这是我之前开发的文件夹自动同步工具,主要实现开发机和服务器之间的文件夹同步。
项目地址:
问题描述
在windows下修改代码,到服务器上去编译,但每次都要通过winscp之类的工具拖拽上去(当然你也可以通过scp命令行的方式)。
每次修改的文件很少,而且可能位于不同的目录,每次都重复覆盖文件的操作感觉比较麻烦,所以开发了这个自动文件夹自动同步工具。
当然这个工具也可以用于两台linux服务器之间的文件夹同步。
工具介绍
该工具的原理就是监控本地文件状态,根据捕捉到的事件触发相关的动作,通过命令操作实现文件夹的同步。
配置文件说明:
host : 服务器地址 sshPort : 服务器ssh端口 user : 用户名 password : 密码 localDir : 需要同步的文件夹 remoteDir : 同步到服务器的文件夹 fileExcept :不同步的文件
示例代码配置文件:
<config><host>127.0.0.1</host><sshPort>22</sshPort><user>root</user><password>123456</password><localDir>.</localDir><remoteDir>/tmp/t1</remoteDir><fileExcept><file>f1.txt</file><file>data/f2.txt</file></fileExcept></config>
依赖库:
paramiko :ssh操作库
watchdog :用于监控本地文件夹状态
可以通过pip方式安装,命令如下:
pip install paramiko pip install watchdog
工具使用示例如下:
$ python autoSync.py default.xml
讨论
1、如果想以单独的exe文件共享给朋友该怎么操作?
可以通过pyinstaller打包为单独的二进制文件,命令如下: pyinstaller.py -F autoSync.py
exe位于 autoSync/dist 目录下
pyinstaller地址:
好,就这些了,希望对你有帮助。
本文github地址:
20170617_文件夹自动同步工具.rst
欢迎补充
以上是文件夹自动同步工具的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

numpyArraysareAreBetterFornumericalialoperations andmulti-demensionaldata,而learthearrayModuleSutableforbasic,内存效率段

numpyArraySareAreBetterForHeAvyNumericalComputing,而lelethearRayModulesiutable-usemoblemory-connerage-inderabledsswithSimpleDatateTypes.1)NumpyArsofferVerverVerverVerverVersAtility andPerformanceForlargedForlargedAtatasetSetsAtsAndAtasEndCompleXoper.2)

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Inpython,一个“列表” isaversatile,mutableSequencethatCanholdMixedDatateTypes,而“阵列” isamorememory-效率,均质sepersequeSequeSequeReDencErequiringElements.1)

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Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。


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