Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Можно ли передавать переменные среды на удаленный сервер ssh при выполнении задач Fabric?

Ситуация: у меня есть некоторые инструменты на основе Fabric, которым необходимо передавать настраиваемые переменные среды для подключения по ssh к удаленным хостам (например, для таких вещей, как run()). Простой ванильный эквивалент ssh будет

export VAR=foo; ssh -o SendEnv=VAR my.host.com

Я знаю, что Fabric использует библиотеку Python ssh под названием paramiko, которая, по-видимому, поддерживает это, но мое чтение документации Fabric не показало мне способа передать правильные значения в run() и распространить их на библиотеку paramiko. Есть ли способ добиться того, чего я хочу, с помощью Fabric?

ssh python fabric
11.10.2019

Ответы:


1

Возможно. Метод Connection.run принимает kwargs, особенно словарь env. Эта коллекция env vars будет передана в ваш сеанс SSH.

NB: Документация по Connection.run довольно минимальна. Но, к счастью, он является оберткой для метода run Invoke (как и большинство других методов Fabric). => Вы можете взглянуть на метод run Invoke здесь

19.10.2019
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..