Python 3 在 UBUNTU/DEBIAN 系统上进行 MYSQL DATABASE SERVERS 备份

本文提供了一个简单且易于定制的备份脚本,用于备份数据库、网站服务器内容至AWS S3存储,包括数据库备份、网站文件备份,并通过配置文件管理AWS凭据、目标桶和网站根目录。

这个简单的备份脚本是为了备份所有数据库和网站服务器上,S3存储,但很容易可以适应大多数备份。

本指南假定你已经有你的目的地 bucket设置和配置。当你设置bucket,你可以设置默认过期的文件。这意味着备份脚本不需要担心清理旧的备份。

该脚本需要一个小的配置文件。我建议这/root/。只有根backuprc和可读性。如果你业务有所不同,你需要更新脚本。内容应该是:

[Config]
aws_access_key_id = <Your AWS Access Key ID>
aws_secret_access_key = <Your AWS Secret Key>
aws_bucket = <Your AWS Bucket ID>
webroot = <The root directory containing your websites, eg. /var/www>

如果您正在考虑这样的备份方式,那请根据你的需要更改脚本中相应的部分参数。保存在一个可执行文件例如/ usr / local / bin /备份

#!/usr/bin/python
# WhatTheHost Backup Script
# Requires boto
# Requires /root/.backuprc config file
 
#Importing the modules
import os
import ConfigParser
import time
from boto.s3.connection import S3Connection
from boto.s3.key import Key
import boto
import tarfile
import logging
import glob
 
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
 
# Get DB Details
 
config = ConfigParser.ConfigParser()
config.read("/etc/mysql/debian.cnf")
username = config.get('client', 'user')
password = config.get('client', 'password')
hostname = config.get('client', 'host')
filestamp = time.strftime('%d-%m-%Y')
 
# Get Config
 
config = ConfigParser.ConfigParser()
config.read("/root/.backuprc")
accessid = config.get('Config', 'aws_access_key_id')
accesskey = config.get('Config', 'aws_secret_access_key')
bucketname = config.get('Config', 'aws_bucket')
webroot = config.get('Config', 'webroot')
 
# Connect to s3 Bucket
s3conn = S3Connection(aws_access_key_id=accessid,aws_secret_access_key=accesskey)
bucket = s3conn.get_bucket(bucketname)
 
# Back Up Databases 
print 'Backing up Databases'
database_list_command="mysql -u %s -p%s -h %s --silent -N -e 'show databases'" % (username, password, hostname)
for d in os.popen(database_list_command).readlines():
        d = d.strip()
        if d == 'information_schema':
                continue
        if d == 'performance_schema':
                continue
        filename = "/backups/mysql/%s-%s.sql" % (d, filestamp)
        os.popen("mysqldump --single-transaction -u %s -p%s -h %s -d %s | gzip -c > %s.gz" % (username, password, hostname, d, filename))
        print 'Uploading ' + d + 'to s3'
        k = Key(bucket)
        k.key = "%s-%s.sql.gz" % (d, filestamp)
        k.set_contents_from_filename(filename + '.gz')
        os.remove(filename + '.gz')
 
# Back up Files
dirs = glob.glob(webroot + '/*')
print dirs
for d in dirs:
        path = d.split("/")
        file = path[-1]
        print 'Backing up ' + file
        tar = tarfile.open(os.path.join('/backups/websites/', file + '-' + filestamp + '.tar.bz2'), 'w:bz2')
        tar.add(d)
        tar.close()
        print 'Uploading ' + file + ' to s3'
        k = Key(bucket)
        k.key = file + '-' + filestamp + '.tar.bz2'
        k.set_contents_from_filename('/backups/websites/' + file + '-' + filestamp + '.tar.bz2')
        os.remove('/backups/websites/' + file + '-' + filestamp + '.tar.bz2')

使用这个脚本。它将为每个数据库和网站在你所指定的目录创建一个单独的备份

需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究”展开,基于Matlab代码实现,重点探讨了冰蓄冷系统在电力需求响应背景下的动态建模与优化调度策略。研究结合实际电力负荷与电价信号,构建系统能耗模型,利用优化算法对冰蓄冷系统的运行策略进行求解,旨在降低用电成本、平衡电网负荷,并提升能源利用效率。文中还提及该研究为博士论文复现,涉及系统建模、优化算法应用与仿真验证等关键技术环节,配套提供了完整的Matlab代码资源。; 适合人群:具备一定电力系统、能源管理或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、高校教师及企业研发人员,尤其适合开展需求响应、综合能源系统优化等相关课题研究的人员。; 使用场景及目标:①复现博士论文中的冰蓄冷系统需求响应优化模型;②学习Matlab在能源系统建模与优化中的具体实现方法;③掌握需求响应策略的设计思路与仿真验证流程,服务于科研项目、论文写作或实际工程方案设计。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注系统建模逻辑与优化算法的实现细节,按文档目录顺序系统学习,并尝试调整参数进行仿真对比,以深入理解不同需求响应策略的效果差异。
综合能源系统零碳优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“综合能源系统零碳优化调度研究”,提供了基于Matlab代码实现的完整解决方案,重点探讨了在高比例可再生能源接入背景下,如何通过优化调度实现零碳排放目标。文中涉及多种先进优化算法(如改进遗传算法、粒子群优化、ADMM等)在综合能源系统中的应用,涵盖风光场景生成、储能配置、需求响应、微电网协同调度等多个关键技术环节,并结合具体案例(如压缩空气储能、光热电站、P2G技术等)进行建模与仿真分析,展示了从问题建模、算法设计到结果验证的全流程实现过程。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础,熟悉Matlab/Simulink编程,从事新能源、智能电网、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展综合能源系统低碳/零碳调度的科研建模与算法开发;②复现高水平期刊(如SCI/EI)论文中的优化模型与仿真结果;③学习如何将智能优化算法(如遗传算法、灰狼优化、ADMM等)应用于实际能源系统调度问题;④掌握Matlab在能源系统仿真与优化中的典型应用方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与网盘资源,边学习理论模型边动手调试程序,重点关注不同优化算法在调度模型中的实现细节与参数设置,同时可扩展应用于自身研究课题中,提升科研效率与模型精度。
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