最近,正好发生了一件大事,就是 GitLab 的运维同学不小心删除了生产的数据,虽然 GitLab 已经骇人听闻的准备了五种备份机制,但是,仍然导致他们丢失了将近 6 个小时的用户数据,尤其对他们声誉的损失,是根本无法估量的。反思一下,这个博客 Becomin' Charles,也是没有完善的备份的,真是冷汗直冒啊,主要考虑到这是我的个人博客,但是想想已经坚持了快十年了,如果真的丢了的话,还是非常痛心的。
正好,老婆最近正在学习Python 编程,我在教她,其实,我是PHP 程序员,一点也不喜欢 Python,但是说实在,一个外行学编程的话,Python 确实比PHP 友好太多了,只能推荐她学 Python 了。正好,借着这个机会,我决定自己也学学 Python 编程吧,于是,我决定要用 Python 做一个数据库的自动备份脚本。备份的位置,就用Dropbox 来做吧,因为我的服务器是 Linode 提供的,美国 fremont 机房,选择美国的存储服务,比较合适。以下是我写得代码,Python 小白,敬请指教:
#!/usr/bin/python #coding:utf-8 import sys import os from yamlimport load from datetime import datetime import dropbox from dropbox.filesimport WriteMode from dropbox.exceptions import ApiError, AuthError if len(sys.argv) < 2: print >>sys.stderr, "Usage: %s <config_file>" % sys.argv[0] sys.exit(0) conf = load(file(sys.argv[1], 'r')) # config file is a YAML looks like # --- # server-name: 127.0.0.1 # local-backup-path: /tmp # remote-backup-path: /backup # dropbox-token: jdkgjdkjg # databases: # - host: localhost # port: 3306 # user: user # pass: password # name: database1 # charset: utf8 # - host: localhost # port: 3306 # user: user2 # pass: password2 # name: database2 # charset: utf8 for dbin conf['databases'] : filename = "%s_%s.sql" % (db['name'], datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H-%M-%S")) filepath = "%s/%s" % (conf['local-backup-path'], filename) cmd = "mysqldump -h%s -u%s -p%s -P%s --single-transaction %s > %s" % ( db['host'], db['user'], db['pass'], db['port'], db['name'], filepath ) os.system(cmd) cmd = "gzip %s" % filepath os.system(cmd) filepath = filepath + '.gz' dbx = dropbox.Dropbox(conf['dropbox-token']) backuppath = "%s/%s/%s/%s" % ( conf['remote-backup-path'], # remote path datetime.now().strftime("%Y%m%d"), # date string conf['server-name'], # server name filename + '.gz') with open(filepath, 'rb') as f: time = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S ") print(time + "Uploading " + filepath + " to Dropbox as " + backuppath) try: dbx.files_upload(f.read(), backuppath, mode=WriteMode('overwrite')) except ApiErroras err: # This checks for the specific error where a user doesn't have # enough Dropbox space quota to upload this file if (err.error.is_path() and err.error.get_path().error.is_insufficient_space()): sys.exit("ERROR: Cannot back up; insufficient space.") elif err.user_message_text: print(err.user_message_text) sys.exit() else: print(err) sys.exit()
简单描述下这个代码的思路,这个程序应该满足这个几个要求:
使用 mysqldump 备份数据库到本地
应该支持配置文件,允许配置多个数据库
可以上传到 Dropbox
为了完成这些要求,首先碰到的难题是怎么支持配置文件,一搜,原来 Python 下有个默认的 ConfigParser,可以完成这个任务,但是正常东西比较恶心的是,配置文件必须是以 [Section] 为单位组织的。其实我的配置显然有些全局配置,还有就是数据库的各种信息是多次重复的,这种配置文件,嵌套能力简直糟糕,必须两层的结构,就很恶心。于是我去网上搜配置文件的格式,好多文章比较了各种配置文件的优劣,其实这文章挺多的,我想了想,以后或许我也可以写文章讲讲我自己的感受了。反正就是很多文章最后都公认 YAML 是配置文件里最完美的。于是我也决定用这个,果然也有现成的类库,就是 PyYAML,特方便,就俩函数 load 和 dump,直接就把文件变成 dict 格式了。
第二个难题,就是上传 Dropbox,后来发现,官方提供了很丰富的 API,而且直接就有 SDK,(让我眼红的是,官方竟然没有 PHP 的 SDK,这么不受待见么?),研究 SDK 用法,发现直接就有代码范例,于是直接抄到我的代码里,瞬间完成了 50% 的代码,爽!
整个代码完成后,我发现,写代码一共也没花多少时间,而且,我学会的 Python 的方式,我以前一直抱怨 Python 的文档难用,我发现,其实,最好的方式其实是在交互式的 Shell 里,用 help 来查询 API,再辅佐以官方文档,才是比较正确的方式。这是刷新了一个我以前的认识的地方。实践下来感觉还不错的。Python 的包管理器 pip 也很好用。
pip install PyYAML pip install dropbox
更多Python脚本实现自动将数据库备份到 Dropbox相关文章请关注PHP中文网!

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。

Python在现实世界中的应用包括数据分析、Web开发、人工智能和自动化。1)在数据分析中,Python使用Pandas和Matplotlib处理和可视化数据。2)Web开发中,Django和Flask框架简化了Web应用的创建。3)人工智能领域,TensorFlow和PyTorch用于构建和训练模型。4)自动化方面,Python脚本可用于复制文件等任务。

Python在数据科学、Web开发和自动化脚本领域广泛应用。1)在数据科学中,Python通过NumPy、Pandas等库简化数据处理和分析。2)在Web开发中,Django和Flask框架使开发者能快速构建应用。3)在自动化脚本中,Python的简洁性和标准库使其成为理想选择。

Python的灵活性体现在多范式支持和动态类型系统,易用性则源于语法简洁和丰富的标准库。1.灵活性:支持面向对象、函数式和过程式编程,动态类型系统提高开发效率。2.易用性:语法接近自然语言,标准库涵盖广泛功能,简化开发过程。

Python因其简洁与强大而备受青睐,适用于从初学者到高级开发者的各种需求。其多功能性体现在:1)易学易用,语法简单;2)丰富的库和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多种操作系统上运行;4)适合脚本和自动化任务,提升工作效率。

可以,在每天花费两个小时的时间内学会Python。1.制定合理的学习计划,2.选择合适的学习资源,3.通过实践巩固所学知识,这些步骤能帮助你在短时间内掌握Python。


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