当前位置: 首页 > news >正文

以下是针对该 Ansible 任务的格式检查和优化建议

以下是针对该 Ansible 任务的格式检查和优化建议:


目录

  • 一、格式检查
    • 原始代码
    • 问题分析
    • 修正后的标准格式
  • 二、推荐增强功能
    • 1. 添加可执行权限
    • 2. 显式指定 Shell 解释器
    • 3. 添加错误处理
  • 三、完整 Playbook 示例
  • 四、验证脚本兼容性
  • 五、常见错误总结


一、格式检查

原始代码

- name: 执行删除脚本command: /home/linaro/installer/delete.shregister: delete_output

问题分析

• 缩进不一致:Ansible 要求任务内参数(commandregister)必须与 name 对齐(统一缩进 2 空格)。
• 缺少引号:command 参数值中的脚本路径建议用引号包裹(非必需,但推荐)。
• 未处理换行符:如果脚本包含 Windows 换行符(CRLF),会导致执行失败。

修正后的标准格式

- name: 执行删除脚本command: "/home/linaro/installer/delete.sh"register: delete_output

二、推荐增强功能

1. 添加可执行权限

确保脚本在目标主机上有可执行权限:

- name: Ensure script is executablefile:path: /home/linaro/installer/delete.shmode: '0755'

2. 显式指定 Shell 解释器

如果脚本依赖 Shell 特性(如通配符 * 或管道 |),改用 shell 模块:

- name: 执行删除脚本(兼容 Shell 特性)shell: "/home/linaro/installer/delete.sh"register: delete_output

3. 添加错误处理

通过 ignore_errorsfailed_when 控制任务失败逻辑:

- name: 执行删除脚本(带错误处理)shell: "/home/linaro/installer/delete.sh"register: delete_outputignore_errors: yes  # 即使失败也继续执行后续任务failed_when: delete_output.rc != 0  # 自定义失败条件

三、完整 Playbook 示例

---
- name: Delete files with scripthosts: armbian4become: yestasks:- name: Fix script permissionsfile:path: /home/linaro/installer/delete.shmode: '0755'- name: Execute scriptshell: "/home/linaro/installer/delete.sh"register: delete_output- name: Show script outputdebug:var: delete_output.stdout_lines

四、验证脚本兼容性

在目标主机上手动检查脚本:

# 检查 Shebang 行是否正确
head -n 1 /home/linaro/installer/delete.sh
# 输出应为 #!/bin/bash 或 #!/usr/bin/env bash# 检查换行符格式(Windows → Unix)
cat -A /home/linaro/installer/delete.sh
# 若输出包含 ^M(即 \r
),需用 dos2unix 转换

五、常见错误总结

错误现象可能原因解决方案
invalid command脚本无执行权限chmod +x 添加权限
syntax error脚本含 Windows 换行符dos2unix 转换
command not found路径错误或未安装依赖检查路径和依赖库

通过以上调整,可以确保任务格式规范且脚本执行稳定! 🛠️


相关文章:

以下是针对该 Ansible 任务的格式检查和优化建议

以下是针对该 Ansible 任务的格式检查和优化建议: 目录 一、格式检查原始代码问题分析修正后的标准格式 二、推荐增强功能1. 添加可执行权限2. 显式指定 Shell 解释器3. 添加错误处理 三、完整 Playbook 示例四、验证脚本兼容性五、常见错误总结 一、格式检查 原始…...

C++语言的测试覆盖率

C语言的测试覆盖率分析与实践 引言 在软件开发过程中,测试覆盖率是一项重要的质量指标,它帮助开发者评估代码的测试效果,确保软件的可靠性与稳定性。尤其在C语言的开发中,由于其复杂的特性和丰富的功能,测试覆盖率的…...

如何使用 DrissionPage 进行网页自动化和爬取

在这个技术博客中,我们将向大家展示如何使用 DrissionPage 进行网页自动化操作与数据爬取。DrissionPage 是一个基于 Playwright 的 Python 自动化工具,它允许我们轻松地控制浏览器进行网页爬取、测试以及自动化操作。与其他工具(如 Selenium…...

设计模式 Day 3:抽象工厂模式(Abstract Factory Pattern)详解

经过前两天的学习,我们已经掌握了单例模式与工厂方法模式,理解了如何控制实例个数与如何通过子类封装对象的创建逻辑。 今天,我们将进一步深入“工厂”体系,学习抽象工厂模式(Abstract Factory Pattern)&a…...

TensorRT 有什么特殊之处

一、TensorRT的定义与核心功能 TensorRT是NVIDIA推出的高性能深度学习推理优化器和运行时库,专注于将训练好的模型在GPU上实现低延迟、高吞吐量的部署。其主要功能包括: 模型优化:通过算子融合(合并网络层)、消除冗余…...

SQL注入-盲注靶场实战(手写盲注payload)--SRC获得库名即可

布尔盲注 进入页面 注入点 ’ and 11 and 12 得知为布尔盲注 库名长度 and length(database()) 8 抓包(浏览器自动进行了url编码)爆破 得知为 12 库名字符 1 and ascii(substr(database(),1,1))112 – q (这里如果不再次抓包…...

http://noi.openjudge.cn/_2.5基本算法之搜索_1804:小游戏

文章目录 题目深搜代码宽搜代码深搜数据演示图总结 题目 1804:小游戏 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB 描述 一天早上,你起床的时候想:“我编程序这么牛,为什么不能靠这个赚点小钱呢?”因此你决定编写一个小游戏。 游戏在一…...

Windows Flip PDF Plus Corporate PDF翻页工具

软件介绍 Flip PDF Plus Corporate是一款功能强大的PDF翻页工具,也被称为名编辑电子杂志大师。这款软件能够迅速将PDF文件转换为具有翻页动画效果的电子书,同时保留原始的超链接和书签。无论是相册、视频、音频,还是Flash、视频和链接&#…...

Java八股文-List

集合的底层是否加锁也就代表是否线程安全 (一)List集合 一、数组 array[1]是如何通过索引找到堆内存中对应的这块数据的呢? (1)数组如何获取其他元素的地址值 (2)为什么数组的索引是从0开始的,不可以从1开始吗 (3)操作数组的时间复杂度 ①查找 根据索引查询 未…...

btrfs , ext4 , jfs , xfs , zfs 对比 笔记250406

btrfs , ext4 , jfs , xfs , zfs 对比 笔记250406 特性Btrfsext4JFSXFSZFS定位现代多功能传统稳定轻量级高性能大文件企业级存储最大文件/分区16EB / 16EB16TB / 1EB4PB / 32PB8EB / 8EB16EB / 25610⁵ ZB快照✅ 支持❌ 不支持❌ 不支持❌ 不支持✅ 支持透明压缩✅ (Zstd/LZO)❌…...

Meta上新Llama 4,到底行不行?

这周AI圈被Meta的“深夜突袭”炸开了锅。 Llama 4家族带着三个新成员,直接杀回开源模型战场,连扎克伯格都亲自站台喊话:“我们要让全世界用上最好的AI!” 但别急着喊“王炸”,先看看它到底强在哪。 这次Meta玩了个狠招…...

显示器工艺简介

华星光电显示器的生产工艺流程介绍,从入厂原料到生产出显示器的整体工艺介绍 华星光电显示器的生产工艺流程主要包括以下几个阶段,从原材料入厂到最终显示器的生产: 原材料准备 玻璃基板:显示器的核心材料,通常采用超…...

音乐软件Pro版!内置音源,听歌自由,一键畅享!

今天给大家介绍一款超实用的音乐软件——LX音乐Pro版。原版LX音乐需要用户自行导入音源才能正常使用,但此次推出的Pro版已经内置了音源,省去了繁琐的操作步骤,使用起来更加便捷 这款软件不仅支持歌曲搜索,还能搜索歌单&#xff0c…...

Spring 中有哪些设计模式?

🧠 一、Spring 中常见的设计模式 设计模式类型Spring 中的应用场景单例模式创建型默认 Bean 是单例的工厂模式创建型BeanFactory、FactoryBean抽象工厂模式创建型ApplicationContext 提供多个工厂接口代理模式结构型AOP 动态代理(JDK/CGLIB)…...

R语言使用ggplot2作图

在ggplot2中,图是采用串联起来()号函数创建的。每个函数修改属于自己的部分。比如,ggplot()geom()...... aes(x, y, colour a,shape a,size a.......) ggplot2中画图常用的五大块内容 数据(data)及一系列将数据中的变量对应到图…...

GenerationMixin概述

类 类名简单说明GenerateDecoderOnlyOutput继承自 ModelOutput,适用于非束搜索方法的解码器-only模型输出类。GenerateEncoderDecoderOutput继承自 ModelOutput,适用于非束搜索方法的编码器-解码器模型输出类。GenerateBeamDecoderOnlyOutput继承自 Mod…...

文心快码制作微信小程序

AI时代来临,听说Baidu Comate也推出了自家的编程工具Zulu,可以从零到一帮你生成代码,趁着现在还免费,试试效果如何。这里以开发一个敲木鱼的微信小程序为例 一、需求分析 写小程序需求文档 首先,第一步我要准确描述…...

flutter provider状态管理使用

在 Flutter 中,Provider 是一个轻量级且易于使用的状态管理工具,它基于 InheritedWidget,并提供了一种高效的方式来管理和共享应用中的状态。相比其他复杂的状态管理方案(如 Bloc 或 Riverpod),Provider 更…...

C++——静态成员

目录 静态成员的定义 静态成员变量 编程示例 存在的意义 静态成员函数 类内声明 类外定义 编程示例 静态成员的定义 静态成员在C类中是一个重要的概念,它包括静态成员变量和静态成员函数。静态成员的特点和存在的意义如下: 静态成员变量 1…...

UDP学习笔记(四)UDP 为什么大小不能超过 64KB?

🌐 UDP 为什么大小不能超过 64KB?TCP 有这个限制吗? 在进行网络编程或者调试网络协议时,我们常常会看到一个说法: “UDP 最大只能发送 64KB 数据。” 这到底是怎么回事?这 64KB 是怎么来的?TCP…...

Linux中用gdb查看coredump文件

查看dump的命令: gdb 可执行文件 dump文件路径查看函数调用栈 (gdb)bt查看反汇编代码 (gdb)disassemble查看寄存器的值 (gdb)info all-registers如果通过上述简单命令无法排查,还是通过-g参数编译带符号表的可执行文件,再用gdb查看...

PyTorch 深度学习 || 7. Unet | Ch7.1 Unet 框架

1. Unet 框架...

LeetCode 热题 100 堆

215. 数组中的第K个最大元素 给定整数数组 nums 和整数 k,请返回数组中第 **k** 个最大的元素。 请注意,你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素,而不是第 k 个不同的元素。 你必须设计并实现时间复杂度为 O(n) 的算法解决此问题。 示例 …...

LeetCode栈 155. 最小栈

设计一个支持 push ,pop ,top 操作,并能在常数时间内检索到最小元素的栈。 实现 MinStack 类: MinStack() 初始化堆栈对象。void push(int val) 将元素val推入堆栈。void pop() 删除堆栈顶部的元素。int top() 获取堆栈顶部的元素。int get…...

Linux系统03---文件操作时间编程

目录 文件操作 1.1 缓冲区 1.2 基于缓冲区的文件操作---高级 IO 1.3 基于非缓冲区的文件操作—低级 IO 1.3.1 文件描述符 int fd; 1.3.2 函数名:open() 1.3.3 函数名:close() 1.3.4 函数名:write() 1.3.5 函数名:read(…...

4月5日作业

需求: 1.按照图示的VLAN及IP地址需求,完成相关配置 2.要求SW 1为VLAN 2/3的主根及主网关 SW2为VLAN 20/30的主根及主网关,SW1和 SW2互为备份 3.可以使用super vlan 4.上层通过静态路由协议完成数据通信过程 5.AR1为企业出口路由器…...

新一代AI架构实践:数字大脑AI+智能调度MCP+领域执行APP的黄金金字塔体系

新一代AI架构实践:数字大脑智能调度领域执行的黄金金字塔体系 一、架构本质的三层穿透性认知 1.1 核心范式转变(CPS理论升级) 传统算法架构:数据驱动 → 特征工程 → 模型训练 → 业务应用 新一代AI架构:物理规律建…...

低代码开发:重塑软件开发的未来

在数字化转型的浪潮中,企业对软件开发的需求呈爆炸式增长。然而,传统软件开发模式面临着开发周期长、成本高、技术门槛高等诸多挑战。低代码开发平台(Low-Code Development Platform)应运而生,它通过可视化编程和拖拽式…...

小型园区网实验作业

拓扑搭建: 实验需求: 1、按照图示的VLAN及IP地址需求,完成相关配置 2、要求SW1为VLAN 2/3的主根及网关 SW2 为VLAN 20/30 的主根及主网关 SW1和SW2互为备份 3、可以使用super vlan 4、上层通过静态路由协议完成数据通信过程 5、A…...

Gateway 网关 快速开始

一、核心概念 路由(route) 路由是网关中最基础的部分,路由信息包括一个ID、一个目的URI、一组断言工厂、一组Filter组成。如果断言为真,则说明请求的 URL 和配置的路由匹配。 断言(predicates) 断言函数允许开发者去定义匹配 Http Request 中…...

C++中如何使用STL中的list定义一个双向链表,并且实现增、删、改、查操作

一、STL中的 list 是双向链表&#xff0c;但不是循环链表&#xff0c;通过指针访问结点数据&#xff0c;它的内存空间可以是不连续的&#xff0c;使用它能高效地进行各种操作。 二、代码 #include <bits/stdc.h> using namespace std;// 打印链表元素的函数 void print…...

shell脚本中捕获键盘中断信号trap

在 Shell 脚本中&#xff0c;可以通过 trap 命令捕获键盘中断信号&#xff08;通常是 SIGINT&#xff0c;即 CtrlC&#xff09;。以下是具体的实现方法&#xff1a; 1.使用 trap 捕获键盘中断信号 trap 命令用于捕获信号并执行相应的命令或函数。SIGINT&#xff08;信号编号为 …...

让ChatGPT用DeepReaserch指导进行学术写作

目录 ChatGPT在学术论文写作中的作用与分阶段提示词指南 1.选题阶段&#xff08;确定研究课题方向&#xff09; 2.文献综述阶段&#xff08;调研与综述已有研究&#xff09; 3.研究设计阶段&#xff08;设计研究方法与框架&#xff09; 4.撰写正文阶段&#xff08;撰写各部…...

Compose笔记(十四)--LazyColumn

这一节了解一下Compose中的LazyColumn&#xff0c;在Jetpack Compose 中&#xff0c;LazyColumn 是一个用于高效显示长列表或可滚动垂直布局的组件。它类似于传统 Android 开发中的 RecyclerView&#xff0c;但专为 Compose 的声明式 UI 框架设计&#xff0c;能够显著优化性能&…...

CNN-SE-Attention-ITCN多特征输入回归预测(Matlab完整源码和数据)

CNN-SE-Attention-ITCN多特征输入回归预测&#xff08;Matlab完整源码和数据&#xff09; 目录 CNN-SE-Attention-ITCN多特征输入回归预测&#xff08;Matlab完整源码和数据&#xff09;预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 1.一种适合光伏功率回归预测的高创…...

Spring Data JPA中的List底层:深入解析ArrayList的奥秘!!!

&#x1f31f; Spring Data JPA中的List底层&#xff1a;深入解析ArrayList的奥秘 &#x1f4a1; 你是否好奇过&#xff0c;为什么Spring Data JPA的查询方法返回的List<T>总是默认为ArrayList&#xff1f;本文将通过技术原理解析、验证实验和性能优化指南&#xff0c;为…...

redis高并发缓存架构与性能优化

Redlock实现原理 超过半数redis节点加锁成功才算成功加锁。 Redlock存在问题 如果主节点挂掉&#xff0c;还没有同步到从节点&#xff0c;重新选举出主节点&#xff0c;那加锁就没有加到这个新的主节点上。 如果增加redis主节点数&#xff0c;那么加锁的性能更差&#xff0c;要…...

解锁多邻国:全方位语言学习新体验

解锁多邻国&#xff1a;全方位语言学习新体验​ ​ 在数字化学习浪潮中&#xff0c;多邻国&#xff08;Duolingo&#xff09;凭借独特优势&#xff0c;成为全球超 5 亿用户的语言学习首选。这款 2012 年诞生于美国匹兹堡的应用&#xff0c;2019 年进入中国市场后&#xff0c;…...

Docker部署SeraXNG接入dify报错解决

报错&#xff1a; 设置授权 配置凭据后&#xff0c;工作区中的所有成员都可以在编排应用程序时使用此工具。 SearXNG base URL* 如何获取 PluginInvokeError: {"args":{},"error_type":"ToolProviderCredentialValidationError","message&q…...

Zookeeper的作用详解

Zookeeper作为分布式协调服务&#xff0c;在分布式系统中承担核心协调角色&#xff0c;其作用可归纳为以下核心功能模块&#xff1a; 一、分布式协调与同步 分布式锁管理 提供独占锁和共享锁&#xff0c;通过创建临时顺序节点实现锁的公平竞争。例如&#xff0c;客户端在/distr…...

高频面试题(含笔试高频算法整理)基本总结回顾34

干货分享&#xff0c;感谢您的阅读&#xff01; &#xff08;暂存篇---后续会删除&#xff0c;完整版和持续更新见高频面试题基本总结回顾&#xff08;含笔试高频算法整理&#xff09;&#xff09; 备注&#xff1a;引用请标注出处&#xff0c;同时存在的问题请在相关博客留言…...

Dify 与 n8n 对比分析:AI 应用开发与自动化工作流工具的深度比较

Dify 与 n8n 对比分析&#xff1a;AI 应用开发与自动化工作流工具的深度比较 摘要 本文对比分析了 Dify 和 n8n 两款工具的核心定位、功能特点、适用场景及技术门槛。Dify 专注于 AI 应用开发&#xff0c;适合快速搭建智能客服、知识库检索等场景&#xff1b;n8n 则定位于通用…...

Systemd构建容器化微服务集群管理系统

实训背景 你是一家云计算公司的 DevOps 工程师&#xff0c;需为某客户设计一套基于 Docker 的微服务集群管理系统&#xff0c;需求如下&#xff1a; 容器自启管理&#xff1a;确保三个服务&#xff08;webapp、api、redis&#xff09;在系统启动时自动运行。依赖顺序控制&…...

手搓多模态-04 归一化介绍

在机器学习中&#xff0c;归一化是一个非常重要的工具&#xff0c;它能帮助我们加速训练的速度。在我们前面的SiglipVisionTransformer 中&#xff0c;也有用到归一化层&#xff0c;如下代码所示&#xff1a; class SiglipVisionTransformer(nn.Module): ##视觉模型的第二层&am…...

nano 编辑器的使用

nano 编辑器的使用 1. 启动 nano2. 编辑文本3. 基本操作4. 保存和退出5. 其他常用快捷键6. 高级用法 nano 是一个简单易用的文本编辑器&#xff0c;适合初学者使用&#xff1a; 1. 启动 nano 在终端中输入 nano 命令&#xff0c;后面可以跟上你想要编辑的文件的名称。如果文件…...

如何搞定学习人工智能所需的数学?

一、明确AI所需的数学核心领域 AI的数学需求并非泛泛而谈&#xff0c;而是集中在几个核心领域。以下是按优先级排序的关键知识点&#xff1a; 线性代数 核心概念&#xff1a;向量、矩阵、特征值分解、奇异值分解&#xff08;SVD&#xff09;。应用场景&#xff1a;图像处理&a…...

TCP/IP五层协议

目录 1. 五层模型结构 2. 各层核心功能与协议 (1) 应用层&#xff08;Application Layer&#xff09; (2) 传输层&#xff08;Transport Layer&#xff09; (3) 网络层&#xff08;Network Layer&#xff09; (4) 数据链路层&#xff08;Data Link Layer&#xff09; (5…...

解决Opencv:TypeError: points is not a numerical tuple

最近刚开始学习Opencv&#xff0c;跟着b站阿婆主敲代码的时候&#xff0c;又又又又&#xff0c;又出现了bug&#xff0c;下面听我娓娓道来~~ --------------------------------------------------------------------------&#xff08;手动分界线&#xff09; 首先描述一下当时…...

LLM-大语言模型浅谈

目录 核心定义 典型代表 核心原理 用途 优势与局限 未来发展方向 LLM&#xff08;Large Language Model&#xff09;大语言模型&#xff0c;指通过海量文本数据训练 能够理解和生成人类语言的深度学习模型。 核心定义 一种基于深度神经网络&#xff08;如Transformer架…...

LeetCode第132题_分割回文串II

LeetCode 第132题&#xff1a;分割回文串 II 题目描述 给你一个字符串 s&#xff0c;请你将 s 分割成一些子串&#xff0c;使每个子串都是回文。 返回符合要求的 最少分割次数 。 难度 困难 题目链接 点击在LeetCode中查看题目 示例 示例 1&#xff1a; 输入&#xf…...