Python API 2.0

Python API 2.0
从2.0的事情开始更复杂一些,但是你会得到更多离散和可读的类:

#!/usr/bin/env python

import json
from collections import namedtuple
from ansible.parsing.dataloader import DataLoader
from ansible.vars import VariableManager
from ansible.inventory import Inventory
from ansible.playbook.play import Play
from ansible.executor.task_queue_manager import TaskQueueManager
from ansible.plugins.callback import CallbackBase

class ResultCallback(CallbackBase):
"""用于执行结果的示例回调插件

 如果要将所有结果收集到单个对象进行处理
 执行的结束,看看利用``json``回调插件
 或编写自己的自定义回调插件
"""
def v2_runner_on_ok(self, result, **kwargs):
    """打印结果的json表示

     该方法可以将结果存储在实例属性中以供以后检索
    """
    host = result._host
    print json.dumps({host.name: result._result}, indent=4)

Options = namedtuple(‘Options‘, [‘connection‘, ‘module_path‘, ‘forks‘, ‘become‘, ‘become_method‘, ‘become_user‘, ‘check‘])

initialize needed objects

variable_manager = VariableManager()
loader = DataLoader()
options = Options(connection=‘local‘, module_path=‘/path/to/mymodules‘, forks=100, become=None, become_method=None, become_user=None, check=False)
passwords = dict(vault_pass=‘secret‘)

#实例化我们的ResultCallback来处理结果进来时
results_callback = ResultCallback()

#创建库存并传递给var manager
inventory = Inventory(loader=loader, variable_manager=variable_manager, host_list=‘localhost‘)
variable_manager.set_inventory(inventory)

create play with tasks

play_source = dict(
name = "Ansible Play",
hosts = ‘localhost‘,
gather_facts = ‘no‘,
tasks = [
dict(action=dict(module=‘shell‘, args=‘ls‘), register=‘shell_out‘),
dict(action=dict(module=‘debug‘, args=dict(msg=‘{{shell_out.stdout}}‘)))
]
)
play = Play().load(play_source, variable_manager=variable_manager, loader=loader)

actually run it

tqm = None
try:
tqm = TaskQueueManager(
inventory=inventory,
variable_manager=variable_manager,
loader=loader,
options=options,
passwords=passwords,
stdout_callback=results_callback, # Use our custom callback instead of the default callback plugin
)
result = tqm.run(play)
finally:
if tqm is not None:
tqm.cleanup()
Python API pre 2.0
这很简单:

import ansible.runner

runner = ansible.runner.Runner(
module_name=‘ping‘,
module_args=‘‘,
pattern=‘web*‘,
forks=10
)
datastructure = runner.run()
运行方法返回每个主机的结果,根据是否可以联系来分组。 返回类型是模块特定的,如关于模块文档中所示:

复制代码
{
"dark" : {
"web1.example.com" : "failure message"
},
"contacted" : {
"web2.example.com" : 1
}
}
复制代码
一个模块可以返回任何类型的JSON数据,所以Ansible可以作为框架来快速构建强大的应用程序和脚本。

详细API示例

以下脚本打印出所有主机的正常运行时间信息:

#!/usr/bin/python

import ansible.runner
import sys

construct the ansible runner and execute on all hosts

results = ansible.runner.Runner(
pattern=‘*‘, forks=10,
module_name=‘command‘, module_args=‘/usr/bin/uptime‘,
).run()

if results is None:
print "No hosts found"
sys.exit(1)

print "UP ***"
for (hostname, result) in results[‘contacted‘].items():
if not ‘failed‘ in result:
print "%s >>> %s" % (hostname, result[‘stdout‘])

print "FAILED ***"
for (hostname, result) in results[‘contacted‘].items():
if ‘failed‘ in result:
print "%s >>> %s" % (hostname, result[‘msg‘])

print "DOWN *****"
for (hostname, result) in results[‘dark‘].items():
print "%s >>> %s" % (hostname, result)
高级程序员也可能希望将源读取到ansible本身,因为它使用API(具有所有可用选项)来实现可执行的命令行工具(lib / ansible / cli /)。

http://docs.ansible.com/ansible/latest/dev_guide/developing_api.html

原文地址:http://blog.51cto.com/dreamgirl1314/2064952

时间: 2024-10-04 21:17:38

Python API 2.0的相关文章

ansible python api 2.0使用

最近想利用python来调用anbile来实现一些功能,发现ansible的api已经升级到了2.0,使用上比以前复杂了许多. 这里我参考了官方文档的例子,做了一些整改,写了一个python调用ansible的函数,执行过程中输出执行结果.函数返回执行结果,便于筛选和存储所需的数据: # vim exec_ansible.py def exec_ansible(module,args,host):         import json     from collections import n

Get skincluster data with maya’s python API

The code below demonstrates, via maya's python api, how to retrieve:– mObject from a mesh, and its skincluster– MFnSkinCluster for the skincluster on that mesh– the influences in that skin cluster and their names– the influence weights for every vert

Appium===Appium+Python API(转)

Appium+python自动化8-Appium Python API 前言: Appium Python API全集,不知道哪个大神整理的,这里贴出来分享给大家. 1.contexts contexts(self): Returns the contexts within the current session. 返回当前会话中的上下文,使用后可以识别H5页面的控件 :Usage: driver.contexts 用法 driver.contexts 2. current_context cu

Apache Qpid Python 1.35.0 发布

Apache Qpid Python 1.35.0 发布了,Apache Qpid (Open Source AMQP Messaging) 是一个跨平台的企业通讯解决方案,实现了高级消息队列协议.提供了 Java.C++ 两种服务端版本以及 Java.C++..NET.Python和Ruby语言的客户端. 增强: QPID-6475 - 08..09 Send connection.close before closing socket QPID-6567 - Support producer

Zabbix Python API 应用实战

做监控的同学应该知道,公司IDC机房经常有上架.下架.报修和报废的服务器.如果服务器数量很多的时候很容易造成监控遗漏.    大的互联网公司把监控系统和CMDB(资产管理系统|配置管理数据库系统)集成在一起,当上架一台新机器的时候CMDB里面会记录相关的信息,Zabbix根据CMDB里面信息自动Link相关的模块,添加|删除监控.很多小的公司没有资产管理系统,但作为监控的负责人应该每天知道上架了哪些新的机器,确保能添加到Zabbix监控里面.    首先给大家说一下脚本思路:1)通过Nmap工具

Appium+python自动化8-Appium Python API

前言: Appium Python API全集,不知道哪个大神整理的,这里贴出来分享给大家. 1.contexts contexts(self): Returns the contexts within the current session. 返回当前会话中的上下文,使用后可以识别H5页面的控件 :Usage: driver.contexts 用法 driver.contexts 2. current_context current_context(self): Returns the cur

Openstack python api 学习文档

Openstack python api 学习文档 转载请注明http://www.cnblogs.com/juandx/p/4953191.html 因为需要学习使用api接口调用openstack,所以上一篇写了一些使用openstack的纯api调用的方法, 但是openstack还提供了更好的python的api,只需要python的包即可,感觉更好使用. 对于compute的api,包是放在了/usr/lib/python2.7/site-packages/novaclient/目录,

spark2.x由浅入深深到底系列七之RDD python api详解一

学习spark任何技术之前,请先正确理解spark,可以参考:正确理解spark 以下对RDD的三种创建方式.单类型RDD基本的transformation api.采样Api以及pipe操作进行了python api方面的阐述 一.RDD的三种创建方式 从稳定的文件存储系统中创建RDD,比如local fileSystem或者hdfs等,如下: """ 创建RDD的方法: 1: 从一个稳定的存储系统中,比如hdfs文件, 或者本地文件系统 """

13、Selenium+python+API分类总结

Selenium+python+API分类总结 http://selenium-python.readthedocs.org/index.html 分类 方法 方法描述 客户端操作 __init__(self, host, port, browserStartCommand, browserURL) 构造函数.host:selenium server的ip:port:elenium server的port,默认为4444:browserStartCommand:浏览器类型,iexplore,fi