


这篇文章主要介绍了Python 实现文件的全备份和差异备份详解的相关资料,需要的朋友可以参考下
Python实现文件的全备份和差异备份
之前有写利用md5方式来做差异备份,但是这种md5方式来写存在以下问题:
md5sum获取有些软连接的MD5值存在问题
不支持对空目录进行备份,因为md5sum无法获取空目录的md5值
权限的修改md5sum无法判断
解决方案:
利用文件的mtime ctime
mtime(Modified time)是在写入文件时随文件内容的更改而更改的
ctime(Create time)是在写入文件、更改所有者、权限或链接设置时随Inode的内容更改而更改的
废话不多说直接上代码:
#!/usr/bin/env python import time,os,sys,cPickle fileInfo = {} def logger(time,fileName,status,fileNum): f = open('backup.log','a') f.write("%s\t%s\t%s\t\t%s\n" % (time,fileName,status,fileNum)) def tar(sDir,dDir,fileNum): command = "tar zcf %s %s >/dev/null 2>&1" % (dDir + ".tar.gz",sDir) if os.system(command) == 0: logger(time.strftime('%F %X'),dDir + ".tar.gz",'success',fileNum) else: logger(time.strftime('%F %X'),dDir + ".tar.gz",'failed',fileNum) def fullBak(path): fileNum = 0 for root,dirs,files in os.walk(path): for name in files: file = os.path.join(root, name) mtime = os.path.getmtime(file) ctime = os.path.getctime(file) fileInfo[file] = (mtime,ctime) fileNum += 1 f = open(P,'w') cPickle.dump(fileInfo,f) f.close() tar(S,D,fileNum) def diffBak(path): for root,dirs,files in os.walk(path): for name in files: file = os.path.join(root,name) mtime = os.path.getmtime(file) ctime = os.path.getctime(file) fileInfo[file] = (mtime,ctime) if os.path.isfile(P) == 0: f = open(P,'w') f.close() if os.stat(P).st_size == 0: f = open(P,'w') cPickle.dump(fileInfo,f) fileNum = len(fileInfo.keys()) f.close() print fileNum tar(S,D,fileNum) else: f = open(P) old_fileInfo = cPickle.load(f) f.close() difference = dict(set(fileInfo.items())^set(old_fileInfo.items())) fileNum = len(difference) print fileNum difference_file = ' '.join(difference.keys()) print difference_file tar(difference_file,D,fileNum) f = open(P,'w') cPickle.dump(fileInfo,f) f.close() def Usage(): print ''' Syntax: python file_bakcup.py pickle_file model source_dir filename_bk model: 1:Full backup 2:Differential backup example: python file_backup.py fileinfo.pk 2 /etc etc_$(date +%F) explain: Automatically add '.tar.gz' suffix ''' sys.exit() if len(sys.argv) != 5: Usage() P = sys.argv[1] M = int(sys.argv[2]) S = sys.argv[3] D = sys.argv[4] if M == 1: fullBak(S) elif M == 2: diffBak(S) else: print "\033[;31mDoes not support this mode\033[0m" Usage()
测试:
$ python file_backup.py data.pk 1 data data_$(date +%F) #全备份 $ > data/www.linuxeye.com #测试创建文件,修改文件权限 $ chmod 777 data/py/eshop_bk/data.db $ python file_backup.py data.pk 2 data data_$(date +%F)_1 #备份改变的文件 2 data/py/eshop_bk/data.db data/www.linuxeye.com
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Arraysinpython, besondersvianumpy, arecrucialInScientificComputingFortheirefficience undvertilität.1) Sie haben festgelegt, dass die Fornerikerne, Datenanalyse und Machinelarning.2) Numpy'SimplementationIncensuresFasteroperationsdanpythonlisten.3) Araysensableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableable

Sie können verschiedene Python -Versionen mithilfe von Pyenv, Venv und Anaconda verwalten. 1) Verwalten Sie PYENV, um mehrere Python -Versionen zu verwalten: Installieren Sie PyEnv, setzen Sie globale und lokale Versionen. 2) Verwenden Sie VenV, um eine virtuelle Umgebung zu erstellen, um Projektabhängigkeiten zu isolieren. 3) Verwenden Sie Anaconda, um Python -Versionen in Ihrem Datenwissenschaftsprojekt zu verwalten. 4) Halten Sie das System Python für Aufgaben auf Systemebene. Durch diese Tools und Strategien können Sie verschiedene Versionen von Python effektiv verwalten, um den reibungslosen Betrieb des Projekts zu gewährleisten.

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