Python製デプロイツール Fabricを初めて使う際に役立つTips
by @dekokun on 2013/04/07 19:30 Tagged as: Python, Fabric, デプロイツール. 2013/04/09 追記 意外と反響があるようなので、Tips追加しました。 2013/05/10 追記 並列実行について調べたのでついでに追記 「次のプロダクトはシンプルなデプロイツールだと噂のCinnamonでも使ってみるかー」と言っていたら、「Cinnamonは使ってるユーザ数が少なそうだし同様のことが行えるFabricのほうがいいんじゃないですかね。」というツッコミをいただき、今回はPerlのプロジェクトでもないためFabricを使用することにしました。 初めて触るFabric、やはり初学者にはいろいろとよくわからない部分があったため、はまって解決したことや便利なTipsなどをつらつらと列挙していきます。 なお、以下情報はPython2.7及びF
Fabricで幸せなデプロイライフ | 俺はもうエンジニアだ
自分のサーバでは現時点で、 Playframework2.4JavaとScalaがそれぞれ動いていて デプロイを自動化する際にfabricを使用したので備忘録も兼ねてここに記します。【Sponsored Link】 FabricとはFabricはコマンドライン 経由で 任意の Python 関数 を実行するツールです。(低レベルライブラリの上に構築された)サブルーチンのライブラリで、SSH経由で簡単に かつ Python風に シェルコマンドを実行します。(概要とチュートリアルFabric ドキュメントより引用)つまり、このFabricを使えばいちいちサーバーに手動でアクセスして作業せずともデプロイのようなタスクを自動化できるのです！ 例えば下記のようにyum_updateというメソッドを作成したファイルを用意します。 そうするとこのメソッドを次のように叩くことができます。 これを
git push で自動デプロイ時に git pull は使わない方がいいかもしれない - murankの日記
heroku みたいな git push で自動デプロイする方法として、よく post-recceive フックで git pull する方法が載っているけど、 自分の場合、それがうまくいかなかったことがあったのでメモ。 よくある post-receive フックの内容は以下の通り。 #!/bin/sh ( cd /path/to/repository git --git-dir=.git pull origin master ) 普通の使い方をしている限り、この方法で問題なく動作する。 が、うっかり git push -f してしまうといろいろとややこしいことになる。*1 というのも、git pull は結局 git fetch + git merge でしかないので、(本当はなかったことにしたい) 以前の HEAD と新たな HEAD をいい感じにマージしてしまうからこんなことになる。
git as a deployment tool
git notes main page | gitolite main page | license IMPORTANT NOTE: although this page has a "gitolite.com" URL, this is not about gitolite. That's just an artifact of "sitaramc.github.com" being translated to "gitolite.com" and so ALL my git related stuff gets carried over. Gitolite documentation has another /gitolite in the URL, so you can tell. My apologies for this confusion. One of the first t
複数プロジェクトを抱えるチームでのデプロイ自動化
複数プロジェクトを抱えるチームでのデプロイ自動化 1つのチームで，10以上のプロジェクト，コードベースを抱える場合にどのようにデプロイの自動化を進めたか，工夫したこと，考慮したことなどをまとめておく． デプロイツールには，Python製のfabricを採用しているが，他のツールでも同様のことはできそう．なお，fabricの基本的な使い方などは既にインターネット上に良い記事がたくさんあるので書かない（最後の参考の項を見てください）． fabricの選択 シェルスクリプトとCapistranoを考慮した． まず，シェルスクリプトは人によって書き方が違うため，統一が難しくメンテナンスコストも高い．また共通化も難しい． 次に，Capistranoは，裏でやってくれることが多く，学習コストも高い．プロジェクトによってはかなり特殊な環境へのデプロイも抱えているため，Capistranoの前提から外れる
Deployment Script Spring Cleaning
AI & MLLearn about artificial intelligence and machine learning across the GitHub ecosystem and the wider industry. Generative AILearn how to build with generative AI. GitHub CopilotChange how you work with GitHub Copilot. LLMsEverything developers need to know about LLMs. Machine learningMachine learning tips, tricks, and best practices. How AI code generation worksExplore the capabilities and be
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