解决方法一：使用数据库触发器

触发器是一种在数据库中定义的特殊存储过程，可以在特定的数据库操作（如插入、更新、删除）发生时自动触发执行。可以将触发器用于在本地数据发生变化时同步到实时环境。

示例代码：

-- 创建触发器
CREATE TRIGGER sync_data_trigger
AFTER INSERT, UPDATE, DELETE ON local_table
FOR EACH ROW
BEGIN
    -- 同步数据到实时环境
    -- 代码逻辑...
END;

解决方法二：使用消息队列

消息队列是一种在应用程序之间传递消息的通信方式，可以将本地数据变化作为消息发布到消息队列，然后实时环境的消费者从消息队列中获取消息并进行相应的处理。

示例代码：

# 发布消息
import pika

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()

channel.queue_declare(queue='data_sync_queue')

def publish_message(message):
    channel.basic_publish(exchange='', routing_key='data_sync_queue', body=message)

# 订阅消息
import pika

connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()

channel.queue_declare(queue='data_sync_queue')

def callback(ch, method, properties, body):
    # 同步数据到实时环境
    # 代码逻辑...
    print("Received message:", body.decode())

channel.basic_consume(queue='data_sync_queue', on_message_callback=callback, auto_ack=True)

channel.start_consuming()

解决方法三：使用定时任务

定时任务是一种定期执行的任务，可以在本地设定定时任务来定期将本地数据同步到实时环境。

示例代码：

import schedule
import time

def sync_data():
    # 同步数据到实时环境
    # 代码逻辑...

# 每小时执行一次同步任务
schedule.every().hour.do(sync_data)

while True:
    schedule.run_pending()
    time.sleep(1)

以上是三种常见的解决方法，具体选择哪种方法取决于你的具体需求和环境。