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

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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