本文实例讲述了Python实现SVN的目录周期性备份方法。分享给大家供大家参考。具体如下:
起因:今天用SVN时,不小心把远程SVN服务器上的目录删掉了,然后在本地又手贱地还原了一下项目(eclipse中右键项目team => 还原),导致写了大半天的代码全部丢失,用多款数据恢复软件恢复也无果。一怒之下写了这个目录周期性备份小工具,每隔5秒备份源目录中的所有文件到目标目录(保留结构),保证目标目录中的文件只增不减。且每次只拷贝发生变化的文件(比较两个文件的MD5值)。
思考:虽然SVN也是一个版本管理软件,但在使用过程总觉得它的诸多操作挺别扭,相比而言Git更强大灵活。我自己理想中的版本控制软件至少应该考虑到一些让用户产生较强挫败的使用场景(也许大部分情况是因为用户误用,但如果误用情况也能考虑到,才能更体现软件的终极人文关怀嘛),比如删除远程服务器上的文件,我觉得应该设计成这样:即使用户删除了文件,文件还应该在一个缓冲区中呆1天(或几个小时,可以配置),然后由一个定时任务定时删除缓冲区中停留时间超过1天的文件。而不是立即物理删除。
TODO:
增加配置文件,做成命令行程序
md5_caculate.py:
# -*- coding: utf-8 -*- #!/usr/bin/python from hashlib import md5 import os def calMD5(str): m = md5() m.update(str) return m.hexdigest() def calMD5ForFile(file): statinfo = os.stat(file) if int(statinfo.st_size) / (1024*1024) >= 1000: # print("File size > 1000, move to big file...") return calMD5ForBigFile(file) m = md5() f = open(file, 'rb') m.update(f.read()) f.close() return m.hexdigest() def calMD5ForFolder(dir, MD5File): outfile = open(MD5File,'w') for root, subdirs, files in os.walk(dir): for file in files: filefullpath = os.path.join(root, file) """print filefullpath""" filerelpath = os.path.relpath(filefullpath, dir) md5 = calMD5ForFile(filefullpath) outfile.write(filerelpath+' '+md5+"\n") outfile.close() def calMD5ForBigFile(file): m = md5() f = open(file, 'rb') buffer = 8192 # why is 8192 | 8192 is fast than 2048 while 1: chunk = f.read(buffer) if not chunk : break m.update(chunk) f.close() return m.hexdigest() if __name__=="__main__": print(calMD5ForFile("e:/test/target/a/b/rabbit.txt"))
file_util.py:
# -*- coding: utf-8 -*- #!/usr/bin/python import os,shutil from md5_caculate import calMD5ForFile # 拷贝源目录到目标目录 def copyDir(srcDir, dstDir): if srcDir in dstDir: # 源目录包含在目标目录,则直接返回 return if not os.path.isdir(srcDir): print(srcDir, "路径指定的源目录不存在!") return; if not os.path.exists(dstDir): # 目标目录不存在时则创建 os.makedirs(dstDir) for fileOrDirName in os.listdir(srcDir): # 源目录下的所有文件(包括文件和目录) TODO BUG:如果srcDir为一个空目录? # fileOrDirPath = srcDir + "/" + fileOrDirName fileOrDirPath = os.path.join(srcDir, fileOrDirName) if os.path.isfile(fileOrDirPath): # 如果当前是一个子文件,则直接复制文件 copyFile(fileOrDirPath, dstDir) if os.path.isdir(fileOrDirPath): # 如果当前是一个子目录,则递归复制目录 copyDir(fileOrDirPath, os.path.join(dstDir, fileOrDirName)) # 拷贝源文件到目标目录 def copyFile(srcFile, dstDir): if not os.path.isfile(srcFile): print(srcFile, "路径指定的源文件不存在!") return fileName = os.path.basename(srcFile) dstFile = os.path.join(dstDir, fileName) if os.path.isfile(dstFile): # 有同名的目标文件,则检查MD5值是否相同,如果不同才Copy if calMD5ForFile(srcFile) != calMD5ForFile(dstFile): try: shutil.copy(srcFile, dstDir) except PermissionError: print("PermissionError occurs: ", srcFile) else: shutil.copy(srcFile, dstDir) if __name__=="__main__": copyDir("e:/test/src", "e:/test/target")
backuper.py:
# -*- coding: utf-8 -*- #!/usr/bin/python import os, time from file_util import copyDir # ------------------------------------------------------------- # 定时备份源目录到目标目录 # version = 1.0 # author = Will # ------------------------------------------------------------- # 定时备份源目录到目标目录,sleepIntervalSeconds为备份时间间隔秒数 def backupDir(srcDir, dstDir, sleepIntervalSeconds): if not os.path.isdir(srcDir): print("请指定要备份源目录并确保目录存在!") return; while True: print("备份:", srcDir, ",到:", dstDir) copyDir(srcDir, dstDir) print("开始休眠", sleepIntervalSeconds, "秒...") time.sleep(sleepIntervalSeconds) if __name__=="__main__": backupDir("d:/Documents/workspace/workspace/griddle", "e:/backup/griddle", 20)
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


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