数据库备份工具（实现数据定时覆盖）

数据库备份工具（实现数据定时覆盖）

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工具介绍

自动化测试数据库更新调度程序

这段 Python 脚本自动化了每天定时从生产数据库更新测试数据库的过程。它利用了 schedule 库来安排并执行每天指定时间的更新任务。

特点:

• 自动数据库更新: 脚本自动连接到生产数据库，检索所有表，并将它们的数据转移到测试数据库。

• 日志记录 : 实现了全面的日志记录，以跟踪执行状态和更新过程中可能发生的任何错误。日志存储在 update_test_db.log 文件中。

• 批处理处理: 数据传输分批进行，以优化性能，确保对大型数据集的高效处理。

如何使用:

1. 配置:

   • 在 prod_db_config 和 test_db_config 字典中配置生产和测试数据库的连接参数，包括用户名、密码、IP 地址、数据库名称和端口。

2. 依赖项:

   • 确保已安装所需的依赖项。如果没有，请使用 pip install -r requirements.txt 进行安装。
   • cd ./static
   • pip install .\mysqlclient-1.4.6-cp37-cp37m-win_amd64.whl

3. 日志记录:

   • 日志写入到 update_test_db.log 文件中。确保脚本对其所在目录具有写权限。

4. 调度:

   • 更新任务被安排在每天午夜（00:00）执行。您可以通过修改 schedule.every().day.at("00:00").do(update_test_db) 行来调整计划。

5. 执行:

   • 运行脚本。它将每 60 秒检查一次是否有待处理任务。

6. 监控:

   • 监视日志文件 (update_test_db.log)，以跟踪执行状态和更新过程中可能遇到的任何潜在错误。

注意:

• 数据完整性:

  • 确保生产数据库包含必要的数据，并且测试数据库仅用于测试目的，以避免意外修改。

• 安全性:

  • 保护数据库凭据，并限制对敏感信息的访问。

• 错误处理:

  • 脚本包含了健壮的错误处理机制，以捕获并记录执行过程中可能出现的任何异常。

打包应用程序:

您可以使用 PyInstaller 将脚本打包成一个可执行文件，并且可以指定一个图标作为应用程序的图标。例如，您可以运行以下命令：

pyinstaller --onefile --icon=my_icon.ico your_script.py

这将创建一个独立的可执行文件，用户可以直接运行而无需安装 Python 或其他依赖项。

贡献:

欢迎对脚本进行贡献和改进。请随时 fork 仓库，进行修改，并提交 pull 请求。

关于:

该脚本旨在简化测试数据库更新的过程，促进更顺畅的开发和测试工作流程。

祝愉快的测试! 🚀

核心源码

import schedule
import time
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine, text

# 生产数据库配置
prod_db_config = {
    'username': 'root',
    'password': 'root',
    'ip': '127.0.0.1',
    'database': 'test1',
    'port': 3306
}

# 测试数据库配置
test_db_config = {
    'username': 'root',
    'password': 'root',
    'ip': '127.0.0.1',
    'database': 'test2',
    'port': 3306
}


def update_test_db():
    try:
        # 构建测试数据库连接字符串
        test_db_url = f"mysql://{test_db_config['username']}:{test_db_config['password']}@{test_db_config['ip']}:{test_db_config['port']}/{test_db_config['database']}?charset=utf8mb4"

        # 创建测试数据库引擎
        test_engine = create_engine(test_db_url)

        # 测试连接是否成功
        with test_engine.connect() as conn:
            conn.execute(text("select 1"))
        print("成功连接到测试数据库.")

        # 清除测试数据库中的所有表
        with test_engine.connect() as conn:
            tables = conn.execute("SHOW TABLES").fetchall()
            if tables:
                for table in tables:
                    conn.execute(f"DROP TABLE IF EXISTS {table[0]}")

        # 获取生产数据库中的所有表
        prod_db_url = f"mysql://{prod_db_config['username']}:{prod_db_config['password']}@{prod_db_config['ip']}:{prod_db_config['port']}/{prod_db_config['database']}?charset=utf8mb4"
        prod_engine = create_engine(prod_db_url)

        with prod_engine.connect() as prod_conn:
            tables = prod_conn.execute("SHOW TABLES").fetchall()
            print("从生产数据库中获取表完成.")

            # 将生产数据库中的所有表数据备份到测试数据库
            for table in tables:
                table_name = table[0]
                print(f"备份表 {table_name} 数据...")
                data = pd.read_sql_table(table_name, prod_conn)
                data.to_sql(table_name, test_engine, index=False, if_exists='replace')
                print(f"表 {table_name} 数据备份完成.")

        print("测试数据库更新成功.")
    except Exception as e:
        print("更新测试数据库时出错:", e)

if __name__ == "__main__":
    # 将任务调度在每天特定时间执行
    schedule.every().day.at("23:22").do(update_test_db)

    # 运行定时任务
    while True:
        schedule.run_pending()
        time.sleep(60)

运行效果

1.可直接代码运行

1.可执行exe程序