Test

# coding=utf-8
import os
import time
# 1. 需要备份的文件与目录将被
# 指定在一个列表中。
# 例如在 Windows 下:
source = ['"C:\\My Documents"', 'C:\\Code']
# 又例如在 Mac OS X 与 Linux 下:
# source = ['/Users/swa/notes']
# 在这里要注意到我们必须在字符串中使用双引号
# 用以括起其中包含空格的名称。

# 2. 备份文件必须存储在一个
# 主备份目录中
# 例如在 Windows 下:
target_dir = 'E:\\Backup'
# 又例如在 Mac OS X 和 Linux 下:
# target_dir = '/Users/swa/backup'

# 要记得将这里的目录地址修改至你将使用的路径
# 如果目标目录还不存在, 则进行创建
if not os.path.exists(target_dir):
    os.mkdir(target_dir) # 创建目录

# 3. 备份文件将打包压缩成 zip 文件。
# 4. 将当前日期作为主备份目录下的
# 子目录名称
today = target_dir + os.sep + time.strftime('%Y%m%d')

# 将当前时间作为 zip 文件的文件名
now = time.strftime('%H%M%S')

# 添加一条来自用户的注释以创建
# zip 文件的文件名
comment = input('Enter a comment --> ')
# 检查是否有评论键入
if len(comment) == 0:
    target = today + os.sep + now + '.zip'
else:
    target = today + os.sep + now + '_' + \
             comment.replace(' ', '_') + '.zip'

# 如果子目录尚不存在则创建一个
if not os.path.exists(today):
    os.mkdir(today)
    print('Successfully created directory', today)

# 5. 我们使用 zip 命令将文件打包成 zip 格式
zip_command = "zip -r {0} {1}".format(target, ' '.join(source))

# 运行备份
print('Zip command is:')
print(zip_command)
print('Running:')
if os.system(zip_command) == 0:
    print('Successful backup to', target)
else:
    print('Backup FAILED')
运行结果:
E:\python_work\python36\venv\Scripts\python.exe E:/python_work/python36/backup/backup_ver3.py
Enter a comment --> ver3
Zip command is:
zip -r E:\Backup\20180612\133837_ver3.zip "C:\My Documents" C:\Code
Running:
  adding: My Documents/ (224 bytes security) (stored 0%)
  adding: My Documents/byte-of-python-chinese-edition.pdf (160 bytes security) (deflated 17%)
  adding: Code/ (224 bytes security) (stored 0%)
  adding: Code/新建文本文档.txt (160 bytes security) (stored 0%)
Successful backup to E:\Backup\20180612\133837_ver3.zip


Process finished with exit code 0


内容概要:本文《2025年全球AI Coding市场洞察研究报告》由亿欧智库发布,深入分析了AI编程工具的市场现状和发展趋势。报告指出,AI编程工具在2024年进入爆发式增长阶段,成为软件开发领域的重要趋势。AI编程工具不仅简化了代码生成、调试到项目构建等环节,还推动编程方式从人工编码向“人机协同”模式转变。报告详细评估了主流AI编程工具的表现,探讨了其商业模式、市场潜力及未来发展方向。特别提到AI Agent技术的发展,使得AI编程工具从辅助型向自主型跃迁,提升了任务执行的智能化和全面性。报告还分析了AI编程工具在不同行业和用户群体中的应用,强调了其在提高开发效率、减少重复工作和错误修复方面的显著效果。最后,报告预测2025年AI编程工具将在精准化和垂直化上进一步深化,推动软件开发行业进入“人机共融”的新阶段。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是对AI编程工具有兴趣的研发人员、企业开发团队及非技术人员。 使用场景及目标:①了解AI编程工具的市场现状和发展趋势;②评估主流AI编程工具的性能和应用场景;③探索AI编程工具在不同行业中的具体应用,如互联网、金融、游戏等;④掌握AI编程工具的商业模式和盈利空间,为企业决策提供参考。 其他说明:报告基于亿欧智库的专业研究和市场调研,提供了详尽的数据支持和前瞻性洞察。报告不仅适用于技术从业者,也适合企业管理者和政策制定者,帮助他们在技术和商业决策中更好地理解AI编程工具的价值和潜力。
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