# FastBackup ⚡
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**一行导入式Python项目实验备份工具**
*再也不用担心忘记上次的实验参数了！*
</div>
---
## 🤔 为什么需要 FastBackup？
作为一个经常跑实验的开发者，你是否遇到过这些痛点：
- 🔄 "这次实验用的什么参数来着？"
- 😅 "上次的学习率是0.001还是0.01？"
- 😰 "改了一堆参数，结果还不如之前的版本..."
- 🤦♂️ "想回到上周的配置，但是记不清改了什么..."
**FastBackup 一行代码解决所有问题！**
## 🚀 特点
- **🎯 零配置**: 只需一行导入，无需任何配置文件
- **💾 智能备份**: 只在文件真正变化时才创建备份，避免重复
- **📁 自动检测**: 智能识别项目根目录，无需手动指定路径
- **🔍 完整历史**: 保留所有备份记录，支持一键恢复
- **🏃♂️ 超轻量**: 纯Python标准库实现，零外部依赖
- **🛡️ 安全无忧**: 本地存储，自动忽略git，不会泄露代码
## 📦 安装
```bash
pip install fastbackup
```
## 🎯 使用方法
### 最简单的使用 - 一行导入
在你的Python脚本开头添加这一行：
```python
import fastbackup # 🎉 就这么简单！
# 你的实验代码
def train_model():
learning_rate = 0.001 # 这次用0.001
batch_size = 32 # 批次大小32
epochs = 100 # 训练100轮
# 模型训练代码...
model = create_model()
optimizer = Adam(lr=learning_rate)
for epoch in range(epochs):
# 训练逻辑...
pass
if __name__ == "__main__":
train_model()
```
**就是这样！** 每次运行脚本时，FastBackup会：
- ✅ 自动检测你的项目目录
- ✅ 智能判断是否有文件变化
- ✅ 只在需要时创建备份
- ✅ 在项目根目录创建 `.fastbackup` 文件夹存储备份
## 📁 备份位置示例
假设你的项目结构：
```
my_experiment/
├── train.py # 你在这里 import fastbackup
├── model.py
├── config.py
└── utils.py
```
运行后自动创建：
```
my_experiment/
├── train.py
├── model.py
├── config.py
├── utils.py
├── .fastbackup/ # 🆕 备份目录
│ ├── backup_20240310_143022/ # 第一个版本
│ │ ├── train.py
│ │ ├── model.py
│ │ ├── config.py
│ │ ├── utils.py
│ │ └── backup_info.json
│ ├── backup_20240310_150134/ # 修改参数后的版本
│ │ └── ...
│ └── backup_20240311_091245/ # 今天的版本
│ └── ...
└── .gitignore # 🆕 自动更新
```
## 🔍 查看备份历史
### 命令行方式
```bash
$ fastbackup --list
📋 FastBackup 历史记录 (5 个备份):
------------------------------------------------------------
1. 2024-03-11 09:12:45 | 4 文件 | backup_20240311_091245
2. 2024-03-10 16:30:22 | 4 文件 | backup_20240310_163022
3. 2024-03-10 15:01:34 | 4 文件 | backup_20240310_150134
4. 2024-03-10 14:30:22 | 4 文件 | backup_20240310_143022
5. 2024-03-09 18:45:11 | 4 文件 | backup_20240309_184511
```
### Python代码方式
```python
import fastbackup
fastbackup.list_backups()
```
## 🎮 恢复备份
当你发现新版本效果不好，想回到之前的版本：
### 命令行恢复
```bash
$ fastbackup --restore backup_20240310_143022
🔄 恢复备份: backup_20240310_143022
✅ train.py
✅ model.py
✅ config.py
✅ utils.py
✨ 恢复完成! 共恢复 4 个文件
```
### Python代码恢复
```python
import fastbackup
fastbackup.restore("backup_20240310_143022")
```
## 🎯 实际使用场景
### 场景1：深度学习调参
```python
import fastbackup
# Week 1: Baseline
learning_rate = 0.001
batch_size = 32
# Result: 85% accuracy
# Week 2: 尝试更大的学习率
learning_rate = 0.01 # 修改这里
batch_size = 32
# Result: 82% accuracy (更差了)
# Week 3: 回到baseline，尝试更大的batch size
learning_rate = 0.001 # 恢复baseline
batch_size = 64 # 只改这个
# Result: 87% accuracy (更好了!)
```
每次修改都会自动备份，你可以随时对比和恢复任何版本！
### 场景2：机器学习特征工程
```python
import fastbackup
def preprocess_data():
# V1: 基础预处理
normalize = True
remove_outliers = False
feature_scaling = "standard"
# V2: 加上异常值处理
# remove_outliers = True # 效果提升2%
# V3: 尝试不同的缩放方法
# feature_scaling = "minmax" # 效果下降了
```
### 场景3：Web开发配置调试
```python
import fastbackup
# 数据库配置实验
DATABASE_CONFIG = {
"pool_size": 10, # 连接池大小
"timeout": 30, # 超时时间
"retry_times": 3, # 重试次数
}
# API限流配置
RATE_LIMIT = {
"requests_per_minute": 100,
"burst_size": 20,
}
```
## 📊 运行时输出示例
```bash
$ python train.py
💾 FastBackup: 创建备份 backup_20240311_091245 (4 个文件)
Starting training...
Epoch 1/100: loss=0.45, accuracy=0.82
...
$ python train.py # 没有修改文件
🔄 FastBackup: 使用现有备份 backup_20240311_091245
Starting training...
...
```
## 🛠️ 高级功能
### 手动触发备份
```python
import fastbackup
# 在关键节点手动备份
fastbackup.backup()
print("重要版本已备份！")
```
### 跨项目查看备份
```python
import fastbackup
# 查看其他项目的备份
fastbackup.list_backups("/path/to/another/project")
# 恢复其他项目的备份
fastbackup.restore("backup_name", "/path/to/another/project")
```
### 命令行工具
```bash
# 查看版本
fastbackup --version
# 查看帮助
fastbackup --help
# 指定项目路径
fastbackup --list --project /path/to/project
```
## 🔧 配置说明
FastBackup 采用零配置设计，但你可以了解它的行为：
- **备份位置**: 项目根目录的 `.fastbackup/` 文件夹
- **备份内容**: 只备份 `.py` 文件
- **忽略目录**: 自动跳过 `.git`、`__pycache__`、`venv`、`node_modules` 等
- **变化检测**: 基于文件MD5哈希，确保准确检测变化
- **Git集成**: 自动将 `.fastbackup/` 添加到 `.gitignore`
## 🚫 不会备份的内容
- 数据文件 (`.csv`, `.json`, `.txt` 等)
- 模型权重 (`.pth`, `.h5`, `.ckpt` 等)
- 虚拟环境 (`venv/`, `env/`, `.venv/`)
- Git目录 (`.git/`)
- 缓存文件 (`__pycache__/`, `.pytest_cache/`)
- 依赖目录 (`node_modules/`)
## 🤝 贡献指南
我们欢迎所有形式的贡献！
### 报告问题
如果你遇到bug或有功能建议，请[创建一个Issue](https://github.com/chenziwenhaoshuai/fastbackup/issues)。
## ❓ 常见问题
### Q: 会影响程序运行速度吗？
A: 几乎不会。FastBackup采用智能检测，只在文件真正变化时才执行备份操作，通常耗时不超过几毫秒。
### Q: 备份会占用很多空间吗？
A: 通常不会。只备份`.py`文件，而且可以定期清理旧备份。一个中型项目的备份通常只有几MB。
### Q: 支持哪些Python版本？
A: Python 3.6+ 都支持，无外部依赖。
### Q: 可以在生产环境使用吗？
A: FastBackup主要为开发和实验设计。在生产环境建议使用专业的版本控制和部署工具。
### Q: 如何删除旧备份？
A: 直接删除 `.fastbackup/` 目录下的对应文件夹即可，或者我们计划在未来版本中添加自动清理功能。
## 📜 许可证
本项目采用 MIT 许可证。详见 [LICENSE](LICENSE) 文件。
## 🎉 致谢
感谢所有为这个项目做出贡献的开发者！
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**如果 FastBackup 帮到了你，请给我们一个 ⭐ 星标！**
Made with ❤️ by developers, for developers.
</div>
Raw data
{
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"name": "fastbackup",
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"docs_url": null,
"requires_python": ">=3.6",
"maintainer_email": null,
"keywords": "backup, experiment, version-control, development",
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"description": "# FastBackup \u26a1\r\n\r\n<div align=\"center\">\r\n\r\n**\u4e00\u884c\u5bfc\u5165\u5f0fPython\u9879\u76ee\u5b9e\u9a8c\u5907\u4efd\u5de5\u5177**\r\n\r\n*\u518d\u4e5f\u4e0d\u7528\u62c5\u5fc3\u5fd8\u8bb0\u4e0a\u6b21\u7684\u5b9e\u9a8c\u53c2\u6570\u4e86\uff01*\r\n\r\n\r\n\r\n</div>\r\n\r\n---\r\n\r\n## \ud83e\udd14 \u4e3a\u4ec0\u4e48\u9700\u8981 FastBackup\uff1f\r\n\r\n\u4f5c\u4e3a\u4e00\u4e2a\u7ecf\u5e38\u8dd1\u5b9e\u9a8c\u7684\u5f00\u53d1\u8005\uff0c\u4f60\u662f\u5426\u9047\u5230\u8fc7\u8fd9\u4e9b\u75db\u70b9\uff1a\r\n\r\n- \ud83d\udd04 \"\u8fd9\u6b21\u5b9e\u9a8c\u7528\u7684\u4ec0\u4e48\u53c2\u6570\u6765\u7740\uff1f\"\r\n- \ud83d\ude05 \"\u4e0a\u6b21\u7684\u5b66\u4e60\u7387\u662f0.001\u8fd8\u662f0.01\uff1f\"\r\n- \ud83d\ude30 \"\u6539\u4e86\u4e00\u5806\u53c2\u6570\uff0c\u7ed3\u679c\u8fd8\u4e0d\u5982\u4e4b\u524d\u7684\u7248\u672c...\"\r\n- \ud83e\udd26\u200d\u2642\ufe0f \"\u60f3\u56de\u5230\u4e0a\u5468\u7684\u914d\u7f6e\uff0c\u4f46\u662f\u8bb0\u4e0d\u6e05\u6539\u4e86\u4ec0\u4e48...\"\r\n\r\n**FastBackup \u4e00\u884c\u4ee3\u7801\u89e3\u51b3\u6240\u6709\u95ee\u9898\uff01**\r\n\r\n## \ud83d\ude80 \u7279\u70b9\r\n\r\n- **\ud83c\udfaf \u96f6\u914d\u7f6e**: \u53ea\u9700\u4e00\u884c\u5bfc\u5165\uff0c\u65e0\u9700\u4efb\u4f55\u914d\u7f6e\u6587\u4ef6\r\n- **\ud83d\udcbe \u667a\u80fd\u5907\u4efd**: \u53ea\u5728\u6587\u4ef6\u771f\u6b63\u53d8\u5316\u65f6\u624d\u521b\u5efa\u5907\u4efd\uff0c\u907f\u514d\u91cd\u590d\r\n- **\ud83d\udcc1 \u81ea\u52a8\u68c0\u6d4b**: \u667a\u80fd\u8bc6\u522b\u9879\u76ee\u6839\u76ee\u5f55\uff0c\u65e0\u9700\u624b\u52a8\u6307\u5b9a\u8def\u5f84\r\n- **\ud83d\udd0d \u5b8c\u6574\u5386\u53f2**: \u4fdd\u7559\u6240\u6709\u5907\u4efd\u8bb0\u5f55\uff0c\u652f\u6301\u4e00\u952e\u6062\u590d\r\n- **\ud83c\udfc3\u200d\u2642\ufe0f \u8d85\u8f7b\u91cf**: \u7eafPython\u6807\u51c6\u5e93\u5b9e\u73b0\uff0c\u96f6\u5916\u90e8\u4f9d\u8d56\r\n- **\ud83d\udee1\ufe0f \u5b89\u5168\u65e0\u5fe7**: \u672c\u5730\u5b58\u50a8\uff0c\u81ea\u52a8\u5ffd\u7565git\uff0c\u4e0d\u4f1a\u6cc4\u9732\u4ee3\u7801\r\n\r\n## \ud83d\udce6 \u5b89\u88c5\r\n\r\n```bash\r\npip install fastbackup\r\n```\r\n\r\n## \ud83c\udfaf \u4f7f\u7528\u65b9\u6cd5\r\n\r\n### \u6700\u7b80\u5355\u7684\u4f7f\u7528 - \u4e00\u884c\u5bfc\u5165\r\n\r\n\u5728\u4f60\u7684Python\u811a\u672c\u5f00\u5934\u6dfb\u52a0\u8fd9\u4e00\u884c\uff1a\r\n\r\n```python\r\nimport fastbackup # \ud83c\udf89 \u5c31\u8fd9\u4e48\u7b80\u5355\uff01\r\n\r\n# \u4f60\u7684\u5b9e\u9a8c\u4ee3\u7801\r\ndef train_model():\r\n learning_rate = 0.001 # \u8fd9\u6b21\u75280.001\r\n batch_size = 32 # \u6279\u6b21\u5927\u5c0f32\r\n epochs = 100 # \u8bad\u7ec3100\u8f6e\r\n \r\n # \u6a21\u578b\u8bad\u7ec3\u4ee3\u7801...\r\n model = create_model()\r\n optimizer = Adam(lr=learning_rate)\r\n \r\n for epoch in range(epochs):\r\n # \u8bad\u7ec3\u903b\u8f91...\r\n pass\r\n\r\nif __name__ == \"__main__\":\r\n train_model()\r\n```\r\n\r\n**\u5c31\u662f\u8fd9\u6837\uff01** \u6bcf\u6b21\u8fd0\u884c\u811a\u672c\u65f6\uff0cFastBackup\u4f1a\uff1a\r\n- \u2705 \u81ea\u52a8\u68c0\u6d4b\u4f60\u7684\u9879\u76ee\u76ee\u5f55\r\n- \u2705 \u667a\u80fd\u5224\u65ad\u662f\u5426\u6709\u6587\u4ef6\u53d8\u5316\r\n- \u2705 \u53ea\u5728\u9700\u8981\u65f6\u521b\u5efa\u5907\u4efd\r\n- \u2705 \u5728\u9879\u76ee\u6839\u76ee\u5f55\u521b\u5efa `.fastbackup` \u6587\u4ef6\u5939\u5b58\u50a8\u5907\u4efd\r\n\r\n## \ud83d\udcc1 \u5907\u4efd\u4f4d\u7f6e\u793a\u4f8b\r\n\r\n\u5047\u8bbe\u4f60\u7684\u9879\u76ee\u7ed3\u6784\uff1a\r\n```\r\nmy_experiment/\r\n\u251c\u2500\u2500 train.py # \u4f60\u5728\u8fd9\u91cc import fastbackup\r\n\u251c\u2500\u2500 model.py\r\n\u251c\u2500\u2500 config.py\r\n\u2514\u2500\u2500 utils.py\r\n```\r\n\r\n\u8fd0\u884c\u540e\u81ea\u52a8\u521b\u5efa\uff1a\r\n```\r\nmy_experiment/\r\n\u251c\u2500\u2500 train.py\r\n\u251c\u2500\u2500 model.py\r\n\u251c\u2500\u2500 config.py\r\n\u251c\u2500\u2500 utils.py\r\n\u251c\u2500\u2500 .fastbackup/ # \ud83c\udd95 \u5907\u4efd\u76ee\u5f55\r\n\u2502 \u251c\u2500\u2500 backup_20240310_143022/ # \u7b2c\u4e00\u4e2a\u7248\u672c\r\n\u2502 \u2502 \u251c\u2500\u2500 train.py\r\n\u2502 \u2502 \u251c\u2500\u2500 model.py\r\n\u2502 \u2502 \u251c\u2500\u2500 config.py\r\n\u2502 \u2502 \u251c\u2500\u2500 utils.py\r\n\u2502 \u2502 \u2514\u2500\u2500 backup_info.json\r\n\u2502 \u251c\u2500\u2500 backup_20240310_150134/ # \u4fee\u6539\u53c2\u6570\u540e\u7684\u7248\u672c\r\n\u2502 \u2502 \u2514\u2500\u2500 ...\r\n\u2502 \u2514\u2500\u2500 backup_20240311_091245/ # \u4eca\u5929\u7684\u7248\u672c\r\n\u2502 \u2514\u2500\u2500 ...\r\n\u2514\u2500\u2500 .gitignore # \ud83c\udd95 \u81ea\u52a8\u66f4\u65b0\r\n```\r\n\r\n## \ud83d\udd0d \u67e5\u770b\u5907\u4efd\u5386\u53f2\r\n\r\n### \u547d\u4ee4\u884c\u65b9\u5f0f\r\n```bash\r\n$ fastbackup --list\r\n\r\n\ud83d\udccb FastBackup \u5386\u53f2\u8bb0\u5f55 (5 \u4e2a\u5907\u4efd):\r\n------------------------------------------------------------\r\n 1. 2024-03-11 09:12:45 | 4 \u6587\u4ef6 | backup_20240311_091245\r\n 2. 2024-03-10 16:30:22 | 4 \u6587\u4ef6 | backup_20240310_163022 \r\n 3. 2024-03-10 15:01:34 | 4 \u6587\u4ef6 | backup_20240310_150134\r\n 4. 2024-03-10 14:30:22 | 4 \u6587\u4ef6 | backup_20240310_143022\r\n 5. 2024-03-09 18:45:11 | 4 \u6587\u4ef6 | backup_20240309_184511\r\n```\r\n\r\n### Python\u4ee3\u7801\u65b9\u5f0f\r\n```python\r\nimport fastbackup\r\nfastbackup.list_backups()\r\n```\r\n\r\n## \ud83c\udfae \u6062\u590d\u5907\u4efd\r\n\r\n\u5f53\u4f60\u53d1\u73b0\u65b0\u7248\u672c\u6548\u679c\u4e0d\u597d\uff0c\u60f3\u56de\u5230\u4e4b\u524d\u7684\u7248\u672c\uff1a\r\n\r\n### \u547d\u4ee4\u884c\u6062\u590d\r\n```bash\r\n$ fastbackup --restore backup_20240310_143022\r\n\r\n\ud83d\udd04 \u6062\u590d\u5907\u4efd: backup_20240310_143022\r\n \u2705 train.py\r\n \u2705 model.py \r\n \u2705 config.py\r\n \u2705 utils.py\r\n\u2728 \u6062\u590d\u5b8c\u6210! \u5171\u6062\u590d 4 \u4e2a\u6587\u4ef6\r\n```\r\n\r\n### Python\u4ee3\u7801\u6062\u590d\r\n```python\r\nimport fastbackup\r\nfastbackup.restore(\"backup_20240310_143022\")\r\n```\r\n\r\n## \ud83c\udfaf \u5b9e\u9645\u4f7f\u7528\u573a\u666f\r\n\r\n### \u573a\u666f1\uff1a\u6df1\u5ea6\u5b66\u4e60\u8c03\u53c2\r\n```python\r\nimport fastbackup\r\n\r\n# Week 1: Baseline\r\nlearning_rate = 0.001\r\nbatch_size = 32\r\n# Result: 85% accuracy\r\n\r\n# Week 2: \u5c1d\u8bd5\u66f4\u5927\u7684\u5b66\u4e60\u7387\r\nlearning_rate = 0.01 # \u4fee\u6539\u8fd9\u91cc\r\nbatch_size = 32\r\n# Result: 82% accuracy (\u66f4\u5dee\u4e86)\r\n\r\n# Week 3: \u56de\u5230baseline\uff0c\u5c1d\u8bd5\u66f4\u5927\u7684batch size\r\nlearning_rate = 0.001 # \u6062\u590dbaseline\r\nbatch_size = 64 # \u53ea\u6539\u8fd9\u4e2a\r\n# Result: 87% accuracy (\u66f4\u597d\u4e86!)\r\n```\r\n\r\n\u6bcf\u6b21\u4fee\u6539\u90fd\u4f1a\u81ea\u52a8\u5907\u4efd\uff0c\u4f60\u53ef\u4ee5\u968f\u65f6\u5bf9\u6bd4\u548c\u6062\u590d\u4efb\u4f55\u7248\u672c\uff01\r\n\r\n### \u573a\u666f2\uff1a\u673a\u5668\u5b66\u4e60\u7279\u5f81\u5de5\u7a0b\r\n```python\r\nimport fastbackup\r\n\r\ndef preprocess_data():\r\n # V1: \u57fa\u7840\u9884\u5904\u7406\r\n normalize = True\r\n remove_outliers = False\r\n feature_scaling = \"standard\"\r\n \r\n # V2: \u52a0\u4e0a\u5f02\u5e38\u503c\u5904\u7406\r\n # remove_outliers = True # \u6548\u679c\u63d0\u53472%\r\n \r\n # V3: \u5c1d\u8bd5\u4e0d\u540c\u7684\u7f29\u653e\u65b9\u6cd5\r\n # feature_scaling = \"minmax\" # \u6548\u679c\u4e0b\u964d\u4e86\r\n```\r\n\r\n### \u573a\u666f3\uff1aWeb\u5f00\u53d1\u914d\u7f6e\u8c03\u8bd5\r\n```python\r\nimport fastbackup\r\n\r\n# \u6570\u636e\u5e93\u914d\u7f6e\u5b9e\u9a8c\r\nDATABASE_CONFIG = {\r\n \"pool_size\": 10, # \u8fde\u63a5\u6c60\u5927\u5c0f\r\n \"timeout\": 30, # 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\u8de8\u9879\u76ee\u67e5\u770b\u5907\u4efd\r\n```python\r\nimport fastbackup\r\n\r\n# \u67e5\u770b\u5176\u4ed6\u9879\u76ee\u7684\u5907\u4efd\r\nfastbackup.list_backups(\"/path/to/another/project\")\r\n\r\n# \u6062\u590d\u5176\u4ed6\u9879\u76ee\u7684\u5907\u4efd\r\nfastbackup.restore(\"backup_name\", \"/path/to/another/project\")\r\n```\r\n\r\n### \u547d\u4ee4\u884c\u5de5\u5177\r\n```bash\r\n# \u67e5\u770b\u7248\u672c\r\nfastbackup --version\r\n\r\n# \u67e5\u770b\u5e2e\u52a9\r\nfastbackup --help\r\n\r\n# \u6307\u5b9a\u9879\u76ee\u8def\u5f84\r\nfastbackup --list --project /path/to/project\r\n```\r\n\r\n## \ud83d\udd27 \u914d\u7f6e\u8bf4\u660e\r\n\r\nFastBackup \u91c7\u7528\u96f6\u914d\u7f6e\u8bbe\u8ba1\uff0c\u4f46\u4f60\u53ef\u4ee5\u4e86\u89e3\u5b83\u7684\u884c\u4e3a\uff1a\r\n\r\n- **\u5907\u4efd\u4f4d\u7f6e**: \u9879\u76ee\u6839\u76ee\u5f55\u7684 `.fastbackup/` \u6587\u4ef6\u5939\r\n- **\u5907\u4efd\u5185\u5bb9**: \u53ea\u5907\u4efd `.py` \u6587\u4ef6\r\n- **\u5ffd\u7565\u76ee\u5f55**: 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