功能描述
数据库间数据同步方式很多，在上篇博文中有总结。本文是用py程序实现数据同步。
A数据库中有几十张表，要汇聚到B数据库中，且表结构一致，需要准实时的进行数据同步，用工具实现时对其控制有限且配置较繁琐，故自写程序，可自由设置同步区间，记录自己想要的日志
代码
本代码实现功能简单，采用面向过程，有需求的同学可以自己优化成面向对象方式，在日志这块缺少数据监控，可根据需求增加。主要注意点：
1、数据抽取时采用区间抽取（按时间区间）、流式游标迭代器+fetchone，避免内存消耗
2、在数据插入时采用executemany(list)，加快插入效率
import pymysql
import os
import datetime,time
def update_time(content):
with open(filepathtime, 'w') as f:
f.writelines(content)
def recode_log(content):
with open(filepathlog, 'a') as f:
f.writelines(content)
def transferdata():
#1、获取需要抽取的表，抽取数据的时间点
with open(filepathtime, 'r') as f:
lines = f.readlines() # 读取所有数据
print("需要同步的表信息",lines)
for line in lines:
startdatetime = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S',time.localtime(time.time()))
tablename_list =line.split(',')
#print(tablename_list)
#print(tablename_list[-1])
tablename_list[-1] = tablename_list[-1].replace('\n','')
#print(tablename_list)
tablename = tablename_list[0]
updatetime = tablename_list[1]
#print(tablename,updatetime)
#2、抽取此表此时间点的数据，同步
updatetime_s = datetime.datetime.strptime(updatetime, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
updatetime_e = (updatetime_s + datetime.timedelta(hours=1)).strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
#print(updatetime_s)
#print(q_sql)
db = pymysql.connect(host=host_o, port=port_o, user=user_o, passwd=passwd_o, db=db_o)
cursor = db.cursor()
q_sql = "select a,b,c from %s where c >= '%s' " % \
(tablename, updatetime_s)
#2.1 首先判断下原表中是否有待同步数据，若有则同步且更新同步的时间参考点，若没有则不同步且不更新同步的时间参考点
try:
cursor.execute(q_sql)
results = cursor.fetchone()
#print(results) #返回是元组
#print("查询原表数据成功！",tablename)
except BaseException as e:
print("查询原表数据失败！",tablename, str(e))
#记录异常日志
updatetime_n = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(time.time()))
eachline_log = updatetime_n + '[erro]：' + tablename + str(e) + '\n'
content_log.append(eachline_log)
recode_log(content_log)
db.close()
if results:
print("===============================================================================")
print("有数据可同步",tablename)
db = pymysql.connect(host=host_o, port=port_o, user=user_o, passwd=passwd_o, db=db_o, charset='utf8', cursorclass=pymysql.cursors.SSDictCursor)
cursor = db.cursor()
q_sql1 = "select a,b,c from %s where c >= '%s' and c < '%s' " % \
(tablename, updatetime_s, updatetime_e)
#print(q_sql1)
result_list = []
try:
# startdatetime = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime())
cursor.execute(q_sql1)
#results = cursor.fetchall()
# enddatetime = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime())
# print(results) #返回是元组
#使用流式游标迭代器+fetchone，减少内存消耗
while True:
result = cursor.fetchone()
if not result:
print("此区间无数据", q_sql1)
break
else:
one_list = list(result.values())
# print(result_list)
result_list.append(one_list)
print(result_list) #返回是列表
#print("查询数据成功！", tablename)
except BaseException as e:
print("查询数据失败！", tablename, str(e))
# 记录异常日志
updatetime_n = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(time.time()))
eachline_log = updatetime_n + '[erro]：' + tablename + str(e) + '\n'
content_log.append(eachline_log)
recode_log(content_log)
db.close()
results_len = (len(result_list))
if results_len>0:
#3、将数据插入到目标表中，利用list提高插入效率
i_sql = "insert into table_t(a,b,c) values (%s,%s,%s)"
#print(i_sql)
db = pymysql.connect(host=host_d, port=port_d, user=user_d, passwd=passwd_d, db=db_d)
cursor = db.cursor()
try:
cursor.executemany(i_sql, result_list)
db.commit()
#enddatetime = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime())
print("插入成功！",tablename)
except BaseException as e:
db.rollback()
print("插入失败！", tablename,str(e))
#记录异常日志
updatetime_n = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(time.time()))
eachline_log = updatetime_n + '[erro]：' + tablename + str(e) + '\n'
content_log.append(eachline_log)
recode_log(content_log)
db.close()
enddatetime = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S',time.localtime(time.time()))
#4、如果有数据同步，则更新参考点时间为下一个节点时间
eachline_time = tablename+','+updatetime_e+'\n' #此时间点是下一个时间点updatetime_e
content_time.append(eachline_time)
print("更新表时间点",content_time)
# 5、记录成功日志
eachline_log = enddatetime + '[success]：' + tablename + '开始时间' + startdatetime + \
'结束时间' + enddatetime + '，同步数据量'+str(results_len)+'，当前参考点' + updatetime_e + '\n'
content_log.append(eachline_log)
print("日志信息",content_log)
#print("===============================================================================")
else:
print("===============================================================================")
print("无数据可同步",tablename)
#db.close()
enddatetime = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(time.time()))
# 4、如果无数据同步，则参考点时间不更新
eachline_time = tablename + ',' + updatetime + '\n' #此时间点还是原时间updatetime
content_time.append(eachline_time)
print("不更新表时间点",content_time)
# 5、成功日志信息
eachline_log = enddatetime + '[success]：' + tablename + '开始时间' + startdatetime + \
'结束时间' + enddatetime + '，同步数据量0'+ '，当前参考点' + updatetime_e + '\n'
content_log.append(eachline_log)
print("日志信息",content_log)
#print("===============================================================================")
#更新配置文件，记录日志
update_time(content_time)
recode_log(content_log)
if __name__ == '__main__':
filepathtime = 'D:/test/table-time.txt'
filepathlog = 'D:/test/table-log.txt'
host_o = 'localhost'
port_o = 3306
user_o = 'root'
passwd_o = 'root@123'
db_o = 'csdn'
host_d = 'localhost'
port_d = 3306
user_d = 'root'
passwd_d = 'root@123'
db_d = 'csdn'
content_time = []
content_log = []
transferdata()
#每5分钟执行一次同步
# while True:
# transferdata()
# time.sleep(300)
table-time.txt配置文件，格式说明：
每行包括源库表名、此表的最小时间time，以逗号分隔
若多个表，可配置多个时间
每次脚本执行后，同步更新时间time。时间间隔设置为1小时，可根据情况在updatetime_e中对增量进行修改
table-log.txt
记录每次同步任务执行的结果，或执行中发生异常的日志
此文件需要定期进行清理
class DBUtils():
def __init__(self):
self.conn = pymysql.connect(dbDict['test1'], dbUser, dbPassword)
self.cursor
class SchemaMysql:
#初始化用户数据 isdrop参数为是否删除目标库多余的字段
def __init__(self,src_info,des_info,isdrop):
self.src_ip = sr...
1.背景：
最近公司项目的用户中心模块经常出现线上问题，测试人员需要将线上真实数据导入到测试环境中去复现Bug。公司有3套测试环境，来回切换并校验数据比较麻烦，于是就有了如下的数据库同步神器出现了。
ps：鄙人代码写的比较烂，还望各位大神多指点
通常，进程之间彼此是完全孤立的，唯一的通信方式是队列或管道。但可以使用两个对象来表示共享数据。其实，这些对象使用了共享内存（通过mmap模块）使访问多个进程成为可能。Value( typecode, arg1, … argN, lock )
在共享内容中常见ctypes对象。typecode要么是包含array模块使用的相同类型代码（如’i’,’d’等）的字符串，要么是来自ctypes模块的类型对
from pymysqlreplication import BinLogStreamReader
from pymysqlreplication.row_event import DeleteRowsEvent, UpdateRowsEvent, WriteRowsEvent
import sys
import threading
import traceback
import time
import pymysql
mysql_sett.
最近在做python的项目，那么今天也来介绍下python的一个项目。首先先讲一下python的特点：其实python本身主要不是为了网络开发而设计的。至于现在很多web开发python用得广泛，主要还是因为python起步容易，上手快，代码易读性很高。但是值得一说的是，真正用python做项目时，其逻辑也很复杂，并不都是那么简单。这里介绍一个数据库同步的python项目：
# -*- co...
def __init__(self, **kwargs):
self.sou_conn = kwargs['sou_conn']
self.tar_conn = kwargs['tar_conn']
"""根据SQL查询数据库数
python 不同数据库之间表数据同步
最近项目有这样的需求：不同数据库中表数据的同步操作。也就是从一个数据库把表数据插入到另一个数据库的表中。
import configparser
import pymysql
# 读取配置文件
conf = configparser.RawConfigParser()
conf.read("D:\PycharmProjects\economic_relation\\venv\Include\control\conf.ini")
# 获取源数据库参数
安装python第三方模块包时，报错 error: Microsoft Visual C++ 14.0 or greater is required. Get it with “Microsoft C
安装python第三方模块包时，报错 error: Microsoft Visual C++ 14.0 or greater is required. Get it with “Microsoft C
叶 落:
我直接放弃
安装python第三方模块包时，报错 error: Microsoft Visual C++ 14.0 or greater is required. Get it with “Microsoft C
小博测试成长之路:
就是为了安装个插件，要安装这么庞大的编译工具有点不太方便
python实现不同数据库间数据同步
兴趣使然的程序猿:
天下才共一石，你我一人一半
python实现不同数据库间数据同步
盼盼编程:
好文章，学习了