当前位置: 首页 > news >正文

windows 两个服务器远程文件夹同步,支持文件新增文件同步、修改文件同步、删除文件同步,根据文件大小和时间戳判断文件是否修改 python脚本

在Python中实现Windows两个服务器之间的文件夹同步,包括文件新增、修改和删除的同步,可以使用paramiko库进行SSH连接以及SFTP传输,并结合文件大小和时间戳判断文件是否发生过变化。以下是包含删除文件同步逻辑的完整脚本示例:

import os
import paramiko# 定义源与目标服务器信息
src_host = 'source_server_ip'
src_user = 'source_username'
src_password = 'source_password'
src_folder = '/path/to/source/folder'dst_host = 'destination_server_ip'
dst_user = 'destination_username'
dst_password = 'destination_password'
dst_folder = '/path/to/destination/folder'def sync_files(sftp_src, src_path, sftp_dst, dst_path):# 遍历源目录下的所有项(文件或子目录)for src_name in sftp_src.listdir_attr(src_path):src_item_path = os.path.join(src_path, src_name.filename)dst_item_path = os.path.join(dst_path, src_name.filename)if S_ISDIR(src_name.st_mode):  # 如果是目录if not sftp_dst.exists(dst_item_path):  # 目录不存在于目标服务器,则创建sftp_dst.mkdir(dst_item_path)sync_files(sftp_src, src_item_path, sftp_dst, dst_item_path)else:  # 是文件if not sftp_dst.exists(dst_item_path):  # 文件不存在于目标服务器,直接上传sftp_dst.put(src_item_path, dst_item_path)else:  # 文件存在时比较大小和时间戳dst_stat = sftp_dst.stat(dst_item_path)if src_name.st_size != dst_stat.st_size or src_name.st_mtime != dst_stat.st_mtime:# 大小或时间戳不同,更新文件sftp_dst.remove(dst_item_path)sftp_dst.put(src_item_path, dst_item_path)# 处理源服务器上已删除但目标服务器上仍存在的文件for dst_name in sftp_dst.listdir_attr(dst_path):dst_item_path = os.path.join(dst_path, dst_name.filename)if not sftp_src.exists(os.path.join(src_path, dst_name.filename)):# 源服务器上不存在此文件,从目标服务器上删除sftp_dst.remove(dst_item_path)def main():ssh_src = paramiko.SSHClient()ssh_dst = paramiko.SSHClient()# 自动添加主机密钥到known_hostsssh_src.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())ssh_dst.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())ssh_src.connect(src_host, username=src_user, password=src_password)ssh_dst.connect(dst_host, username=dst_user, password=dst_password)sftp_src = ssh_src.open_sftp()sftp_dst = ssh_dst.open_sftp()sync_files(sftp_src, src_folder, sftp_dst, dst_folder)sftp_src.close()sftp_dst.close()ssh_src.close()ssh_dst.close()if __name__ == "__main__":main()

这个脚本首先遍历源文件夹中的所有文件和子目录,并根据文件状态进行相应操作。接着,它会检查目标文件夹中是否存在源文件夹中已经删除的文件,并执行删除操作以保持两台服务器上的文件内容一致。

遇到问题

AttributeError: ‘SFTPClient‘ object has no attribute ‘exists‘问题解决-CSDN博客

相关文章:

windows 两个服务器远程文件夹同步,支持文件新增文件同步、修改文件同步、删除文件同步,根据文件大小和时间戳判断文件是否修改 python脚本

在Python中实现Windows两个服务器之间的文件夹同步,包括文件新增、修改和删除的同步,可以使用paramiko库进行SSH连接以及SFTP传输,并结合文件大小和时间戳判断文件是否发生过变化。以下是包含删除文件同步逻辑的完整脚本示例: im…...

vite项目修改node_modules

问题详情 在使用某个依赖的时候遇到了bug,提交issue后不想一直等待到作者更新版本,所以寻求临时自己解决 问题解决 在node_modules里找到需要修改的依赖,修改想要修改的代码 修改后记得保存 然后在node_modules里找到.vite文件夹&#x…...

NLP神器Transformers入门简单概述

在这篇博客中,我们将深入探索 🤗 Transformers —— 一个为 PyTorch、TensorFlow 和 JAX 设计的先进机器学习库。🤗 Transformers 提供了易于使用的 API 和工具,使得下载和训练前沿的预训练模型变得轻而易举。利用预训练模型不仅能减少计算成本和碳足迹,还能节省从头训练…...

微信小程序-wxml语法

介绍 WXML&#xff08;WeiXin Markup Language&#xff09;是框架设计的一套标签语言&#xff0c;可以进行页面布局&#xff0c;声明事件&#xff0c;数据绑定&#xff0c;条件判断。 语法 数据绑定 <view> {{message}} </view>// page.js Page({data: { // 状态…...

网络层转发分组的过程

分组转发都是基于目的主机所在网络的&#xff0c;这事因为互联网上的网络数远小于主机数&#xff0c;这样可以极大的压缩转发表的大小。当分组到达路由器后&#xff0c;路由器根据目的IP地址的网络地址前缀查找转发表&#xff0c;确定下一跳应当到哪个有路由器。因此&#xff0…...

计算两帧雷达数据之间的变换矩阵

文章目录 package.xmlCMakeLists.txtpoint_cloud_registration.cc运行结果 package.xml <?xml version"1.0"?> <package format"2"><name>point_cloud_registration</name><version>0.0.0</version><descriptio…...

2. gin中间件注意事项、路由拆分与注册技巧

文章目录 一、中间件二、Gin路由简介1、普通路由2、路由组 三、路由拆分与注册1、基本的路由注册2、路由拆分成单独文件或包3、路由拆分成多个文件4、路由拆分到不同的APP 一、中间件 在日常工作中&#xff0c;经常会有一些计算接口耗时和限流的操作&#xff0c;如果每写一个接…...

R语言复现:如何利用logistic逐步回归进行影响因素分析?

Logistic回归在医学科研、特别是观察性研究领域&#xff0c;无论是现况调查、病例对照研究、还是队列研究中都是大家经常用到的统计方法&#xff0c;而在影响因素研究筛选自变量时&#xff0c;大家习惯性用的比较多的还是先单后多&#xff0c;P&#xff1c;0.05纳入多因素研究&…...

【MySQL使用】show processlist 命令详解

show processlist 命令详解 一、命令含义二、命令返回参数三、Command值解释四、State值解释五、参考资料 一、命令含义 对于一个MySQL连接&#xff0c;或者说一个线程&#xff0c;任何时刻都有一个状态&#xff0c;该状态表示了MySQL当前正在做什么。SHOW PROCESSLIST 命令的…...

分类算法(Classification algorithms)

逻辑回归(logical regression&#xff09;&#xff1a; 逻辑回归这个名字听上去好像应该是回归算法的&#xff0c;但其实这个名字只是在历史上取名有点区别&#xff0c;但实际上它是一个完全属于是分类算法的。 我们为什么要学习它呢&#xff1f;在用我们的线性回归时会遇到一…...

深度学习-Softmax 回归 + 损失函数 + 图片分类数据集

Softmax 回归 损失函数 图片分类数据集 1 softmax2 损失函数1均方L1LossHuber Loss 3 图像分类数据集4 softmax回归的从零开始实现 1 softmax Softmax是一个常用于机器学习和深度学习中的激活函数。它通常用于多分类问题&#xff0c;将一个实数向量转换为概率分布。Softmax函…...

分布式锁从0到1落地实现01(mysql/redis/zk)

1 准备数据库表 CREATE TABLE user ( id bigint(20) NOT NULL COMMENT 主键ID, name varchar(30) DEFAULT NULL COMMENT 姓名, age int(11) DEFAULT NULL COMMENT 年龄, email varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT 邮箱, PRIMARY KEY (id) ) ENGINEInnoDB DEFAULT CHARSETutf8;I…...

安全运营方案的基本框架和关键要素

一、前言 阐述安全运营方案的目的和重要性。强调安全运营与组织整体战略目标的关联。 二、安全运营原则 确立安全运营的基本原则&#xff0c;如保密性、完整性和可用性。明确安全责任划分&#xff0c;确保各部门和人员履行安全职责。 三、安全风险评估与管理 进行全面的安…...

用C语言执行SQLite3的gcc编译细节

错误信息&#xff1a; /tmp/cc3joSwp.o: In function main: execSqlite.c:(.text0x100): undefined reference to sqlite3_open execSqlite.c:(.text0x16c): undefined reference to sqlite3_exec execSqlite.c:(.text0x174): undefined reference to sqlite3_close execSqlit…...

matlab双目相机标定-需要什么参数、怎么获得

相机标定目的&#xff1a;获得相机内参、外参、畸变系数&#xff0c;摄像头的内参(f,1/dx,1/dy,cx,cy)、畸变参数(k1,k2,k3,p1,p1)和外参(R,t)&#xff0c;用于接下来的双目校正和深度图生成从而实现二维到三维的转换。 相机标定方法&#xff1a;opencv 双目相机标定以及立体…...

大型语言模型的智能助手:检索增强生成(RAG)

背景 在人工智能的浪潮中&#xff0c;大型语言模型&#xff08;LLMs&#xff09;如GPT系列和LLama系列在自然语言处理&#xff08;NLP&#xff09;领域取得了显著成就。它们能够完成复杂的语言任务&#xff0c;如文本摘要、机器翻译、甚至创作诗歌。然而&#xff0c;这些模型在…...

Ubuntu 安装谷歌拼音输入法

一、Fcitx 安装 在Ubuntu 下&#xff0c;谷歌拼音输入法是基于Fcitx输入法的。所以&#xff0c;首先需要安装Fcitx。一般来说&#xff0c;Ubuntu最新版中都默认安装了Fcitx&#xff0c;但是为了确保一下&#xff0c;我们可以在系统终端中运行如下命令&#xff1a; sudo apt ins…...

修改MonkeyDev默认配置适配Xcode15

上一篇文章介绍了升级Xcode15后&#xff0c;适配MonkeyDev的一些操作&#xff0c;具体操作可以查看&#xff1a;Xcode 15 适配 MonkeyDev。 但是每次新建项目都要去修改那些配置&#xff0c;浪费时间和精力&#xff0c;这篇文章主要介绍如何修改MonkeyDev的默认配置&#xff0…...

deepinlinux打包deb文件完善

最近学习了一篇qt入门文章&#xff0c;做了一个小应用&#xff0c;要给另一台电脑用时发现还需考虑另一台没有qt&#xff0c;要把相关库带过去&#xff0c;后来就学了打包成deb安装包&#xff0c;看起来更专业。 win下搜索qt依赖库的程序是windeployqt&#xff0c;先将应用输出…...

Android studioSDK集成:com.yechaoa.yutilskt

文章目录 1、工具介绍2、集成 1、工具介绍 com.yechaoa.yutilskt是一个Android开发工具库&#xff0c;提供了一些常用的工具类和方法&#xff0c;方便开发者进行Android应用程序的开发。该库包含了以下功能&#xff1a; 网络请求工具类&#xff1a;提供了简化的网络请求方法&…...

Python爬虫实战:研究MechanicalSoup库相关技术

一、MechanicalSoup 库概述 1.1 库简介 MechanicalSoup 是一个 Python 库,专为自动化交互网站而设计。它结合了 requests 的 HTTP 请求能力和 BeautifulSoup 的 HTML 解析能力,提供了直观的 API,让我们可以像人类用户一样浏览网页、填写表单和提交请求。 1.2 主要功能特点…...

label-studio的使用教程(导入本地路径)

文章目录 1. 准备环境2. 脚本启动2.1 Windows2.2 Linux 3. 安装label-studio机器学习后端3.1 pip安装(推荐)3.2 GitHub仓库安装 4. 后端配置4.1 yolo环境4.2 引入后端模型4.3 修改脚本4.4 启动后端 5. 标注工程5.1 创建工程5.2 配置图片路径5.3 配置工程类型标签5.4 配置模型5.…...

日语学习-日语知识点小记-构建基础-JLPT-N4阶段(33):にする

日语学习-日语知识点小记-构建基础-JLPT-N4阶段(33):にする 1、前言(1)情况说明(2)工程师的信仰2、知识点(1) にする1,接续:名词+にする2,接续:疑问词+にする3,(A)は(B)にする。(2)復習:(1)复习句子(2)ために & ように(3)そう(4)にする3、…...

【力扣数据库知识手册笔记】索引

索引 索引的优缺点 优点1. 通过创建唯一性索引&#xff0c;可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。2. 可以加快数据的检索速度&#xff08;创建索引的主要原因&#xff09;。3. 可以加速表和表之间的连接&#xff0c;实现数据的参考完整性。4. 可以在查询过程中&#xff0c;…...

大语言模型如何处理长文本?常用文本分割技术详解

为什么需要文本分割? 引言:为什么需要文本分割?一、基础文本分割方法1. 按段落分割(Paragraph Splitting)2. 按句子分割(Sentence Splitting)二、高级文本分割策略3. 重叠分割(Sliding Window)4. 递归分割(Recursive Splitting)三、生产级工具推荐5. 使用LangChain的…...

Qwen3-Embedding-0.6B深度解析:多语言语义检索的轻量级利器

第一章 引言&#xff1a;语义表示的新时代挑战与Qwen3的破局之路 1.1 文本嵌入的核心价值与技术演进 在人工智能领域&#xff0c;文本嵌入技术如同连接自然语言与机器理解的“神经突触”——它将人类语言转化为计算机可计算的语义向量&#xff0c;支撑着搜索引擎、推荐系统、…...

基于Docker Compose部署Java微服务项目

一. 创建根项目 根项目&#xff08;父项目&#xff09;主要用于依赖管理 一些需要注意的点&#xff1a; 打包方式需要为 pom<modules>里需要注册子模块不要引入maven的打包插件&#xff0c;否则打包时会出问题 <?xml version"1.0" encoding"UTF-8…...

有限自动机到正规文法转换器v1.0

1 项目简介 这是一个功能强大的有限自动机&#xff08;Finite Automaton, FA&#xff09;到正规文法&#xff08;Regular Grammar&#xff09;转换器&#xff0c;它配备了一个直观且完整的图形用户界面&#xff0c;使用户能够轻松地进行操作和观察。该程序基于编译原理中的经典…...

Typeerror: cannot read properties of undefined (reading ‘XXX‘)

最近需要在离线机器上运行软件&#xff0c;所以得把软件用docker打包起来&#xff0c;大部分功能都没问题&#xff0c;出了一个奇怪的事情。同样的代码&#xff0c;在本机上用vscode可以运行起来&#xff0c;但是打包之后在docker里出现了问题。使用的是dialog组件&#xff0c;…...

软件工程 期末复习

瀑布模型&#xff1a;计划 螺旋模型&#xff1a;风险低 原型模型: 用户反馈 喷泉模型:代码复用 高内聚 低耦合&#xff1a;模块内部功能紧密 模块之间依赖程度小 高内聚&#xff1a;指的是一个模块内部的功能应该紧密相关。换句话说&#xff0c;一个模块应当只实现单一的功能…...