Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Как изолировать пользовательский ввод для env.hosts в ткани для каждой задачи

У меня есть несколько задач в скрипте ткани. Я пытаюсь понять, как можно разрешить настройку env.hosts или декоратора @hosts для конкретной задачи. Я хочу, чтобы в моем потрясающем файле были некоторые задачи, чтобы иметь предустановленные хосты, в то время как я мог бы передать файл, который можно было бы проанализировать как кортеж хостов, другим. Я также хотел бы, чтобы этот файл определялся во время выполнения.

У меня есть это:

def host_list():
    host_file = raw_input("enter the file containing the list of hosts: ")
    host_list = open(host_file, 'r')
    host_list = host_list.read().strip('\n')
    host_list = host_list.split(',')

    return host_list

У меня есть задача:

@task
def hostname():
    run('hostname')

Я могу настроить env.hosts правильно, если у меня есть функция host_list, разделенная на команды, но у меня есть другие задачи, и я не хочу, чтобы фабрика запрашивала установку env.hosts. Я попытался добавить шаги внутри функций задачи, но я получаю запрос с каждой итерацией. Я попытался передать декоратору #hosts функцию host_list, но это выдало мне ошибку о том, что объект функции не является итерируемым. Есть ли способ изолировать функцию host_list только для определенных задач?

31.10.2013

Ответы:


1

Этот ответ вызывает множество вопросов в переполнении стека. Но чтобы дать вам представление, вы можете отправить файл в качестве аргумента для host_list(), а затем прочитать его и передать его результаты для использования с execute()

14.01.2014
Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..