программирование

Активировать virtualenv через ткань как пользователь развертывания

Я хочу запустить свою ткань script локально, которая, в свою очередь, войдет в мой сервер, переключит пользователя на развертывание, активирует проекты .virtualenv, который изменит каталог в проект и вытащит git.

def git_pull():
    sudo('su deploy')
    # here i need to switch to the virtualenv
    run('git pull')

Обычно я использую команду workon от virtualenvwrapper, которая активирует файл активации, и файл postactivate помещает меня в папку проекта. В этом случае кажется, что из-за того, что ткань работает изнутри оболочки, управление передается в ткань, поэтому я не могу использовать встроенный источник bash для источника $source ~/.virtualenv/myvenv/bin/activate '

У кого-нибудь есть пример и объяснение того, как они это сделали?

4b9b3361

Ответ 1

Прямо сейчас вы можете делать то, что я делаю, что является kludgy, но отлично работает * (это использование предполагает, что вы используете virtualenvwrapper - что вы должны быть), но вы можете легко заменить в более длинном "источнике", позвоните, если вы не указали):

def task():
    workon = 'workon myvenv && '
    run(workon + 'git pull')
    run(workon + 'do other stuff, etc')

Начиная с версии 1.0, у Fabric есть prefix контекстный менеджер, который использует этот метод, чтобы вы могли, например:

def task():
    with prefix('workon myvenv'):
        run('git pull')
        run('do other stuff, etc')

* Бывают случаи, когда использование подхода command1 && command2 может взорваться на вас, например, когда command1 терпит неудачу (command2 никогда не будет запущен) или если command1 не будет экранироваться надлежащим образом и содержит специальные символы оболочки и т.д.

Ответ 2

Как обновление для прогноза bitprophet: с помощью Fabric 1.0 вы можете использовать префикс() и свои собственные контекстные менеджеры.

from __future__ import with_statement
from fabric.api import *
from contextlib import contextmanager as _contextmanager

env.hosts = ['servername']
env.user = 'deploy'
env.keyfile = ['$HOME/.ssh/deploy_rsa']
env.directory = '/path/to/virtualenvs/project'
env.activate = 'source /path/to/virtualenvs/project/bin/activate'

@_contextmanager
def virtualenv():
    with cd(env.directory):
        with prefix(env.activate):
            yield

def deploy():
    with virtualenv():
        run('pip freeze')

Ответ 3

Я просто использую простую функцию-оболочку virtualenv(), которую можно вызвать вместо run(). Он не использует диспетчер контекста cd, поэтому можно использовать относительные пути.

def virtualenv(command):
    """
    Run a command in the virtualenv. This prefixes the command with the source
    command.
    Usage:
        virtualenv('pip install django')
    """
    source = 'source %(project_directory)s/bin/activate && ' % env
    run(source + command)

Ответ 4

virtualenvwrapper может сделать это немного проще

  • Использование подхода @nh2 (этот подход также работает при использовании local, но только для установок virtualenvwrapper, где workon находится в $PATH, другими словами - Windows)

    from contextlib import contextmanager
    from fabric.api import prefix
    
    @contextmanager
    def virtualenv():
        with prefix("workon env1"):
            yield
    
    def deploy():
        with virtualenv():
            run("pip freeze > requirements.txt")
    
  • Или разверните файл fab и запустите его локально. Эта настройка позволяет вам активировать virtualenv для локальных или удаленных команд. Этот подход является мощным, поскольку он работает с local невозможностью запуска .bashrc с помощью bash -l:

    @contextmanager
    def local_prefix(shell, prefix):
        def local_call(command):
            return local("%(sh)s \"%(pre)s && %(cmd)s\"" % 
                {"sh": shell, "pre": prefix, "cmd": command})
        yield local_prefix
    
    def write_requirements(shell="/bin/bash -lic", env="env1"):
        with local_prefix(shell, "workon %s" % env) as local:
            local("pip freeze > requirements.txt")
    
    write_requirements()  # locally
    run("fab write_requirements")
    

Ответ 5

Это мой подход к использованию virtualenv с локальными развертываниями.

Используя контекстный менеджер path(), вы можете запускать pip или python с помощью двоичных файлов из virtualenv.

from fabric.api import lcd, local, path

project_dir = '/www/my_project/sms/'
env_bin_dir = project_dir + '../env/bin/'

def deploy():
    with lcd(project_dir):
        local('git pull origin')
        local('git checkout -f')
        with path(env_bin_dir, behavior='prepend'):
            local('pip freeze')
            local('pip install -r requirements/staging.txt')
            local('./manage.py migrate') # Django related

            # Note: previous line is the same as:
            local('python manage.py migrate')

            # Using next line, you can make sure that python 
            # from virtualenv directory is used:
            local('which python')

Ответ 6

Спасибо всем ответили, и я хотел бы добавить еще одну альтернативу для этого. Существует модуль fabric-virtualenv, который может обеспечить функцию как один и тот же код:

>>> from fabvenv import virtualenv
>>> with virtualenv('/home/me/venv/'):
...     run('python foo')

fabric-virtualenv использует fabric.context_managers.prefix, что может быть хорошим способом:)

Ответ 7

Вот код для декоратора, который приведет к использованию виртуальной среды для любых вызовов run/sudo:

# This is the bash code to update the $PATH as activate does
UPDATE_PYTHON_PATH = r'PATH="{}:$PATH"'.format(VIRTUAL_ENV_BIN_DIR)

def with_venv(func, *args, **kwargs):
  "Use Virtual Environment for the command"

  def wrapped(*args, **kwargs):
    with prefix(UPDATE_PYTHON_PATH):
      return func(*args, **kwargs)

  wrapped.__name__ = func.__name__
  wrapped.__doc__ = func.__doc__
  return wrapped

а затем использовать декоратор, обратите внимание, что порядок декораторов важен:

@task
@with_venv
def which_python():
  "Gets which python is being used"
  run("which python")